최근 MPEG-2와 갇은 비디오 압축기술과 디지털 전송기술의 발전으로 기존의 일정 비트율 (constant bit rate: CBR) 채널을 통하여 디지털 압축된 다수의 비디오 프로그램들이 전송 가능하다. 본 논문은 이러한 환경에서 전송되는 모든 비디오 프로그램들의 전송률의 합은 일정하지만 각 비디오 프로그램에 대해서는 가변 비트율 (variable bit rate: VBR)을 허용함으로써 VBR 압축의 장점을 얻을 수 있는 결합 비디오 부호화 방식을 제시한다. 본 논문은 다음 두 가지 관점에서 기여한다. 첫째, MPEG-2 비디오에 대한 비트율-왜곡 추정 방식을 제안하는데, 이로 인하여 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따른 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 둘째, 제안된 비트율-왜곡 추정 결과를 이용한 효율적이고도 정확한 결합 부호화 방식을 제시하고, 실험을 통하여 성능을 검증한다. 실험 결과 제안된 부호화 방식은 소수의 비디오 프로그램이 결합 부호화되어도 한 프로그램뿐만 아니라 프로그램들간에도 일관된 화질이 유지되고, 동일한 채널대역에 추가적인 프로그램의 전송과 같은 두드러진 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
건설산업은 타산업과 달리 프로젝트의 특성에 따라 관리되어야 하는 자재의 종류와 이를 조달하기 위한 물류관리 프로세스가 정형화되어 있지 않아 프로세스가 유동적이라는 특징을 가지고 있다. 또한, 물류관리 상에서 발생되는 정보의 수집 형태가 문서기록에 의한 수작업에 의해 진행되는 경우가 많아 정보의 누락 및 정보흐름의 단절이 발생하고 있으며 이로 인해 적시 적소에 자재가 공급되지 못한 문제가 발생되고 있다. 이러한 문제는 물류관리의 자동화 필요성을 대두시키고 있으며, 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 유비쿼터스 기술의 적용 및 지능형 장비의 개발에 관한 연구는 이러한 건설물류관리의 자동화 및 효율화를 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 이와 같이 지능화된 건설물류관리 환경 상에서는 다수의 자재 및 운반 장비간에 물류정보인식에 있어 혼란이 야기될 수도 있으며, 이로 인해 건설물류관리 프로세스의 흐름을 저해하는 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 차세대 지능형 건설물류관리 환경 하에 발생될 수 있는 다양한 물류정보 인식 오류 상황을 유형화하여 이를 해결할 수 있는 물류정보 인식 메커니즘을 제안하였다.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호를 대상으로 채널의 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화기를 가변 적응 스텝 크기를 적용하지 않고 2단의 직렬 연결 형태로 구현하여 수렴 속도를 개선할 수 있는 mMMA (modified MMA)에 대하여 다룬다. 적응 등화기는 유한 차수의 탭 지연선에 의한 단일 디지털 필터로 구현되므로, 논문에서는 이를 2단의 직렬 연결 필터로 구현한 후 각 단에서는 MMA와 동일한 알고리즘으로 오차 신호를 얻은 후 필터 계수를 갱신하게 된다. 따라서 첫단에는 빠른 수렴 속도를 결정하며, 두 번째단에서는 첫단의 출력에 포함되어 있는 잔류 isi양을 최소화시키도록 탭 계수를 갱신한다. 이때 1단 시스템과 2단 시스템은 동일한 차수의 필터가 되도록 조정하면서 적응 등화 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2단의 FIR 구조를 갖는 mMMA가 1단의 기존 MMA보다 등화 잡음에 의한 성상도를 제외한 모든 성능 지수에서 우월하며, 수렴 속도는 1.5~1.8배 정도 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 안테나의 크기를 소형화하고, 동시에 다중 대역 서비스를 만족하는 다중 링 패치를 이용한 양면형 모노폴 안테나를 제안하였다. 사각 링 형태의 패치를 사용하여 대역폭을 증가시키고, 다수의 링 패치를 연속적으로 배열함으로써 링 패치의 단점인 빔 폭을 증가시켰다. 다수의 링 패치를 연속적으로 삽입하면, 첫 번째 패치로부터 전류가 연쇄적으로 흘러 공진이 발생한다. 이는 패치 간의 간격이 매우 좁기 때문에 가능하다. 다중 링 패치를 동일면에 모두 배열할 경우, 패치 간의 간격이 매우 좁아, 이를 해결하기 위하여 기판의 앞면과 뒷면에 순차적으로 설계하였다. 다중 대역 특성을 얻기 위해서 패치를 기판의 양면에 순차적으로 배열하였기 때문에 안테나의 기판 두께와 비유전율이 본 안테나의 중요한 파라미터가 된다. 따라서 두 파라미터에 대해 모의실험을 통해 최적의 값을 찾아내고, 한쪽 면에 패치가 있는 경우와 거의 동일한 효과를 발생시켰다. 전체적인 패치는 기본 링형 패치에서 단계별로 85 %를 감소시켜, 총 4단계의 패치로 구성하였다. 이로 인하여 제안된 안테나는 1.75~2.6 GHz(850 MHz), 3.24~3.46 GHz(220 MHz), 3.8~4.0 GHz(200 MHz), 4.4~4.9 GHz(500 MHz)의 주파수 대역을 만족한다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
임상 간호사의 혈압측정의 정확도를 평가하고 이에 관련된 요인을 조사하기 위하여 1998년 12월 20일부터 12월 29일까지 포항시와 경주시의 4개 종합병원 간호사 276명을 대상으로 혈압측정 실태를 조사하였다. 연구자는 20개 항목의 혈압측정 지침서를 이용하여 간호사들이 가상환자를 대상으로 실제 혈압측정 하는 과정을 직접 관찰하고 정확도를 평가하였다. 혈압측정 실천정도의 준비단계에서는 6개 항목 중 '혈압측정 중에는 말을 하지 않도록 요구한다' 27.1%로 가장 낮았고 나머지 항목들의 실천률은 모두 80% 이상이었다. 측정단계에서는 10개 항목 중 '요골(또는 팔)동맥이 촉지 되지 않는 지점에서 30mmHg까지 높인다' 0%, '30-60초 정도 기다린다' 0%, '압박대의 공기 압력을 빠른 속도로 제거한다' 0.3%', '혈압계의 압력을 상완동맥이 없어지는 지점에서 약 30mmHg 정도 더 높인다' 0.7%, '혈압계상의 혈압치를 2mmHg 단위로 읽는다' 10.8%g로 아주 낮았고 나머지 5개 항목들의 실천률은 70% 이상이었다. 측정결과 기록단계에서는 4개 항목 중 '압박대의 크기를 기록한다' 0.3%, '환자의 자세(앉은 자세, 누운 자세, 선 자세)를 기록한다'는 10.8%에 불과했고 '혈압측정에 사용한 팔(오른팔, 왼팔, 양팔)과 다리를 기록한다'는 53.6%로 낮았으며 '수축기와 이완기 혈압을 기록한다'는 100%이었다. 혈압측정 실천정도와 유의한 관련성이 있는 변수들은 연령, 경력, 직위 그리고 병원근무 중 혈압 측정방법에 대한 보수교육 경험 유무 등 4개였다(p<0.01). 다중 회귀분석에서는 혈압측정 실천과 유의하게 관련된 변수는 간호사의 직위와 혈압측정에 대한 보수교육 경험 유무였다(p<0.01). 이상의 결과를 볼 때 종합병원 임상간호사의 혈압측정의 정확도는 상당히 낮았다. 따라서 이에 대한 보수교육을 시급히 실시해야 할 것으로 생각한다.
목적 : 임상용 Philips ARGUS 감마카메라와 특별 제작한 작은 구경의 바늘구멍조준기를 이용하여 animal SPECT를 개발하였다. 본 연구에서는 이 시스템의 물리적인 성능을 평가하고 소동물 실험에 적합한지를 평가하였다. 대상 및 방법: 스텝 모터와 이를 제어할 수 있는 소프트웨어를 이용한 피사체 회전장치를 개발하였다. 작은 입구(0.5, 1.0, 2.0 mm)의 바늘구멍조준기를 제작하였고 평면 공간해상도, 민감도, 단층촬영해상도 등을 포함한 물리적 성능을 모든 입구 크기에 대해 실험하였다. 조준기 입구로부터의 거리에 따른 사용 가능한 시야를 측정하기 위하여, 같은 간격만큼 떨어진 여러 선선원의 영상을 얻고 영상의 시야 내에서 보이는 선 영상의 개수를 이용하여 사용 가능한 시야를 측정하였다. 시야의 정중앙에 놓인 내경 0.5 mm, 길이 12 mm의 Tc-99m 선선원을 이용하여 거리에 따른 평면 공간 해상도를 측정하였다. 전체 반값두께를 'mm'단위로 얻기 위한 환산인자를 평면 영상에서의 두개의 서로 떨어진 선선원으로부터 계산하였다. 시스템 민감도를 측정하기 위하여 내경 1.0 mm의 Tc-99m 점선원을 사용하였다. 또한 냉소반점 모형과 열소반점 모형, 그리고 [I-123] FP-CIT를 정맥내 주사한 흰쥐의 뇌 영상의 SPECT 영상을 얻었고 여과후역투사 방법으로 재구성하였다. 결과: 사용 가능한 시야의 크기는 조준기의 초점으로부터의 거리에 비례하였고 이들의 관계는 선형 함수로 근사되었다(y=1.4x+0.5). 3 cm에서 1.0 mm 조준기로 측정한 민감도와 평면해상도는 각각 71 cps/MBq과 1.24 mm이었다. 1.0 mm 바늘구멍조준기에 대하여 [I-123] FP-CIT를 이용한 흰쥐의 뇌 SPECT 영상에서 각 반구의 줄무늬체 도파민 전달체 분포가 잘 구분되어 보였다. 결론: Philips ARGUS 스캐너와 작은 구경의 바늘구멍조준기로 개발한 새로운 소동물 SPECT 시스템이 소동물 영상을 얻는데 충분한 성능을 가짐을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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