본 연구의 목적은 학습상황에서 피드백으로 주어지는 금전적 획득/손실(학습 피드백)과 비학습적 상황에서 우연히 제시되는 의사 피드백(무선 피드백)을 비교하는 방법을 사용하여, 금전적 보상과 처벌의 학습 피드백으로서만 가지는 정보처리에 어느 두뇌 영역이 관여하는지를 규명하는 데 있다. 이를 위해 정상 성인(n = 22)을 대상으로 fMRI scan 동안 단서 자극에 대한 범주 버튼 반응(좌/우)의 정확 여부에 따라 피드백이 제시되는 시행(학습시행)과 단서 자극의 위치판단 반응과 무관하게 피드백이 제시되는 시행(무선시행)을 사건 관련 fMRI 방략으로 제시하였다. 두 시행 간 보상과 처벌과 같은 동기적 사건에 대한 두뇌 반응이 변별적으로 나타나는지를 알아보기 위해 시행 유형(학습 vs. 무선)과 피드백 유형(보상 vs, 처벌)을 두 독립변인으로 한 반복측정 이원분산분석을 하였다(voxel-wise FWE p < .001). 그 결과, 좌측 배외측 전두피질(dorsolateral prefrontal cortex), 좌측 전측 도(anterior insular), 배내측 전두피질(dorsomedial prefrontal cortex) 등의 영역에서 유의한 상호작용 효과가 관찰되었는데, 이들 영역은 모두 학습-보상 피드백 및 무선-처벌 피드백보다 학습-처벌 피드백에 대해 증가한 두뇌 활성을 보였다. 본 연구 결과는 학습상황에서 주어지는 처벌 피드백에 대한 기존 전략의 변경이나 재평가를 위한 집행적 처리, 적절하지 못하거나 틀린 행동에 대한 오류처리 과정 그리고 실패 경험에 대한 부정적 정서처리가 위에서 언급한 피질신경망을 중심으로 이루어질 가능성을 보여준다. 따라서 학습의 처벌 피드백은 보상과 달리 위와 같은 추가적 정보처리 과정이 존재할 가능성을 시사한다.
트래픽 부하 측정은 네트웍 트래픽 엔지니어링의 기반이 된다. 그러나 고속 링크에서 트래픽 부하 정보를 얻기 위해 모든 패킷을 측정하는 것은, 라우터의 패킷 포워딩 성능을 저해시키므로 확장성이 결여된다. 이에 따라 샘플링 기법이 트래픽 측정의 대안으로 제시되었다. 샘플링은 라우터의 성능 저해를 최소화시킬 수 있으나 샘플링으로 예측되는 트래픽 부하는 실제 트래픽 부하와 차이를 보이게 되며, 이와 같은 오류가 제한되지 못한다면 측정값을 기반으로 하는 응용들에 부영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 샘플링 오류를 오류 허용범위 내로 제한시킬 수 있는 적응성 있는 패킷 샘플링 기법을 제안한다. 제안 기법은 수학적 분석을 통해 얻어진 부하 예측 오류에 영향을 미치는 주요 트래픽 파라메터를 각 블록의 시작마다 예측하여 샘플링 확률을 동적으로 적응시킨다. 본 논문에서는 또한 실제 측정된 인터넷 트래픽을 이용하여 제안 기법의 확장성과 성능을 검증하였다
도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.
본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 110Mbps의 전송속도를 가지는 eHDR-WPAN( enhanced High Data Rate-Wireless Personal Area Networks)시스템의 성능향상 방안으로 인터리버를 적용하였다. 실내무선채널에서 발생하는 페이딩 현상은 연집화 오류 성향을 증가시킨다. 그러므로 인터리빙 기법을 이용하여 오류의 연집화 성향을 산발화 시킴으로써 시스템의 오류성능을 개선 할 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루셔널, 블록, 랜덤 인터리버를 적용하였으며, 심벌 간 거리를 9와 27로 설정하였다. 블록 인터리버의 경우, 10$^{-4}$에서 약 0.6dB 정도 E$_b$/N$_o$의 성능향상을 보였다. 그러므로 eHDR-WPAN 시스템에서는 심벌 간 거리가 9인 블록인터리버가 최적의 인터리버임을 확인하였다.
Ultra-high brightness and thin displays need to optical micro-patterns which can uniformly diffuse the lights and low loss. The micro random patterns have characteristics to rise the optical efficiency such as light extraction, uniform diffusion. For this reason, various fabrication processes are studied for random patterns. In this study, the micro random patterns were machined by diamond turning which used a controlled cutting tool path with random cutting depth. The machined patterns had random shape and directionality along the circumferential direction. The average width and length of machined random pattern according to rotation radius were 40.13㎛~55.51㎛ and 37.25㎛~59.49㎛, and these results were compared with the designed result. Also, the machining error according to rotation radius in diamond turning using randomly controlled cutting depth was discussed.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
In this paper, we consider the panel data regression model in which the disturbances have nested error component. We derive a Lagrange Multiplier(LM) test which is jointly testing for the presence of random individual effects and nested effects under the normality assumption of the disturbances. This test extends the earlier work of Breusch and Pagan(1980) and Baltagi and Li(1991). Further, it is shown that this LM test has the same asymptotic distribution without normality assumption of the disturbances.
In this paper the error equations of the SDINS aligned by the gyrocompass are derived considering that the alignment errors are correlated to the sensor errors. Also the navigation errors due to the correlated errors are simulated by this error equations. The simulations are performed by the covariance analysis method, assumed all the sensor errors are random constants. The simulation results show that while the INS maintains the alignment attitude the cancellation takes place between the correlated errors, but once the INS changes attitude this cancellation effect is perturbed.
본 지 2월호에서 구술한 선형부호에 이어 이번호에서는 순회부호에 대해 기술하고자 한다. 선형블럭부호중 중요한 부류에 속하는 순회부호(cyclic code)는 그 내용이 대수적 구조를 갖고 있어 부호화 회로는 물론 부호에 필요한 오증(syndrome)계산회로 등 귀환연결이 있는 치환레지스터(shift register)를 사용한 장치화(implementation)가 매우 용이하다는 이점이 있다. 이런 순회부호는 산발오진(random error)뿐 아니라 연집오진(burst error)도 정정할 수 있는 매우 효과적인 부호로서 다중오진정정능력(multiple error correcting capability)을 갖는 BCH부호도 순회부호의 일종이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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