In this paper, we design an efficient, scalable one-dimensional discrete wavelet transform (1DDWT) filter using data reorder unit (DRU). At each level, the required hardware is optimized by sharing multipliers and adders because the input rate is reduced by a factor of two at each level due to decimation. The proposed architecture shows 100% hardware utilization by balancing hardware with input rate. Furthermore, sharing the coefficients of the highpass and the lowpass filters using the mirror filter property reduces the number of multipliers and adders by half. We designed a scalable DRU that efficiently reorders and feeds inputs to highpass and lowpass filters. The proposed DRU-based architecture is so regular and scalable that it can be easily extended to an arbitrary 1D DWT structure with M taps and J levels. Compared to other architectures, the proposed DWT filter shows efficiency in performance with relatively less hardware.
In this paper, a hardware compiler for symbolic description language(SDL) is proposed for logic design automation. Lexical analysis is performed for SDL which describes the behavioral characteristics of a digital system at the register transfer level by the proposed algorithm I. The algorithm I is proposed to get the expressions for the control unit and for the data transfer unit. In order to obtain the network description language(NDL) expressions equivalent to gate-level logic circuits, another algorithm, the the algorithm II, is proposed. Syntax analysis for the data formed by the algorithm I is also Performed using circuit elements such as D Flip-Flop, 2-input AND, OR, and NOT gates. This SDL hardware compiler is implemented in the programming language C(VAX-11/750(UNIX)), and its efficiency is shown by experiments with logic design examples.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU(MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)과 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
이 모듈은 우리나라 수준측량 자료 입력용으로 프로그래밍 되었으며, 택입, 삭제, 관람, 저장기능을 갖추고 있다. 수준 노선벨 데이타 파일은 “수준측량 계산부” 양식을 모델로한 노드(Node)들의 정열된 리스트로 구성된다. 어느 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 대화식 작업방법을 채택하였으며, 수준측량자료의 특징을 응용하여 까다로운 반복작업을 줄임으로써 작업능률을 향상시켰다. 이 프로그램은 C 언어로 작성되었으며, IBM PC/XT중 이상의 컴퓨터에서 사용 가능하다. 장래에 이와같은 단위 모듈들을 연결하여 종합 수준 정보 시스템을 구성할 수 있을 것이다.
COMS RF호환성 시험에서 단일 동축 선로가 사용되도록 결정됨에 따라 서로 다른 주파수의 신호를 하나의 이동경로에서 교환될 수 있도록 하는 RF지원 장비가 필요하게 되었다. 이러한 RF지원 장비는 단일 동축 선로와 연동하여 정상운영에서의 위성과 지상국간의 경로손실을 모사 할 수 있어야 한다. RF지원 장비의 설계를 위해 우선 각 단품들의 측정데이터를 반영한 level diagram을 수행하였고 이로부터 위성과 지상국간의 통신환경을 적절히 모사 할 수 있음을 확인하였다. RF지원 장비가 조립된 후에 수행된 시험을 통해서 tunable attenuator를 이용하여 위성의 MODCS와 TC&R에서 요청한 input dynamic range 가 만족됨을 확인하였다. 현재 완성된 RF지원 장비는 향후 예정된 COMS RF 호환성 시험에서 사용될 것이다.
본 연구의 목적은 3차 의료기관 1개소에 재직 중인 간호사를 대상으로 간호사의 이직의도에 대한 간호단위별 간호근무환경의 영향을 파악하기 위함이다. 서울 소재 의료기관의 24개 간호단위, 간호사 267명을 대상으로 서술적 관계 조사연구를 시행하였다. 자료수집은 2013년 11월에 수행되었으며, 분석은 SPSS/WIN 23.0 프로그램을 이용하여 실시하였다. 연구결과, 간호사의 이직의도는 간호단위 차원의 간호근무환경과 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, 간호사의 이직의도 예측요인으로 연령, 간호근무환경이 유의한 변수로 도출되었으며, 23.0%의 설명력을 보였다. 본 연구결과를 토대로 의료기관은 간호사의 병원운영 참여, 간호 관리자의 리더십 향상, 간호사와 의사의 협력적 관계형성 등 간호단위별 간호근무환경의 개선을 통해 간호사의 확보수준 향상 및 이직의도 감소를 위한 전략을 수립할 수 있다.
Purpose : This study aimed to investigate the public's perception of reimbursement for the education and counseling services provided to advanced practice nurses in intensive care units. Method : This was a secondary data analysis study. The original data were collected utilizing an online panel. The sample comprised 615 individuals aged between 19 and 49 years nationwide. The study variables included the public's perception of reimbursement for education and counseling services, age, gender, education level, income, and health status. Variables such as past experience of being admitted to an intensive care unit by self, family, or relatives and the recognition of advanced practice nurses were also examined. Results : The mean of the perception score was 3.15 on a 4-point scale ranging from 1 (strongly disagree) to 4 (strongly agree). Among the participants, 89.2% answered "somewhat agreed" or "strongly agreed" to the question about the education and counseling services being covered by the National Health Insurance. Moreover, education level, past experience of being admitted to an intensive care unit by self, family, or relatives, and recognition of advanced practice nurses were significantly associated with the perception score. Conclusion : Efforts should be made to publicize the need for the education and counseling services that are provided to advanced practice nurses in intensive care units.
Estimation of runoff peak is needed to assess water availability, in order to support the multifaceted water uses and functions, hence to underscore the modalities for efficient water utilization. The magnitude of storm rainfall acts as a primary input for basin level runoff computation. The rainfall-runoff linkage plays a pivotal role in water resource system management and feasibility level planning for resource distribution. Considering this importance, a case study has been carried out in the Hancheon basin of Jeju Island where distinctive hydrological characteristics are investigated for continuous storm rainfall and high permeable geological features. The study aims to estimate unit hydrograph parameters, peak runoff and peak time of storm rainfalls based on Clark unit hydrograph method. For analyzing observed runoff, five storm rainfall events were selected randomly from recent years' rainfall and HEC-hydrologic modeling system (HMS) model was used for rainfall-runoff data processing. The simulation results showed that the peak runoff varies from 164 to 548 m3/sec and peak time (onset) varies from 8 to 27 hours. A comprehensive relationship between Clark unit hydrograph parameters (time of concentration and storage coefficient) has also been derived in this study. The optimized values of the two parameters were verified by the analysis of variance (ANOVA) and runoff comparison performance were analyzed by root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) estimation. After statistical analysis of the Clark parameters significance level was found in 5% and runoff performances were found as 3.97 RMSE and 0.99 NSE, respectively. The calibration and validation results indicated strong coherence of unit hydrograph model responses to the actual situation of historical storm runoff events.
Sentiment analysis is a technique of text mining that extracts feelings of the person who wrote the sentence like movie review. The preliminary researches of sentiment analysis identify sentiments by using the dictionary which contains negative and positive words collected in advance. As researches on deep learning are actively carried out, sentiment analysis using deep learning model with morpheme or word unit has been done. However, this model has disadvantages in that the word dictionary varies according to the domain and the number of morphemes or words gets relatively larger than that of phonemes. Therefore, the size of the dictionary becomes large and the complexity of the model increases accordingly. We construct a sentiment analysis model using recurrent neural network by dividing input data into phoneme-level which is smaller than morpheme-level. To verify the performance, we use 30,000 movie reviews from the Korean biggest portal, Naver. Morpheme-level sentiment analysis model is also implemented and compared. As a result, the phoneme-level sentiment analysis model is superior to that of the morpheme-level, and in particular, the phoneme-level model using LSTM performs better than that of using GRU model. It is expected that Korean text processing based on a phoneme-level model can be applied to various text mining and language models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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