본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
Objective : To investigate the morphological and hemodynamic parameters associated with middle cerebral artery (MCA) bifurcation aneurysm rupture. Methods : A retrospective study of 67 consecutive patients was carried out based on 3D digital subtraction angiography data. Morphological and hemodynamic parameters including aneurysm size parameters (dome width, height, and perpendicular height), longest dimension from the aneurysm neck to the dome tip, neck width, aneurysm area, aspect ratio, Longest dimension from the aneurysm neck to the dome tip (Dmax) to dome width, and height-width, Bottleneck factor, as well as wall shear stress (WSS), low WSS area (LSA), percentage of LSA (LSA%) and energy loss (EL) were estimated. Parameters between ruptured and un-ruptured groups were analyzed. Receiver operating characteristics were generated to check prediction performance of all significant variables. Results : Sixty-seven patients with MCA bifurcation aneurysm were included (31 unruptured, 36 ruptured). Dmax (p=0.008) was greater in ruptured group than that in un-ruptured group. D/W (p<0.001) and the percentage of the low WSS area ($0.09{\pm}0.13$ vs. $0.01{\pm}0.03$, p<0.001) were also greater in the ruptured group. Moreover, the EL in ruptured group was higher than that in unruptured group ($6.39{\pm}5.04$ vs. $1.53{\pm}0.86$, p<0.001). Multivariate regression analysis suggested D/W and EL were significant predictors of rupture of MCA bifurcation aneurysms. Correlation analyses revealed the D/W value was positively associated with the EL (R=0.442, p<0.01). Conclusion : D/W and EL might be the most two favorable factors to predict rupture risk of MCA bifurcation aneurysms.
Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACIYrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACINoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACIYrOpt were higher than those of ACINoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.
최근에 이르러, 기계학습 및 데이터마이닝은 수많은 질병 예측 및 진단에 활용되고 있다. 만성질환은 전체 사망률의 약 80%를 차지하는 질병으로, 점점 증가하는 추세이다. 만성질환 관련 예측 모델을 연구한 기존 연구들은 예측 모델을 구성하는 데이터로 혈당, 혈압, 인슐린 수치 등의 건강검진 수준의 데이터를 이용한다. 본 논문은 만성질환의 위험 요인인 이상지질혈증과 안면 정보의 연관성을 검증하고, 기계학습 기반 안면 정보를 이용한 이상지질혈증 예측 모델을 세계 최초로 개발한다. 본 연구는 5390명의 임상 데이터 중 안면 정보와 중성지방혈증 정보를 바탕으로 수행하였다. 중성지방혈증은 이상지질혈증을 판단하는 척도이다. 연구의 결과로 얼굴의 하악(mandibular) 간의 거리를 나타내는 FD_43_143_aD(p<0.0001, Area Under the receiver operating characteristics Curve(AUC)=0.652) 와 고중성지방혈증이 매우 높은 연관성을 가진 것을 밝혀냈고, 이를 기반으로 구축한 모델은 0.662의 AUC값을 획득하였다. 이러한 연구결과는 향후 질병 역학 및 대중 보건 영역의 스크리닝 단계에서 안면정보만으로 다양할 질병을 예측할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이다.
GPS (Global Positioning System)를 이용하여 위치를 결정하기 위해서는 4개 이상의 가시위성이 있어야 한다. 하지만 도심지역과 같은 환경에서는 이러한 조건을 만족하기 어려운 경우도 있다. 특히, 가시위성이 3개뿐인 경우 외부로부터 위치결정에 필요한 시계오차정보를 활용하는 측위기법이 대안으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 먼저 수신기 시계오차특성을 분석한 후 시계오차의 보간에 적합한 방법으로 LSC (Least-Squares Collocation)을 제안하였다. 실험을 위해 국내 상시관측소와 상시관측소 근처에 설치된 수신기로부터 수신된 GPS 데이터를 이용하였다. DGPS (Differential GPS)기법을 통해 먼저 시계오차를 계산했으며 효율적인 보간을 위해 구간을 나눈 후 보간하는 방법을 적용하였다. 시계오차의 계산이 불가능한 epoch에 대해 LSC 보간법을 적용함으로써 시계오차를 계산하였다. 실험결과를 분석하기 위해 원래 데이터로부터 계산된 시계오차와 보간된 시계오차와의 차이인 잔차를 계산하였다. 계산결과 잔차의 평균은 0.24m 그리고 표준편차는 0.49m로 충분한 정확도의 확보가 가능한 것으로 판단된다.
이 논문은 시간 및 주파수 선택성페이딩이 동시에 존재하는 채널에서 대역확산 주파수 도약통신시스템의 전송특성을 제시한다. 수신기는 승적합산기를 포함한 binary noncoherent matched-filter fast FH-SS시스템이다. 이 시스템에서 SNR, 채널 선택도, 전력비 등의 변동에 따른 오차확률은 데이터율을 고려하지 않고 다이버시티 개념을 사용하여 구하였으며, 오차확율에 대한 데이터를 분석한 결과 FH-SS 시스템은 시간 선택성 페이딩 채널에서 전송특성이 우수함을 나타내었다.
EDFA는 광전송시스템에서 광섬유상에 전파되는 신호가 광섬유의 손실로 인해 약해지게 되는데 미약해진 신호의 광세기를 키워주는 증폭기로서 널리 사용되고 있다. EDFA의 증폭기작을 주요 인자를 가지고 분석함으로써 그 특성을 이해하고 이를 토대로 EDFA 설계시 유용한 기준으로 삼고자 한다. 또한 광전송시스템에서의 EDFA는 자연방출광잡음으로 인해 수신단에서 신호대잡음비를 악화시켜 전송오율을 증가시키게 되는데 이를 억제하기 위한 동작조건 즉 잡음지수의 최소화하는 동작조건에 대해서 논하고자 한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.258-269
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2020
This paper proposes Snapping Shrimp Noise (SSN) detection and corrupted Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) reconstruction methods to increase Bit Error Rate (BER) performance when OFDM transmitted signal is corrupted by impulsive SSNs in underwater acoustic communications. The proposed detection method utilizes multilayer wavelet packet decomposition for detecting impulsive and irregularly concentrated and SSN energy in specific frequency bands of SSN, and the proposed reconstruction scheme uses iterative decision directed-subcarrier reconstruction to recover corrupted OFDM signals using multiple carrier characteristics. Computer simulations were executed to show receiver operating characteristics curve for the detection performance and BER for the reconstruction. The practical ocean experiment of SAVEX 15 demonstrated that the proposed method exhibits a better detection performance compared with conventional detection method and improves BER by 250% and 1230% for uncoded and coded data, respectively, compared with the conventional reconstruction scheme.
일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
본 논문에서는 RF 회로의 3차원 적층 구조를 설계하고 RF 회로의 특성개선 효과를 살펴보았다. 3차원적 RF 회로를 구현하기 위하여 분할 설계 기준을 제안하였으며 이에 따라 RF 회로를 기능별, 동작 주파수별로 분할하여 구현하였다. 분할된 하위 모듈을 3차원으로 적층 연결할 수 있도록 PAA 입출력 단자구조를 이용하여 3차원 형태의 ITS RF 시스템을 제작하였다. 이에 따라 아날로그 신호와 디지털 신호, DC 전원이 혼재되어 있는 ITS(지능형 교통관제 시스템) 224MHz RF 모듈을 구성되는 회로를 특성 임피던스 정합과 시스템의 동작 안정도를 고려하여, 기능별로는 송신부, 수신부, PLL(Phase Locked Loop)부, 전원부로 분할하였고 주파수별로는 224MHz, 21.4MHz, 및 450kHz~DC의 주파수 대역으로 분할하여 설계하였다. RF 회로 모듈을 구현하는 과정에서 224MHz 대역에서 동작하는 송신부와 수신부 증폭회로는 설계치와 일치하는 18.9㏈, 23.9㏈의 이득, PLL부와 전원부는 위상 고정, 정전원 입력의 동작특성을 최대화시킬 수 있었다. 3차원 구조의 RF 모듈은 2차원의 평면구조의 단일 기판 구성방법과 비교하여 부피 및 배선길이에서 각각 76.9%, 28.4%를 감소시킨 $48cm^3$, 1.8cm를 나타내었고, 열적 성분인 최고 동작 온도특성은 37% 감소한 $41.8^{\circ}C$를 나타났다. PAA형 3차원 적층 구조는 고속 고밀도 저전력의 특성을 가지며, 저비용으로 구현할 수 있으며 RF 주파수 영역에서 각 모듈을 기능별, 주파수별로 모듈화해 제품의 기능을 가변적으로 변화시켜줄 수 있음을 알 수 있었고, RAA 형태의 입출력 단자로 연결함으로써 단일 양면 기판으로 구현되던 2차원적 RF 회로 모듈의 부피와 전기적 동작 특성과 열적 특성을 개선시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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