• 한국통신학회논문지
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• 제29권9A호
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• pp.1048-1057
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• 2004

3GPP 에서 정의한 3 세대 우선 이동통신 시스템인 WCDMA 시스템에서는 가지국에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크의 전력 제어를 위해 단말의 Target signal to Intetference Ratio (SIR) 를 변화시키는 외부 회로 전력 제어와, 설정된 Target SIR 을 통해 가지국의 전송 전력을 변화시키는 내부 회로 전력 제어를 사용한다. 그러나 기지국의 성능을 유지하기 위해 단양에게 제공하는 전력량은 제한척일 수밖에 없다. 때문에 3GPP 권고안에서는 전력 제어를 동작시키는 구간인 Power Comol DymmlC Range (PCDR) 을 정의한다. 본 논문에서는 가지국의 성능 향상을 위해 PCDR 을 단말의 상태에 따라 적응적으로 변화시키는 Adaptlve PCDR (APCDR) 응 제안한다. 제안하는 APCDR 기법은 수신하는 프레임을 기반으로 측정된 SIR 값의 추이를 통해 단만의 현재 상태를 판별하며, 이 등 기준 jQ 」로 각 단말에게 적응적으로 전력 제어 구간을 결정해주는 방법이다 본 논문에서 제안하는 APCDR 기법 은 기지국의 용량에 큰 영향을 끼치는 최대 코드 채널 전력량을 단말의 상태에 띠 P 라 변화시킨다. 최대 코드 채널 전력량을 변화시킴으로써, 각 단악이 순간척인 채널의 상태 변화에 의해 성능이 저하되는 것을 막고 반대로 가지 국에서 멀리 위치하는 단말에게는 핸드오버가 이루어지기 전까지 보다 많은 전력을 제공한다. 이를 통해 선체적인 가지국의 Quanty 에 이득을 얻는다. 실험 결과는 고정된 PCDR 을 갖는 경우와 제안하는 APCDR 을 사용했음 경우, 용량에서는 거의 손실이 없는 것에 비해 단말의 Quallty 측면에서는 훨씬 향상된 결괴를 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.122-132
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• 2010

고전송률 지상파 디지털멀티미디어 방송 즉 Advanced T-DMB 방송 (이하 AT-DMB)은 기존 T-DMB와 역호환성을 유지하면서 전송률을 최대 2 배로 높이기 위한 방법의 하나로 개발 되고 있다. AT-DMB 시스템은 T-DMB의 DQPSK 변조신호에 새로운 변조가 적용된 신호를 중첩하는 계층변조를 적용 한다. AT-DMB의 계층변조에는 새로 추가하는 향상 계층신호로 이동성에 강한 BPSK 신호를 더하는 B 모드와 보다 많은 데이터 전송을 위한 QPSK 신호를 더하는 Q 모드가 있다. T-DMB와 역호환성 유지 및 방송권역 축소를 최소화하기 위해 향상 계층의 신호를 작게 유지 해야 한다. 이 때문에 새로 추가된 향상계층 신호는 전송채널에 존재하는 페이딩에 의해 쉽게 왜곡될 수 있다. 이를 위해 향상 계층의 신호에는 기존의 길쌈 부호 보다 에러 정정 능력이 뛰어난 터보 부호를 채용하고 있다. 그러나 AT-DMB의 경우 기본계층과 향상계층 사이에 존재하는 QEF(quasi error free) SNR(signal to noise ratio) 차이로 인해 방송권역에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 별도의 송신 출력의 증가 없이 AT-DMB 신호를 안정적으로 수신할 수 있는 빔형성 이득과 다이버시티 이득을 동시에 얻을 수 있는 고유 공간 빔형성 기법을 적용한 AT-DMB 수신 방법을 제안한다. 제안한 고유 공간 빔형성 기법이 적용된 AT-DMB 수신 방법에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였고 그 적용성을 제시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.151-162
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• 2009

본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.171-178
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• 2016

목 적 : 직장암 방사선 치료 시 대퇴골두의 선량을 최소화하기 위해, 보편적인 치료방법인 3문 입체조형치료계획(3D Conformal radiation therapy)과 5문 입체조형치료계획 그리고 용적변조방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, 이하 VMAT) 계획의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 21EX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여 치료 받은 직장암 환자 10명을 대상으로 3문, 5문 입체조형치료계획과 VMAT 전산화치료계획을 각각 세우고 이에 대한 선량분포를 비교분석하였다. 전산화 치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA)를 이용하였으며, 선량계산을 위해 PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 3문 치료계획은 6MV POST field 와 15MV LT, RT field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $270^{\circ}$, $90^{\circ}$로 구성하였고, 5문 치료계획은 6MV POST field와 15MV RAO, RPO, LAO, LPO field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $95^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $265^{\circ}$ 로 환자 체표면을 감싸는 형태로 구성하였다. VMAT 치료계획은 갠트리 회전반경이 $360^{\circ}$인 1개의 ARC를 이용하여 수립하였다. 처방선량은 30회에 걸쳐 직장에 총 선량이 54Gy가 되도록 하였다. VMAT 치료계획시 최적화(Optimization) 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 2회의 최적화와 선량계산과정을 거쳤으며 처방선량의 100%가 표적용적의 95%를 포함할 수 있도록 Plan normalization을 조절하였다. 각 치료 계획의 Total MU, 대퇴골두와 acetabular fossa의 최대선량, PTV의 H.I. (Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification Q.A. (Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : Rt. femoral head 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 53.08 Gy, 50.27 Gy, 30.92 Gy를 나타냈다. 마찬가지로 Lt. femoral head 에서도 같은 순으로 평균 53.68 Gy, 51.01 Gy, 평균 29.23 Gy를 나타냈다. Rt. Aceta fossa 의 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 54.86 Gy, 52.40 Gy, 30.37 Gy의 값을 보였다. Lt. Aceta fossa에서 또한 같은 순으로 평균 54.90 Gy, 52.77 Gy, 평균 31.79 Gy를 나타내어, both femoral head 와 aceta fossa의 최대선량이 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 높았다. PTV에 대한 H.I.는 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈고, C.I.는 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 1.64, 1.48, 평균 0.99로 VMAT 치료계획이 가장 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 VMAT 치료계획이 3문과 5문 치료계획에 비해 각각 평균 124.4MU, 299MU 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. VMAT 치료계획에 대한 IMRT verification Q.A. 결과 2mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 초과하여 통과하였다. 결 론 : VMAT 치료계획은 3D 치료계획과 비교하여 대부분의 평가지표에서 우수한 것으로 나타났다. 특히 대퇴골두의 선량을 크게 감소 시켰으며, 저선량 영역에서는 소장이 받는 선량이 증가 하였으나 오히려 고선량 영역에서는 우수한 선량분포를 보였다. 하지만 VMAT을 지원하지 않는 장비와 치료계획 시 추가되는 Contouring, 그리고 정도관리에 관한 수고 등의 현실적인 제약 때문에 VMAT 치료계획을 선택하기 어려운 경우가 있을 수 있다. 5문 치료계획은 기존 3문 치료계획에 비해, 추가적인 문제에 구애받지 않고 대퇴골두의 선량을 줄일 수 있는 장점이 있다. 따라서 각 병원 상황에 맞게 치료계획을 선택하여 방사선 치료 효과를 높인다면, 직장암 환자의 효율적인 방사선치료 및 생존 기간의 연장뿐만 아니라 삶의 질 향상에도 도움이 될 것으로 판단한다.