본 논문에서는 기준신호를 나타내는 하나의 파일럿채널과 다수의 트래픽채널을 갖는 DS/CDMA용 송수신기구조를 제안한다. 파일럿채널은 데이타 변조가 되지 않은 순수 PN 부호성분을 전송하며 수신단에서 PN 동기 및 동기복조의 기준신호로 이용한다. 또한 이러한 구조는 순방향뿐만 아니라 역방향 링크에도 적용된다. 제안된 DS/CDMA 방식의 특징은 다음과 같다. 첫째, 트래픽채널의 확산 방식은 I-phase 및 Q-phase의 확산부호를 파일럿채널의 그것과 교차하게 배치한 interlaced quardrature-spreading(IQS) 구조를 갖는데 이는 기존의 확산방식에 비해 데이타 신호의 영교차율을 줄여 송신단 출력신호 레벨의 변화를 작게한다. 둘째, PN부호의 초기동기 및 동기초적시 임계값을 적응적으로 자동설정하며, 초기동기시 PN 부호를 한 칩씩 이동하게 하여, 기존의 방식에 비해 초기동기 시간을 절반으로 줄이게 했으며, 수신부에서 PN 부호 발생기를 하나만 사용하여 초기동기 및 동기추적이 되게했다. 또한 state machine을 이용하여 재동기 timing을 자동설정 하도록 설계했다. 셋째, 본 방식에서는 자동주파수조절(automatic frequency control: AFC)기능, 입력신호의 크기에 따라 능동적으로 유효한 출력 레벨을 조절하는 자동 레벨조절(automatic level control: ALC)기능, bit-error-rate(BER)을 자동계산하는 기능, 인접 채널과의 간섭을 최소화하기 위한 스펙트럼 성형기능 등을 도입하여 사용자 편의를 도모했다. 넷째, 데이타 전송속도를 16Kbps~1.024Mbps로 가변이 되게함으로써 다양한 응용에 대처할 수 있게 설계했다. 한편, 본 논문에서 제안한 DS/CDMA 모뎀구조는 다양한 simulation을 통하여, 알고리즘 검증 과정을 거쳤으며, 제안된 DS/CDMA 모뎀 구조는 VHDL을 이용하여 ASIC으로 구현하였다. DS/CDMA용 ASIC은 송신부 ASIC과 수신부 ASIC으로 나누어 개발 하였으며, 한개의 ASIC당 3개의 채널을 동시에 수용할 수 있으며, 다수의 ASIC을 사용하여 여러 채널의 다중접속이 가능하다. 제작완료된 ASIC은 기능시험을 완료했으며 실제 line-of-sight(LOS) 시스템 구현에 적용중이다.
인천 연안 표영생태계의 미세생물 먹이 망에서 부유천생동물의 역할을 파악하기 위하여 시미세생물의 현종량과 성장률을 측정하고, 종속영양 편모충류와 섬모충류의 포식능력을 연구하였다. 종속영양 편모충류와 섬모충류의 여과율과 먹이섭취율은 형광 표지 박테리아(FLB)를 이용한 방법과 자연해시료를 분리 배양하는 방법에 의하여 연구 하였다. 본 조사시에 인천 연안수역의 박테리아 현존량은 0.7~1.5$\times$10/SUP 6/ cell. ml/SUP -1/, 종속영양 편모충류의 현종량은 1,680~2,180 cell.ml/SUP -1/, 독립영양 편모류의 현존량은 1.090~2,180 cell.ml/SUP -1/, 섬모충류의 현존량은 3,600~ 5,700 cell.ml/SUP -1/였다. 박테리아의 평균 성장률은 0.015~0.025 h/SUP -1/,섬모 충류의 성장률은 0.021 h/SUP -1/로 전반적으로 느린 편이었다. 종속 영양편모충류의 박테리아에 대한 포식률은 평균 0.055 h/SUP -1/로 높게 나타나고, 섬모충류의 종속영 양 편모류에 대한 포식률도 0.057 h/SUP -1/로 높게 나타났으나 독립영양 편모류에 대 한 포식률은 0.019 h/SUP -1/로 낮게 나타났다. 종속영양 편모충류의 박테리아에 대한 여과율과 섭취율은 각각 3.6~61.8 nl/SUP -1/.HFL.h/SUP -1/,6~52BAC.HFL.h/SUP -1/로 FLB를 이용하였을 때 낮게 나타나고 자연 개쳬군을 이용하였을 때 높게 나타나 며 박테리아 군집에 큰 영향을 주었다. 우점부유섬모충류인 Tintinnopsis sp의 평균여 과율은 3.2~4.6ul.CIL/SUP -1/.h/SUP -1/, 섭취율은 5~6 cells.CIL/SUP -1/. h/SUP -1/로 인천연안수역 편모류 현존량의 17-20%를 섭취하는 것으로 나타나고 해야 간조 시보다 만조 시에 다소 높게 나타났다.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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