IEEE 802.11 표준은 무선랜, 애드 혹 망 및 차량간 통신 망 등 무선 데이터 망에 광범위하게 이용되고 있다. 이에 따라 망 성능 최적화 및 효과적인 망 자원 관리 기법의 개발을 위해 IEEE 802.11의 성능 분석이 광범위하게 이루어져 왔으나 대부분의 성능 분석 연구들은 데이터 평면에서 유니캐스트 전송 기법의 성능에 관한 것들이었다. 그러나 무선 데이터 망에서는 망 형상 관리, 노드 사이의 경로 관리 및 데이터 전송 방법으로 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법을 이용하고 있다. 따라서 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능에 대한 정확한 이해는 무선 데이터 망 설계를 위해 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 노드의 전송 범위, 데이터 전송율, 최소 경합 윈도우의 크기와 같은 IEEE 802.11 시스템 파라미터뿐만 아니라 노드의 수, 망의 부하, 전파 전송 환경과 같은 망 운용 환경을 모두 고려하여 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능을 송신 노드와의 거리에 따른 브로드캐스트 프레임 수신 확률 측면에서 분석한다. 제안된 분석 프레임은 망 환경과 관련된 모든 파라미터들을 고려하기 때문에 동적인 무선 데이터 망 환경을 위한 적응성 있는 제어 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.
DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.
인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
무선 센서 네트워크의 필요성이 증가함에 따라 관련된 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 특히, 에너지 제약적인 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 증가시키고자 하는 클러스터링 기법들이 많이 연구되고 있다. 대표적인 LEACH와는 달리, 최근의 클러스터링 기법들은 다중 홉으로 데이터를 전송하기 때문에 데이터 병목 현상 문제가 발생한다. 불균형 클러스터링(unequal clustering) 기법들은 라우팅 경로를 증가시켜 데이터 병목 현상 문제를 해결하였다. 불균형 클러스터링 기법들의 대부분은 BS(Base Station)와의 거리만을 고려하여 클러스터의 크기를 결정하였기 때문에, 클러스터 헤드의 에너지 소모가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화하고, 데이터 병목 현상 문제도 해결할 수 있는 불균형 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 기본 아이디어는 적절한 클러스터 헤드를 선출한 이후, BS와의 거리와 노드의 에너지 상태, 이웃 노드의 수를 고려하여 클러스터의 크기를 결정하고, 동시에 클러스터 헤드의 전송기능을 분담하는 노드를 선정하는 것이다. 이처럼 클러스터 헤드의 에너지 소모를 최소화함으로써 클러스터링의 반복횟수를 감소시킬 수 있었으며, 더불어 전체 네트워크의 에너지 소모도 감소시킬 수 있었다.
본 연구의 목적은 1차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 가정과 교육과정을 시기별로, 통시적으로 살펴보는 것이다. 이를 위해 빅데이터 분석에서 사용되는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 교육과정을 분석하였다. 분석대상은 국가교육과정정보센터에서 수집한 1차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 10개의 교육과정 원문이며, 분석도구는 R 프로그램을 사용하였다. 연구결과 첫째, 4차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 데이터 수가 점차적으로 늘어나는 것으로 나타났다. 둘째, 교육과정 시기별 핵심 개념을 추출하여 비교한 결과 교육과정에 따라 유지 및 변화되는 핵심 개념이 있었다. '생활', '가정'은 교육과정 변화에 상관없이 지속되는 핵심 개념이었으며, 2007 개정 교육과정 이후로는 '문제', '능력', '해결', '실천'이 강조되었다. 셋째, 핵심 개념 연결망 분석 결과를 통해 각 가정과 교육과정 마다 핵심 개념 간의 관계를 점(node)과 선(line)으로 표현하였다. 그 결과 '생활'과 '가정'을 중심으로 시대별로 강조한 핵심 개념이 강하게 연결됨을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해, 향후 가정과 교육의 방향성과 정체성을 형성하기 위한 기초 자료를 제공한다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
본 연구는 우리나라에서 가장 많이 재배되고 있는 체리 '좌등금' 품종에 항지베렐린계 생장억제제인 Prohexadione-Calacium과 Paclobutrazol을 이용하여 체리의 신초생장을 억제하여 효율적인 생산성을 높이고 과실품질을 향상시키기 위한 기초 자료를 얻고자 시험을 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 결실수에 대한 Prohexadione-Calacium을 150, 200 및 $250mg{\cdot}L^{-1}$ 농도로 각각 정단부에 처리 후 신초의 생장량을 측정한 결과 모든 처리구에서 무처리에 비해 신초 생장이 억제 되었으며, 처리 간에는 $200mg{\cdot}L^{-1}$에서 억제효과가 가장 높았다. 또한 처리구 모두 엽록소 a와 b 함량이 증가되었거나 증가되는 경향을 보였다. 그러나 과실의 특성(과실크기, 당도, 산함량 및 경도)은 무처리와 차이가 없었다. 유목에 대한 Prohexadione-Calcium 수관살포(3회)와 Paclobutrazol 토양관주(1회) 처리한 후 신초 생장반응은 두 처리 모두 무처리에 비하여 높은 신초생장 억제를 보였고 약제간에는 Prohexadione-Calcium의 신초생장 억제효과가 더 높았으며 Paclobutrazol 토양관주 처리에서는 간주 생장이 억제되는 경향을 보였다. 또한 Prohexadione-Calcium과 Paclobutrazol 처리 모두 절간 수의 차이가 없었으며, 무처리에 비하여 엽면적이 억제 되었고, 엽록소 a 와 b의 함량 모두 높은 결과를 보였으며 특히 Prohexadione-Calcium 처리구에서 엽록소 함량이 더욱 높고 잎의 두께가 두꺼웠다.
전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
다양한 생태계 서비스를 제공할 수 있는 습지는 지속가능한 수질 개선 및 기후변화로 인한 영향의 완충작용 등 중요한 자연기반해법기술로 간주되어 왔다. 특히 토지이용 변화, 기후 변화 및 수문 변화에 따른 영향 저감을 위한 습지 보전의 중요성은 부각되었으나 경관규모에서의 거시적 자연기반해법기술 가능성의 검토가 미비하였다. 이에 본 연구에서는 생태 네트워크 분석을 통한 공학적 솔루션 제공 가능성을 검토하기 위해 습지경관 가상 서식종의 이동모델을 기반으로 형성된 습지 생태네트워크를 이용하여 토지이용변화에 따른 생태네트워크의 구조적, 기능적 특성 (연결성, 이동 효율성 및 집단화 계수)이 어떻게 변화하는지 분석하였다. 이를 위해 습지 밀도가 다른 네 구역의 토지이용변화를 가정하여 두 가지의 초기 면적조건에 대한 각 구역의 동시다발적 토지이용변화를 통해 생태 네트워크 특성의 변화를 분석하였다. 모든 분석결과에서 습지밀도가 높은 구역이 파괴된 경우 생태네트워크의 평균 연결성과 이동 효율성이 크게 감소하였으며, 특히 허브 (매우 높은 연결성을 지니는 노드)가 포함된 구역의 습지가 제거될 때 급격한 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 반면, 집단화 계수는 증가하는 것으로 관찰되었다. 이를 통해 토지이용변화에 따른 생태네트워크에 대한 영향을 평가할 수 있으며 특히 향후 매개중심성 분석을 추가하여 적합한 대체습지를 조성할 수 있는 자연기반의 공학적 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
이전 실험에서 결정된 생육 단계별 최적 환경조건을 평가하기 위한 4가지 처리는 다음과 같았다: 생육 단계별 최적 환경 조건을 사용한 광독립 영양배양(photoautotrophic optimum condition with growth stage (POG)), 생육 단계별 평균 광합성 광량자속 밀도(photosynthetic photon flux density(PPFD))와 $CO_2$ 농도를 사용한 광독립 영양배양(photoautotrophic constant condition with average PPFD and $CO_2$ of POG(PCA)), 생육 단계별 최대 PPFD와 $CO_2$농도를 사용한 광독립 영양배양(photoautotrophic constant condition with maximum PPFD and $CO_2$ of POG(PCM)) 그리고 대조군으로 3%의 당을 포함한 광혼합 영양배양(photomixotrophic conventional condition with 3% sucrose(PMC)). 실험 결과 각 생육 단계별 환경제어(POG)는 기내에서 배양된 감자 소식물체의 모든 생육 관련 항목에서 유의적 증진을 유도하였다. 또한 단위 건물중 당 소비된 전력과 $CO_2$는 모든 처리 중 POG에서 가장 낮았다. 기외 이식 이후에도 POG에서 생산된 감자 묘는 PMC에서 자란 감자 묘와 전체적으로 큰 차이 없이 왕성한 생육을 유지하였다. 특히 POC는 기존 광혼합 영양방식(PCM)과 비교했을 때 기외 이식전과 이식 후 20일째 각각 4.7배와 3.8배 높은 건물중을 기록하였다. 따라서 POG와 같은 생육 단계별 환경 조절을 통한 광독립 영양 미세 증식 방법은 에너지 절감 효과와 함께 무균의 건강한 감자 묘의 생산에 효과적이었다.
The number of axillary lymph nodes involved and retrieved are important prognostic factors in breast cancer. The purpose of our study was to investigate whether the lymph node ratio (LNR) is a better prognostic factor in predicting disease-free survival (DFS) for breast cancer patients as compared with pN staging. The analysis was based on 804 breast cancer patients who had underwent axillary lymph node dissection between 1999 and 2008 in Sun Yat-Sen University Cancer Center. Optimal cutoff points of LNR were calculated using X-tile software and validated by bootstrapping. Patients were then divided into three groups (low-, intermediate-, and high-risk) according to the cutoff points. Predicting risk factors for relapse were performed according to Cox proportional hazards analysis. DFS was estimated using the Kaplan-Meier method and compared by the log-rank test. The 5-year DFS rate decreased significantly with increasing LNRs and pN. Univariate analysis found that the pT, pN, LNR, molecule type, HER2, pTNM stage and radiotherapy well classified patients with significantly different prognosis. By multivariate analysis, only LNR classification was retained as an independent prognostic factor. Furthermore, there was a significant prognostic difference among different LNR categories for pN2 category, but no apparent prognostic difference was seen between different pN categories in any LNR category. Therefore, LNR rather than pN staging is preferable in predicting DFS in node positive breast cancer patients, and routine clinical decision-making should take the LNR into consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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