본 논문에서는 진폭 변조 기법을 이용하여 빔포머의 저주파 대역 특성을 개선함으로써 전체적인 잡음 제거 성능을 향상하고자 한다. 일차원 등간격 선형 마이크로폰 어레이를 사용하여 잡음 제거를 할 때, 협대역의 잡음 신호에 대해서는 delay-and-sum 빔포밍으로도 적절한 빔폭을 갖는 빔패턴이 형성되므로 효과적으로 잡음을 제거할 수 있다. 그러나 광대역 잡음 신호에서는 aliasing을 피하기 위해 고주파 신호에 맞게 마이크로폰들을 등간격으로 조정하면 저주파로 갈수록 빔폭이 털어져서 저주파 대역의 잡음은 잘 제거되지 않는다. 광대역 신호에 대해 일정한 빔폭을 갖게 하는 방법들로서 서브 어레이들을 이용한 빔포밍[1][2][3][4] 이나 멀티 빔포밍[5] 등이 제안되어 왔다. 하지만, 이러한 방법들은 주파수에 따라 마이크로폰 간격을다르게 해야 한다는 원리를 기반으로 하는 것이므로 저주파 대역에서도 고주파 대역에서와 같은 좁은 빔폭을 얻기 위해서는 어레이의 크기가 커져야 하는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 통신에서 주로 사용하는 진폭 변조 기법을 빔포밍에 이용한 것으로서 저주파 대역 신호를 고주파 대역으로 옮김으로써 작은 크기의 마이크로폰 어레이에서도 저주파 대역 잡음을 줄일 수 있는 장점이 있다. 등간격 선형 마이크로폰 어레이에 제안된 방법을 적용한 실험 결과에서 기존의 방법들에 비해 잡음의 저주파 성분이 잘 제거됨을 알 수 있다.
열적으로 불안정한 강착원반의 비선형 유체역학적 모형에 기초하여 블랙홀 마이크로케이사의 광폭발 한계 순환주기에 대한 원반 질량의 시간적 진화 모형을 계산하였다. 블랙홀의 질량, 원반 크기 및 질량 유입률과 같은 물리적인 매개변수들은 블랙홀 X선 신성의 원형인 A0620-00에서 관측된 역사적인 1975 광폭발을 재현하도록 선택되었다. 중심부에서 원반으로 쪼여지는 조사(照射)의 시간에 따른 효과는 직접 조사와 원반위의 뜨거운 강착 흐름으로부터 굴절되어 원반에 쪼여지는 간접조사의 두 가지 방법이 고려되었다. 우리의 강착원반 열적 불안정성 모형은 광폭발의 순환과정 전반에 걸쳐 X-선 변광체들에서 관측된 광도의 전형적인 복사 광도를 설명할 수 있다. 강착원반의 최대질량 ${\sim}4.03{\times}10^{24}g$은 광폭발의 점화 때에 얻어지며, 최소질량 ${\sim}8.54{\times}10^{23}g$은 차가운 쇠퇴기와 정지기(靜止期) 때에 이루어진다. 원반의 질량은 광폭발 한계 순환주기에 걸쳐 약 5배 정도 변한다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
본 논문에서는 병렬 분산 보상 (PDC) 제어와 적분 슬라이딩 모드 제어 (ISMC)를 결합하여 바퀴형 이동 로봇의 강인한 궤도 추적 제어 방법을 새롭게 제안한다. PDC 제어 방법은 다른 비선형 제어 방법에 비해 비교적 간단하고 사용이 편리하다. 그리고 ISMC는 상태 변수들을 원하는 공칭 동특성을 갖는 슬라이딩 평면에 배치함으로써 초기 순간부터 모델 불확실성 및 외란에 대해 강인하고 안정적인 제어 특성을 갖게 할 수 있다. 그러므로 제안된 PDC+ISMC 궤도 추적 제어 방법은 외란에도 불구하고 강인한 궤도 추적 제어 성능을 보여준다. 제안된 궤도 추적 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 외란이 있는 경우의 궤도 추적 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 외란이 증가하더라도 외란이 없을 때의 PDC 제어 방법에 의한 궤도 추적 성능을 유지하였다. 그러나 PDC 궤도 추적 방법은 외란의 크기가 증가하면 제안된 방법과는 달리 궤도 추적 오차가 크게 증가함을 알 수 있었다.
In this study we aims to examine the co-doping effects of 1/3 mol% $Mn_3O_4+Co_3O_4$ (1:1) on the reaction, microstructure, and electrical properties such as the bulk defects and grain boundary properties of $ZnO-Bi_2O_3-Sb_2O_3$ (ZBS; Sb/Bi=0.5, 1.0, and 2.0) varistors. The sintering and electrical properties of Mn,Co-doped ZBS, ZBS(MCo) varistors were controlled by Sb/Bi ratio. Pyrochlore ($Zn_2Bi_3Sb_3O_{14}$) was decomposed and promoted densification at lower temperature on heating in Sb/Bi=1.0 by Mn rather than Co. Pyrochlore on cooling was reproduced in all systems however, spinel (${\alpha}$- or ${\beta}$-polymorph) did not formed in Sb/Bi=0.5. More homogeneous microstructure was obtained in $Sb/Bi{\geq}1.0$ In ZBS(MCo), the varistor characteristics were improved drastically (non-linear coefficient, ${\alpha}$=30~49), and seemed to form $Zn_i^{..}$(0.17 eV) and $V_o^{\bullet}$(0.33 eV) as dominant defects. From impedance and modulus spectroscopy (IS & MS), the grain boundaries have divided into two types, i.e. the one is tentatively assign to $ZnO/Bi_2O_3(Mn,Co)/ZnO$ (0.47 eV) and the other ZnO/ZnO (0.80~0.89 eV) homojunctions.
본 연구의 목적은 호흡 위상을 고려한 4DCT 자료를 토대로 자동영상변조등록 프로그램인 MIMVista에서 계산한 최대강도투영 영상에서 폐종양의 발생위치와 유착여부에 따른 종양의 움직임 특성을 분석하고 3DCT 결과 값과 비교하였으며 호흡 위상 간 종양의 도심변화 등 기하학적 변형 특성를 분석했다. 분석결과 폐하부에 위치한 종양에서 Y축으로의 평균 도심 변화가 $7.32{\pm}6.88mm$로 가장 크게 나타났으며 HU값의 차이를 분석한 결과에서도 평균 $7.7{\pm}4.97%$로 가장 큰 차이를 보였다. 유착성 종양보다는 비유착성 종양에서 호흡 간 변화가 크게 나타났다. 3DCT 영상과 MIP 영상간에 종양 용적의 연관성을 분석한 결과 상관계수가 0.998로 매우 높게 나타났다. 종양의 기하학적 변화에 영향을 미치는 요인분석결과 종양의 위치와 유착여부가 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으나 횡격막의 움직임 정도에 따른 차이는 없었으며 환자 간 호흡 위상에 따른 편차가 매우 크기 때문에 종양의 움직임과 관련한 특정 경향성을 파악할 수는 없었다.
Vijayaraj, Kathiresan;Lee, Jun Hyuck;Kim, Hyung Sik;Chang, Seung-Cheol
한국식품위생안전성학회지
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제32권2호
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pp.83-88
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2017
본 연구의 목적은 screen printed 탄소계 전극에 기반하여 기능성 식품중에 포함된 소량의 Sildenafil과 Vardenafil(SDF 및 VDF)을 쉽게 검출하기 위한 전류계 면역센서를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 개발한 면역센서는 horseradish peroxidase로 labeling 시킨 후 비경쟁적 샌드위치 ELISA 측정법에 의한 원리를 이용하였다. 개발된 센서는 그래핀 산화물 및 키토산(ErGO-CS) 복합체를 단순한 전기화학적 증착에 의해 screen printed 탄소계 전극을 이용하는 원리이며, 감지된 화학물질을 평가하고 센서특성을 최적화하기 위해 전기 화학적 임피던스분광법, 순환 전압 전류법 등을 포함한 일련의 전기화학적 실험방법에 기초하여 완성되었다. 본 연구에서 개발된 센서는 100 pg/mL ~ 300 ng/mL 농도의 SDF 및 VDF에 대하여 직선상의 농도-의존적인 반응을 나타내었다. 또한 최저 검출 한계는 55 pg/mL이었으며, 센서의 민감도는 $1.02{\mu}Ang/mL/cm^2$로 산출되었다. 센서의 성능은 7.1%의 상대 표준편차로 매우 우수한 재현성을 나타내었다. 본 연구에서 개발된 센서의 전략적 가치는 향후 건강기능식품중에 함유된 SDF 및 VDF과 같은 의약품의 미량을 현장에서 쉽게 분석 할 수 있어서 비용-효과적 측면에서 그 가치가 우수하다는 것을 제시한다.
Objectives The purpose of this study is to investigate characteristics of low back pain patients and trends of Korean medicine conservative treatment effects of low back pain patients by registry data. Methods A total of 78 patients were analyzed, statistical analysis was performed using a generalized linear model. The comparison between groups was performed using independent two samples t-test or Wilcoxon rank sum test according to the distribution of normality. Before and after the treatment effects, ANOVA and Kruskal-Wallis method were used for the comparison, Sheffe method was used for the post test. Results The average age of hospitalized patients was 31.8 years old and out-patient department (OPD) patients was 44.9 years old. Lots of OPD patients and hospitalized patients were classified to 'Lumbago due to Coexist Qu Stagnation and Bloos Stasis'. Both OPD patients and hospitalized patients classified to 'Lumbago due to Coexist Qu Stagnation and Bloos Stasis' showed statistically significant decrease in RMDQ (Roland-Morris disability questionnaire) and NRS (numeric rating scale) on 1 month and 3 month after clinical research start date. Comparing the treatment effects of Chuna manual therapy, both Chuna group and non-Chuna group showed statistically significant decrease in RMDQ and NRS on discharge date, 1 month and 3 month after clinical research start date. Conclusions We expect that a larger scale registry study will be carried out to provide a higher level of basis for the Korean medical treatment of low back pain.
각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.
최근 웨어러블 디바이스에 대한 수요가 증가하면서 유연 전극 소재 개발에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 헬스케어용 웨어러블 센서들은 체온이나 심장 박동, 혈당, 혈중 산소 농도 등 신체 정보들의 실시간·지속적인 모니터링과 정확한 진단, 검출이 가능해야 하기 때문에 고성능 유연 전극 소재의 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 기반의 유연 전극 소재의 성능을 개선시키기 위해 CNT fiber 위에 전기화학적 중합(electrochemical polymerization) 공정을 통해 polyaniline (PANI) layer를 합성하고, 이에 대한 전기화학적 특성 분석과 비효소적 글루코스(glucose) 검출 특성을 확인하였다. 제작된 PANI/CNT fiber 전극의 표면 분석은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 진행되었으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스법(EIS)을 이용하여 분석되었다. PANI/CNT fiber 전극의 전기화학적 특성은 bare CNT fiber 전극에 비해 작은 electron transfer resistance와 낮은 peak separation potential, 증가된 전극 면적을 나타내며, 이런 향상된 특성들 덕분에 글루코스 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 도입하고 접목을 통해 고성능 CNT fiber 기반의 유연 전극 소재 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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