• 한국항행학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.59-71
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• 2003

제한된 무선 채널을 여러 사용자들에게 공정성과 수율을 보장하면서 서비스하고자 제안된 무선 자원 관리기법이 채널 스케줄러이다. 비례 공정 스케줄링 알고리즘은 AMC(Adaptive Modulation and Coding)/TDM 시스템에서 사용되고 있는 채널 스케줄러로서, 이 알고리즘은 사용자들의 시간적인 공정성을 고려한 상황에서 수율을 높인 것이다. 본 논문에서는 CDM 방식이 결합된 AMC/TDM/CDM 시스템에서 사용 가능한 채널 스케줄러를 제안하였다. CDM 방식을 사용하기 때문에 TDM만을 사용하는 시스템에서처럼 매 시간 슬롯에 한 사용자만을 서비스하는 것이 아니라, 다중 코드 채널을 사용하여 여러 사용자들을 서비스할 수 있다. 따라서 매 순간 다중 채널의 사용자들에게 제한된 송신 전력을 할당하는 문제가 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 본 논문에서는 water-filling 알고리즘을 적용한 water-filling fairness(이하 WF2) 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. WF2 스케줄링 알고리즘은 water-filling 스케줄링 알고리즘에 사용자들의 평균 신호 대 간섭 전력비를 고려하여 사용자간의 공정성을 부여한 알고리즘이다. 본 논문에서는 레일레이 페이딩과 음영 및 경로 손실을 고려한 시스템 레벨 모의 실험을 통해 WF2 스케줄링 알고리즘의 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-255
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• 2018

화행 분석이란 자연어 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 파악하는 것을 말하며, 슬롯 필링이란 자연어 발화에서 도메인에 맞는 정보를 추출하기 위해 미리 정의되어진 슬롯에 대한 값을 찾는 것을 말한다. 최근 화행 분석과 슬롯 필링 연구는 딥 러닝 기반의 공동 학습을 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있고 본 논문에서는 한국어 특허상담 도메인 대화 말뭉치를 이용하여 공동 학습 모델을 구축하고 개별적인 모델과 성능을 비교한다. 또한 추가적으로 공동 학습 모델에 주의집중 메커니즘을 적용하여 성능이 향상됨을 보인다. 최종적으로 주의집중 메커니즘 기반의 공동 학습 모델이 기준 모델과 비교하여 화행 분류와 슬롯 필링 성능이 각각 3.35%p, 0.54%p 향상되어 85.41%, 80.94%의 성능을 얻었다.

• 구강회복응용과학지
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• 제32권3호
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• pp.184-193
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• 2016

목적: 중합 시간이 bulk fill 유동성 복합레진의 미세누출에 미치는 영향을 마이크로시티를 이용하여 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 30개의 발거된 인간 대구치에 변형된 2급 와동인 vertical slot cavity를 형성하였다. SonicFill과 SureFil SDR flow을 단일 충전하였으며, 다른 중합시간(20, 40, 60초)으로 광중합 하였다. 모든 표본은 5000번의 thermal cycle을 시행하였다. 치아는 silver nitrate 용액에 24시간 동안 침전 후 8시간 동안 현상액에 침전하였다. 마이크로시티를 사용하여 시편을 촬영 후 침투된 silver nitrate solution을 3차원적으로 재건하여 그 부피를 측정하였다. 변연 누출 결과값의 통계 처리는 Mann-Whitney test를 사용하였다. 결과: 광중합 시간의 증가는 두 bulk fill 유동성 복합레진에서 변연 누출을 증가시켰다. 두 복합레진 사이 유의한 차이는 없었다. 결론: 중합 시간은 bulk fill 유동성 복합레진의 변연 누출을 증가시킬 수 있는 요인이었다. 또한 마이크로시티를 통해 레진-치아 계면에서 변연 누출의 양을 비파괴적 방법으로 3차원적으로 재건하여 측정할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.31-39
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• 2009

목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.