Earticle

Through theoretical proof and algorithm design, this paper numerically demonstrates that the three sampling methods of DDS are equivalent in amplitude-frequency characteristics. Depending on theoretical analysis, the article obtains the conclusion that 2 points are optimal when sampling at 2, 3, and 4 points. Built on the data results, this paper obtains the fractional form of the amplitude and phase of the DDS sampled signal; in addition, this paper also obtains the design parameters of the DDS post-stage filter. It also gives a control method for the calculation error when addressing this issue.

The purpose of this study was to investigate the daily life experiences of medical students and to explore gender differences in these experiences using the Experience Sampling Method (ESM) as the method. The instrument, the Experience Sampling Form (ESF), consisted of questions on the external and internal experiences of the respondents. Data were collected from 2,035 ESFs by 91 students (male=52, female=39) at three medical schools for one week. The data was analyzed using the statistical tests of the t-test and ${\chi}^2$ test. Activity places were significantly different by gender (${\chi}^2=16.576$, p=.001). Males spent more time in learning places such as schools, libraries, etc., whereas females spent their time in personal places, including their homes, dormitories, etc. Males undertook more learning activities than did females, and females undertook more social/leisure activities and basic life activities than did male students (${\chi}^2=18.753$, p=.001). They were in a learning place and performing learning activities. There were significant perceptual differences between males and females about their flow levels, competency levels, and difficulty levels, based on the activity type. These results can help us to understand the daily lives of medical students and can be useful in developing counseling programs and educational activities for students.

A new method for non-local random denoising using slice sampling is introduced. This method can significantly enhance the efficiency of non-local image denoising algorithms. The proposed algorithm consists of two stages: first, similar image patches are searched using slice sampling, and then a denoising algorithm is designed to reconstruct the original image using these similar patches. Low-rank matrix approximation methods are used to obtain estimates of clean patches, and a clean denoised image is generated through superposition. The theoretical analysis and experimental tests demonstrate that this algorithm can overcome the dependence on proposal distributions in traditional random algorithms. The experimental results on benchmark images with additive Gaussian noise show that the proposed method can achieve good performance compared to state-of-the-art methods such as BM3D. Specifically, for the test image "Lena" with a noise standard deviation of 20, this method can achieve a peak signal-to-noise ratio (PSNR) of 32.82 dB and a structural similarity index measure (SSIM) of 0.87. For the "Barbara" image with the same noise level, the PSNR is 31.50 dB and the SSIM is 0.89. These results confirm the effectiveness of the algorithm in denoising performance and edge preservation.

본 연구는 청소년꿈키움센터에서 제공하는 여덟 개 유형의 교정교육에 참여한 남녀청소년을 대상으 로 경험표집법을 활용하여 교육몰입 수준을 확인하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교정교육에 서 위기청소년의 교육몰입수준은 낮은 편이었고, 인지몰입이나 감정몰입보다 행동몰입수준이 상대 적으로 높았다. 교육몰입의 수준은 후반부에서 높아지고 있었다. 둘째, 교육내용에 따라서는 직업교 육에서 가장 높은 몰입수준을 보였고, 연극치료와 배심원교육, 예절교육, 체험관견학도 높은 수준의 몰입을 보였다. 반면, 준법교육에서의 몰입수준이 가장 낮았고, 심리검사, 비행예방교육에서도 낮은 몰입 수준으로 나타났다. 셋째, 배경변인에 따라서는 여자청소년이 남자청소년보다 교육몰입과 행 동몰입, 인지몰입, 감정몰입에서 모두 높은 수준을 보였다. 교급에 따라서는 중학교를 중퇴한 청소년 들이 다른 교급의 청소년들보다 몰입 수준이 높았으며, 교육의뢰유형에서는 상담조사반의 몰입수준 이 가장 높았다. 이러한 연구결과의 의의와 제한점을 논의하였다.

This study is aimed at providing a proper education to improve the level of engagement of youth at risk in correctional education programs for the purpose of reducing recidivism and repetition of offenses. The samples were randomly selected among youths involved in on-campus violation who attended eight types of correctional programs provided by the Centers for Cultivating Juveniles' Dreams by the experience sampling method. Important findings are as follows. First, their initial levels of engagement in the correctional programs were found to be low. Second, their levels engagement were highest in occupational education depending on educational contents and were also high in theater therapy, jury education, etiquette education and field trips to experience centers. Third, their engagement levels were relatively higher among female, middle school dropouts and those requesting counseling/investigation. The implications and limitations of the research findings are also discussed.

Forest inventory is based on the sampling methods which estimates the population statistic in terms of calculating stand volumes, and so the researches on cost-effective, precise, and convenient method of computing stand volumes are still important issues in South Korea. The aims of this study were to analyze the applicability of point sampling methods by comparing the complete enumeration and square plot sampling and to figure out the number of points per ha for increasing the precision with regard to the density and percentage of sample points. Study area was 9.25 ha with two sub-compartment (4.3 ha and 4.85 ha) and mainly covered by Japanese larch (Larix kaempferi (Lamb.) Carriere) and natural deciduous forests, located in the research forest of Kangwon National University. Point sampling was carried out with 2 and 4 basal area factor (BAF) and the number of points were 134, which were sampled in the grid unit of 30 m × 30 m. Square plots were sampled with 21 plots in the grid unit of 20 m × 20 m. The stand basal area was 22.9 m2/ha and the stand density was 507 trees/ha in complete enumeration. These statistics were similar to the results of using point sampling: 21.1 m2/ha for stand basal area and 509 trees/ha for stand density. However, it was quite different from the results of using square plots: 38.9 m2/ha for stand basal area and 700 trees/ha for stand density. To analyze the density and percentage of point sampling, the number of plots were categorized into five groups based on the 134 plots (100%): 10 plots (7.5%), 20 plots (14.9%), 40 plots (29.9%), 60 plots (44.8%), 100 plots (74.6%). As a result of analyzing the basal area and stand density randomly, the difference occurred when 10 to 20 plots were used, but there was no large difference between 40 and 100 plots. Assuming that the area of forest inventory which conducts in South Korea is generally 5 to 30 ha, the number of sampling points in this study were different from that in the previous studies, and thus, it is considered to be used for the practical use.

수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.

In Digital Terrain Model(DTM), more accurate data acquisition method is of importance. This paper has the purpose of accuracy analysis of progressive sampling method, one of data acquisition method. Especially, The following in accuracy analysis are compared and analyzed. -Comparison and analysis for position error between the digital contour lines using digital terrain model and the conventional contour lines using A-10 Plotter. -Analysis for height error of interpolation points according to application of progressive sampling method. For above numerical tests, Computer Program related to auto-carto of contour lines was made up. As a result of tests, threshold and sampling criterion have close of mutual relation to accuracy. Particularly, it was found that auto-carto of contour lines-threshold of 1.0 m and standard criterion-almost concurred in conventional contour lines.

본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.

The study focused on analyzing spatial sampling by minimizing autocorrelation of spatial based on spatial and geographical data. The study concluded two different ways of minimizing autocorrelation. First, it was important to use suitable spatial sampling method to alienate spatial autocorrelation from spatial or geographical data. The shear distribution rate of public transportation in Seoul resulted in high rate of autocorrelation. However, the study showed samples eliminated autocorrelation when samples were extracted with reasonable distance(above 400m) apart. Without spatial sampling the distortion of spatial data leads to false results; therefore, spatial sampling is indispensable. Second, factors which fluctuates shear distribution of public transportation spatial sampling changed before and after spatial sampling. This was caused by incapable of controling inherent spatial autocorrelation of the data.

사람들은 누구나 다양한 상황에서 지루함을 경험한다. 본 연구는 경험 표집 방법을 사용하여 한국인이 일상에서 경험하는 지루함을 측정하였고, 지루함과 관련이 있는 개인적, 상황적 요인을 조사하였다. 한국인 성인 480명이 14일 동안 경험 표집에 참여하였으며, 총 15,838개의 경험 표집 데이터가 수집되었다. 다층 분석 결과, 나이가 어리고, 주관적 사회적 지위가 낮을수록, 그리고 소득이 낮은 개인일수록 지루함을 더 경험하였다. 또한 네 가지 상황적 요인, 1) 지루함 외의 다른 정서 경험, 2) 현재 하고 있는 활동, 3) 함께 있는 사람, 4) 응답한 요일 및 시간에 따라 한국인이 지루함을 어떻게 경험하는지 탐구하였다. 본 연구는 한국인의 일상적 지루함에 대해 종합적으로 탐색한 첫 연구로서, 인구통계학적 특성을 고려하여 지루함의 개인 간 차이를 보았을 뿐만 아니라, 상황과 시간에 따라 달라지는 개인 내 지루함의 변화를 조사하였다. 본 연구는 기존의 국내 연구가 주로 여가, 교육, 청소년 등의 제한적 영역에서 지루함을 연구했다는 한계를 극복했다는 데 의의가 있다. 본 논문은 연구의 결과를 바탕으로 향후 국내 지루함 연구 방향을 제언하였다.

Everyone experiences boredom from time to time in diverse situations. The present study examined Koreans’ daily experience of boredom and the personal and situational correlates of boredom by conducting an experience sampling study. 480 South Korean adults participated in 14 days of experience sampling, and a total of 15,838 reports was collected. The multilevel analysis results indicated that boredom was more experienced by participants with younger age, lower subjective socioeconomic status, and lower income. Also, Koreans’ boredom experience depending on four situational correlates of boredom including 1) co-occurring emotions, 2) current activity, 3) social setting, and 4) day-of-week was examined. The present study is the first attempt to capture a comprehensive understanding of Koreans’ boredom, not only by exploring individual differences of boredom based on demographic characteristics, but also by examining changes of boredom experienced within individuals depending on time and situation. Our findings hold implications for the Korean boredom literature by overcoming the limitations of boredom research in Korea which has mainly focused on limited areas of leisure, adolescent, education, etc. Based on our findings, future directions of boredom research in Korea are discussed.

스트레스 및 부정 정서에 대처하기 위한 음주는 잘 알려져 있으며 선행 연구를 통해 반복적으로 연구되어 왔다 . 본 연구에서는 일상생활에서 순간적인 경험과 정서를 탐지할 수 있는 경험 표집을 이용하여 스트레스와 알코올 갈망 간의 관계를 부정 정서가 매개하는지 확인하고자 하였다. 선행 연구를 확장하기 위하여 개별적인 정서(예, 분노, 좌절, 우울 등)의 효과를 탐색하였다. 연구에는 사회적으로 음주하는 25～50세 성인 남녀 19명이 참여하였다. 대상자들이 일상생활에서 경험하는 스트레스, 정서 상태 및 갈망 수준을 측정하기 위하여 경험 표집법을 이용하였다. 경험 표집을 위한 질문지는 웹설문지 형태로 스마트폰을 통해 직접 작성할 수 있었으며, 잠자는 시간을 제외하고 하루에 4회 대상자들에게 절달되었다. 대상자들은 스마트폰을 통해 신호를 받는 즉시 그 순간의 스트레스, 정서 상태 및 음주 갈망에 대해 응답하도록 요청되었다. 데이터는 19명을 대상으로 13일간 매일 4회씩 52회 획득되어, 최종적으로 총 988개가 획득되었다. 개인 내 변화를 포함한 다층 구조의 데이터를 HLM(hierarchical linear model: HLM)을 이용하여 분석한 결과, 부정 정서 중 분노와 좌절이 스트레스와 알코올 갈망 간의 관계를 유의하게 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 생태학적 타당도가 높은 경험 표집 연구를 이용하여 스트레스에 의해 유발된 음주와의 관계에서 부정 정서 중 특정 정서의 역할을 제안하였다. 이를 기반으로 음주자 및 알코올 사용자들이 음주 수준을 낮추거나 스트레스에 대처할 수 있는 효과적인 방안이 제안될 수 있을 것으로 기대한다.

Drinking alcohol to cope with stress and negative emotions, has been repeatedly through previous studies. The purpose of this study was to determine negative emotion mediates the relationship between stress and alcohol craving by using experience sampling method (ESM) to detect instantaneous experiences and emotions in daily life. To expand upon previous studies, the effects of individual emotions (eg, anger, frustration, depression, etc. among negative emotions) were examined. Th study involved 19 males and females age 25-50 who were social drinkers. ESM was used to measure the levels of stress, emotional states, and alcohol craving for the subjects in their daily lives. The questionnaires for ESM were in the form of a web survey, and delivered to the subjects directly through a smartphone four times daily. Subjects were asked to respond to the stress, emotional states and alcohol craving at the moment they received a signal through their smartphone. The data were obtained 52 times, four times daily. For 13 days of surveying 19 subjects, a total of 988 data were obtained. The hierarchical linear model (HLM) of the multi-layered data showed that anger and frustration among negative emotions significantly mediated the relationship between stress and alcohol craving. This study suggests the role of certain negative emotions in relation to stress-induced drinking by using ESM. Based on this, it is expected that an effective way to reduce the level of alcohol consumption or cope with stress for drinkers or individuals with alcohol use disorders can be proposed.

최근 학계, 산업계 등에서 접하는 기존의 문제를 머신러닝을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 이에 따라 이탈, 사기탐지, 장애탐지 등 일반적이지 않은 상황을 머신러닝으로 해결하기 위한 다양한 연구가 이어지고 있다. 대부분의 일반적이지 않은 환경에서는 데이터가 불균형하게 분포하며, 이러한 불균형한 데이터는 머신러닝의 수행과정에서 오류를 야기하므로 이를 해결하기 위한 불균형 데이터 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 불균형 데이터 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 샘플링 방법을 중심으로 다수 클래스(Major Class)의 모집단 분포를 효율적으로 추출하도록 검증하여 머신 러닝을 위한 불균형 데이터 문제를 해결한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

Recently, more and more attempts have been made to solve the problems faced by academia and industry through machine learning. Accordingly, various attempts are being made to solve non-general situations through machine learning, such as deviance, fraud detection and disability detection. A variety of attempts have been made to resolve the non-normal situation in which data is distributed disproportionately, generally resulting in errors. In this paper, we propose handling method of imbalance data for machine learning. The proposed method to such problem of an imbalance in data by verifying that the population distribution of major class is well extracted. Performance Evaluations have proven the proposed method to be better than the existing methods.

본 논문에서는 포인트 샘플링을 이용한 음함수 곡면에서 나타나는 앨리어싱을 줄이기 위한 새로운 하이브리드 앤티앨리어싱 방법을 제안한다. 하이브리드 앤티앨리어싱 방법은 하나의 음함수 곡면에 대해 Z-버퍼에서 나타나는 픽셀 값들의 차이를 구하여 세가지 형태의 Z-버퍼를 각각 사용하는 방법이다. 차이의 수준을 정하여 차이가 심할 때는 멀티 Z-버퍼를 사용하고 차이가 중간 정도일 때는 더블 Z-버퍼를 사용하며 차이가 경미할 때는 원래의 Z-버퍼만을 사용하여 3차원 객체를 표현하는 방법이다. 기존에 앤티앨리어싱 효과를 높이기 위하여 전체적으로 멀티 Z-버퍼를 사용하였는데 사용되는 Z-버퍼의 개수를 줄이면서 멀티 Z-버퍼를 사용한 것과 비슷한 효과를 보이는 효율적인 방법이다.

This paper proposes a new hybrid anti-aliasing method for reducing aliasing appearing on an implicit surface using the point sampling. The hybrid anti-aliasing method is a method that finds differences in the values of pixel shown in Z-buffers for an implicit surface and thereby uses each of three types of Z-buffer. After determining the level of differences, it expresses a 3 dimensional object by using a multi Z-buffer if the level is severe, a double Z-buffer for a middle level, and only the original Z-buffer for a negligible difference. In comparison with the existing method in which multi Z-buffers have been entirely used for enhancing the anti-aliasing effect, the hybrid anti-aliasing method is an efficient method demonstrating an effect similar to the one using a multi Z-buffer while reducing the number of Z-buffers to be used.

탈착형 계류 장치인 페어리드 체인 스토퍼(Fairlead Chain Stopper, FCS)는 10MW급 부유식 해상풍력 발전기에 적용하기 위해 새롭게 개발된 시스템이다. FCS는 거친 해양 환경에서 부유식 해상풍력 발전기의 안정적인 계류를 유지하 기 위해 선급 규정 설계하중조건을 고려한 구조설계가 필수적이며, 고강도의 두꺼운 강재가 사용되기 때문에 강재 생산시 발생하는 공차와 같은 불확실성을 반영한 구조 신뢰성 해석이 요구된다. 본 연구에서는 FCS의 구조 신뢰성 평가에 활용 가능한 랜덤 샘플링 기법의 적용 가능성을 검토하였다. 구조 신뢰성 해석을 위한 랜덤 샘플링 방법으로 소볼 수열법을 적용하여 표본 데이터를 구성하고, 표본 수의 변화에 따른 신뢰도 확률을 평가하였다. FCS의 구조 신뢰성 해석에 적합한 랜덤 샘플링의 표본 수는 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 검증하였다. 본 연구를 통해 FCS의 구조 신뢰성 해석 에 적합한 랜덤 샘플링 절차를 규명하였다.

The Fairlead Chain Stopper (FCS), a newly developed detachable mooring device, was designed for application to a 10 MW-class floating offshore wind turbine. To ensure stable mooring under harsh marine conditions, the structural design of the FCS must consider the design load conditions prescribed by relevant classification society rules. Since the FCS utilizes high-strength, thick steel plates, it is essential to account for structural uncertainties such as manufacturing tolerances in material properties during production. Accordingly, a structural reliability analysis that incorporates such uncertainties is required. This study investigates the applicability of random sampling method for structural reliability assessment of the FCS. In particular, Sobol sequence sampling was employed to generate sample datasets for the reliability analysis, and the probability of reliability was evaluated with respect to varying sample sizes. The suitability of the selected sample size for reliability evaluation was validated by comparing with the results obtained from a conventional Monte Carlo simulation.The findings of this study establish an effective random sampling procedure for the structural reliability analysis of the FCS.

서울시 거주 12세 이하 소아 알레르기 비염환자들에 대한 기인항원과 실외항원과 실내항원 사이의 중복감작에 관하여 서울시 신시가지에 위치하는 Y 이비인후과 의원의 임상기록이 집락추출법으로 선택되었다. 본 조사는 이 Y 이비인후과 의원에서 2002년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 비염으로 통원 치료차 방문한 환자들 중 알레르기성으로 의심되어 피부 단자시험을 시행하여 알레르기 비염으로 확진된 262명 환자들의 의무기록사항을 대상으로 하였고 참고자료로서 동 환자들에게 15개 진단용 알레르기 항원을 사용하여 나타난 피부단자 시험결과가 사용되었는데 15개 진단용 항원들은 피부 단자시험에서 모두가 감수성이 높게 나타나는 것들이다. 결과로서 다음 사항들이 얻어졌다. 1. 천식으로의 질병진행과 관련하여 산쑥화분과 고양이 털 및 아스퍼길러스 곰팡이, 돼지풀화분과 개털 및 고양이털, 잔디풀화분과 고양이털 및 아스퍼길러스 곰팡이, 나무화분과 아스퍼길러스 곰팡이에는 각각 상호간의 감작에 유의한 연관성이 있음을 제외하고 나머지 실내외 항원들의 상호간 감작에는 유의한 연관성이 없다. 2. 식품성 항원들은 다른 실외항원과의 중복감작을 행하지 아니하므로 식품성 알레르기 비염 증세로부터 천식으로의 발전 가능성은 낮은 것으로 판단된다. 3.위의 15개 기인항원들에 대한 환경관리로만 알레르기 비염과 천식질환의 예방이 가능하지는 않다. 왜냐하면 실외항원으로 작용할수 있는 개연성이 황사나 오존 그리고 황산화물, 질소산화물 등과 같은 여러 공기오염물질들의 가역적 반응에도 있기 때문이다.

As for offending allergens and multiple sensitization between indoor and outdoor antigen of Seoul city on young children ( 12age), the sample cluster extract was performed using medical history data of Y medical practitioner's office for Otorhinolaryngology located in a new street of Seoul City. The study object was 262 allergy rhinitis patients who were checked as sure as symptoms through allergen skin test from January 1st., 2002 till December 31th., 2007. The reference data was the result of the same test using 15 units as diagnostic allergen extracts and all of 15 diagnostic allergen extracts expressed the high sensitivity in skin testing. As a result, the next could be obtained. 1. As for progression of asthma, the statistical significance exists in multiple sensitization between ① tree pollen (outdoor antigen) and Aspergillus (indoor antigen), ② ragweed pollen (outdoor antigen) and cat fur (indoor antigen), ③ grass pollen (outdoor antigen) and Aspergillus (indoor antigen), ④ ragweed pollen (outdoor antigen) and dog hair, ⑤ grass pollen (outdoor antigen) and cat fur (indoor antigen), ⑥ mugwort pollen (outdoor antigen) and cat fur (indoor antigen), ⑦ mugwort pollen (outdoor antigen) and Aspergillus (indoor antigen). 2. As food antigen does not act the multiple sensitization with other outdoor antigens, the possibility of progression toward asthma is low. 3. Only environmental control for medical treatment viewpoint can not prevent allergy rhinitis and athma. Because the possibility of outdoor antigen reaction exists also in reversible action by loess and ozone and air pollutants like SOx and NOx and the others.

As for offending allergens and multiple sensitization between indoor and outdoor antigen on male and female citizens of Seoul city, the sample cluster extract was performed using medical history data of Y medical practitioner's office for Otorhinolaryngology located in a new street of Seoul city. The study object was 262 allergy rhinitis patients who were checked as sure as symptoms through allergen skin test from January 1st., 2002 till December 31th., 2007. The reference data was the result of the same test using 15 units as diagnostic allergen extracts and all of 15 diagnostic allergen extracts expressed the high sensitivity in skin testing. As a result, the next could be obtained.1. As for attack of allergy rhinitis on male patients, the statistical significance exists in grass pollen(outdoor antigen) and Dematophagoides. pteronys․Dematophagoides. farinae(indoor antigen), tree pollen(outdoor antigen) and egg(indoor antigen) however the significance of female patients exists only in grass pollen(outdoor antigen) and cockroach(indoor antigen).2. Only environmental control for medical treatment viewpoint can not prevent allergy rhinitis and athma. Because the possibility of outdoor antigen reaction exists also in reversible action by loess and ozone and air pollutants like SOx and NOx and the others.

본 논문은 화자 인식 성능 향상을 위해 대조학습 기반 화자 표현 학습에 하드 네거티브 샘플링 방식 을 결합한 방법을 제안한다. 미니배치 내에서 음성 간 유사도를 측정하여 가장 구별이 어려운 음성 샘 플을 선별하고, 이를 크로스 어텐션 메커니즘을 통해 효과적으로 학습하여 화자 간 경계를 명확히 한 다. 제안 방식은 VoxCeleb 데이터셋 실험에서 기존 방법 대비 오인율을 크게 낮추어 성능 우수성을 입증하였다.

의미론적 영상 분할을 위한 컨볼루션 신경망 기반 접근 방식은 픽셀 단위 레이블을 통한 지도 학습에 의존한다. 하 지만 접근 불가능한 도메인으로 일반화되지 않을 수 있는 문제점이 존재한다. 의미론적 영상 분할에서 모든 데이터 에 사람이 직접 레이블을 지정하는 작업은 노동 집약적이기 때문에 소량의 라벨링 데이터를 이용해 네트워크의 일반 화 성능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 가상 도메인과 현실 도메인 사이의 교차 도메인 혼합 샘 플링을 활용한 도메인 적응 학습 방법을 제안한다. 이를 위하여 혼합 샘플링 방법의 대표적인 기법을 분석하고 활용 하여 도메인 적응 문제에 적용하고 일반화 성능을 비교한다. 제안하는 학습 방법을 통해 학습된 네트워크는 도메인 적응 문제에서 정량적 수치와 정성적 결과 모두 기준 모델을 능가하는 성능을 보인다.

In semantic segmentation, a convolutional neural network-based approach relies on supervised learning through pixel-level labels. However, there is a problem that may not be generalized to other inaccessible domains. Therefore, it is very important to improve the generalization performance of the network using a small amount of labeling data because it is labor intensive to manually label all data. In this paper, we propose a domain adaptive learning method using cross-domain mixed sampling between the synthetic domain and the real-world domain. To this end, we analyze and utilize the representative techniques of the mixed sampling method, apply them to the domain adaptation problem, and compare the generalization performance. The network trained through the proposed learning method outperforms the baseline model in both quantitative and qualitative results in domain adaptation problems.

In recent years, smart homes have become the center of interest for IT companies and construction companies and various types of smart homes have been made currently available on the market. Yet, these equipment are costly and it is not easy to convert existing equipment for smart home application as they may require additional resources which could also inflict much costs. The extra costs involving the remodeling of existing housing structure and installment of new equipments can be avoided by using advanced wireless technologies. As an example, this paper proposes an indoor localization system that adopts Bluetooth technology and uses RSSI values for localization. Researchers have configured a system where the central control device will recognize all other devices or equipments in the system, communicate with each other, and respond to the commands or the information provided. However, despite the efforts of many researchers, existing RSSI-based indoor localization systems do not show a satisfactory level of accuracy such that we have devised a system that traces the trend in the RSSI samples. The RSSI sampling algorithm uses Delta values obtained from the Delta sampling process to improve system accuracy and to lower the costs. The analysis results led us to believe that our algorithm has a reduced localization error rate by 12%-point compared to the algorithm that used raw sampling method.

This paper focuses on the sampling-based Deep Packet Inspection for the traffic of P2P file sharing systems, especially for BitTorrent, and proposes a logarithmic-based Adaptive Trust Sampling (ATS) strategy for P2P traffic identification. In the whole process of sampling identification for P2P traffic, the sampling ratio of the current node in a P2P network can automatically adjust and dynamically vary according to the estimator of P2P traffic ratio of historical cycles. The experimental results show that the Adaptive Trust Sampling strategy can adapt to the dynamic change of sample size, effectively reduce the total sample size, mitigate the consumptions of system resources to some extent, and achieve the purpose of P2P traffic sampling.