체간 재정렬과 고유수용성신경근촉진법에 의한 호흡운동이 경직형 마비말장애 환자의 발성에 미치는 효과

김재석 용인대학교 2013 국내석사

본 연구의 목적은 뇌손상으로 인한 경직형 마비말장애 환자의 체간 재정렬과 고유수용성신경근촉진법에 의한 호흡운동이 최대발성지속시간과 발성강도에 대해 어떠한 영향을 미치는지 측정하고 비교하였다. 본 연구는 2012년 10월 11일부터 11월 16일까지 경기도 수원시 영통구에 소재한 B병원에 입원한 경직형 마비말장애 환자 중 발병일이 6개월 이상인 남자 3명을 대상으로 주5회, 26회기, 30분간 실시하였다. 체간 재정렬은 보바스 치료에 의해 고유수용성신경근촉진법을 이용한 호흡운동은 바로 누운 자세, 옆으로 누운 자세 그리고 앉은 자세의 순서로 도수접촉에 의해 대상자의 흡기, 호기를 고려하여 실시하였다. 적용된 치료기법은 율동적 개시, 유지-이완, 반복신장, 등장성 혼합을 적용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 체간 재정렬과 고유수용성신경근촉진법에 의한 호흡운동을 경직형 마비말장애 환자에게 적용하여 음성분석프로그램 Praat를 이용해 측정한 결과 최대발성지속시간의 증가에 영향을 미쳤다. 둘째, 체간 재정렬과 고유수용성신경근촉진법에 의한 호흡운동을 경직형 마비말장애 환자에게 적용하여 음성분석프로그램 Praat를 이용해 측정한 결과 발성강도의 증가에 영향을 미쳤다. 이 연구를 통해 뇌손상으로 인한 경직형 마비말장애 환자의 보바스 치료 접근의 체간 재정렬과 고유수용성신경근촉진법에 의한 호흡운동을 통하여 올바른 자세에서 정상적인 호흡 패턴을 경험하도록 하여 구어산출에 긍정적인 영향을 주었다. 그러므로 앞으로 뇌손상으로 인한 경직형 마비말장애 환자의 체간 재정렬과 호흡운동에 대한 발성을 음성기기뿐만 아니라 호흡기기, 동작 및 자세분석기기 등과 조음 및 연하기관의 언어치료 프로그램 등을 다양하게 응용하여 접근하는 연구가 더 필요한 것으로 사료된다. The purpose of this study measured and compared the effects of trunk realignment and Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (PNF) on the maximum phonation time and intensity in phonation of spastic dysarthria patients. Three of the male inpatients with spastic dysarthria were recruited from B Hospital in Yongtongku Suwon Kyungki Province, and were treated for 30 minutes for 5 days a week, for 26 times. The patients were hospitalized from October 11th to November 16th, 2012 with 6 months post onset. Trunk realignment was based on Bobath treatment, using PNF for respiration exercise. Patients were manually treated in the order of supine, side lying, and in sitting, considering inspiration and expiration. Rhythmic initiation, hold-relax, repeated stretch, and combination of isotonics were applied as the therapeutic method. The results of this study were as shown below. First, respiration exercise with trunk realignment and PNF was measured by Praat, a speech analysis program, and found out its effect on increasing the maximum phonation time in the patients with spastic dysarthria. Second, respiration exercise with trunk realignment and PNF was measured by Praat, a speech analysis program, and found out its effect on increasing the phonation intensity in the patients with spastic dysarthria. This study affected on the spastic dysarthria patients to make them experience the normal respiratory patterns and speaking in proper positions by treating them with Bobath trunk realignment and PNF. Further studies on various approaches to speech therapy programs for articulation and deglutition organs, devices for respiration, movement, and posture analysis, not just phonation devices for trunk realignment and respiration exercise in the patients with spastic dysarthria due to brain injury are considered to be needed.

그래픽 디자인 기법으로서 재분류, 재정렬, 재필터링

홍소이 서울시립대학교 디자인전문대학원 2024 국내석사

본 연구는 정보처리에서 사용하는 일반적인 규칙에 기반해 디자인 작품을 만드는 방법을 탐구하며, ‘분류, 정렬, 필터링’에 주목해 디자인 작품에 적용 가능한 방법으로서 ‘재분류, 재정렬, 재필터링’을 제시한다. 정보처리에서 분류, 정렬, 필터링은 일반적으로 데이터를 처리하는 데 쓰인다. 연구자는 간단한 데이터 처리 규칙을 시적(詩的)으로 전유하여 형태 생성 원리로 활용하는 디자인 방법을 연구한다. 나아가 디자인에 적용한 정보처리 기법이 타이포그래피는 물론, 언어, 문학 나아가 예술의 관점에서 어떻게 해석될 수 있는지 가늠해 본다. 역사적으로, 규칙에 기반한 창작 실험은 다양한 예술 분야에서 나타났다. 서구에서는 1960년대 개념미술이 등장한 이래 실험 타이포그래피, 구체시가 유행하며 문학, 수학, 철학 등 여러 분야에서 실험적인 작품이 만들어졌다. 예술에서 규칙에 기반한 작법은 작가가 자신의 주체성, 자발성, 즉흥성을 제약해 주관의 한계를 넘어서려는 시도로 나타났다. 반면, 역사적으로 실천 방식에서 규칙이 큰 비중을 차지하는 디자인에서는 오히려 규칙을 비틀고 변용하는 것이 기존의 타이포그래피와 정보디자인에서 강조된 관습과 규율에서 벗어나는 한 방법이 된다. 이 연구는 일종의 규칙에 해당하는 재분류, 재정렬, 재필터링을 창작 규칙과 기준으로 설정해 새로운 의미와 내용, 형태를 생성하는 데 의미를 둔다. This research explores how to create design works based on common rules used in information processing, focusing on ‘Grouping, Sorting, and Filtering’ and proposing ‘Re-Grouping, Re-Sorting, and Re-Filtering’ as techniques that can be applied to graphic design works. In information processing, grouping, Sorting, and Filtering are commonly used to process data. The researcher studies design techniques that poetically appropriate simple data processing rules and utilize them as principles of form generation. Furthermore, the researcher considers how information processing techniques applied to design can be interpreted in terms of typography, language, literature, and art. Historically, rule-based creative experiments have appeared in various artistic fields. In the West, experimental typography and concrete poetry have been popular since the rise of conceptual art in the 1960s, and experimental works have been produced in literature, math, philosophy, and other fields. In the arts, rule-based composition has emerged as an attempt by artists to push the limits of subjectivity by constraining their agency, spontaneity, and improvisation. In design, on the other hand, where rules have historically played a large role in practice, twisting and bending them becomes a way of breaking away from the conventions and discipline emphasized in traditional typography and information design. This research finds its significance in repurposing rules of re-grouping, re-sorting, and re-filtering as creative principles for generating new meanings, contents, and forms.

2단계 추상 문서 요약 프레임워크의 재정렬 모델을 위한 요약문-문장 수준 계층적 감독 기법

유은석 가천대학교 글로벌캠퍼스 일반대학원 2024 국내석사

문서 요약은 문서가 주어졌을 때, 문서에 담겨있는 핵심적인 정보를 유지한 채 간결한 요약문을 만들어 내는 자연어처리 과업이다. 문서 요약 시스템은 뉴스 기사 요약, 회의록 요약 등 실생활에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 모델이 문서를 이해하여 새로운 단어들의 조합으로 요약문을 생성해내는 추상 문서 요약에 관한 연구를 수행하였다. Sequence-to-sequence 신경망 기반의 사전학습 언어 모델을 미세 조정하는 프로세스는 추상 요약 과업의 큰 발전을 이루어 냈다. 하지만, 초기의 추상 요약 모델에 대하여 학습-추론 불일치 문제점과 언어 모델의 잠재력을 충분히 활용하고 있지 못한다는 한계점이 꾸준히 제기되어왔다. 최근의 연구들은 이러한 한계점들을 해소하기 위해, 2단계 추상 요약 프레임워크를 도입하여 첫 번째 단계 모델에서 생성한 다양한 후보 요약문을 두 번째 단계 모델이 재정렬하도록 하였다. 본 논문에서는 기존 2단계 추상 요약 프레임워크의 재정렬 모델에서 수행하는 감독 방식이 데이터의 세밀하고 복합적인 정보를 학습하지 못한다는 점을 지적한다. 또한, 기존 인코더-디코더 기반 재정렬 모델이 가지는 문장의 위치에 대한 편향성 문제점을 제기한다. 본 연구는 이러한 두 가지 한계점을 해소하기 위해 요약문 수준의 감독과 문장 수준의 감독을 공동으로 수행하는 계층적 감독 기법을 제안하고, 문장 수준의 감독을 위한 2가지의 문장 수준 손실함수인 intra sentence ranking loss와 inter-intra sentence ranking loss를 설계하였다. 기존의 추상 요약 모델과 비교하였을 때, 본 논문의 제안 방법은 서로 다른 평균 문장 수의 정답 요약문을 가지는 두 가지 데이터셋에서 모두 성능 향상을 보였다. 제안 모델은 few-shot 설정에서 또한 베이스라인 모델의 성능을 능가하였다. Document summarization is a natural language processing task. In document summarization, when a document is given, the model creates a concise summary while maintaining the important information contained in the document. Document summarization system is actively used in real life, such as summarizing news articles and summarizing minutes. In this paper, a study on abstractive document summarization was conducted in which a model understands documents and generates summaries with a combination of new words. The process of fine-tuning pre-trained language models based on sequence-to-sequence neural networks has made great progress in abstractive summarization. However, early abstractive summarization models had limitations in train-inference discrepancies and that they did not fully utilize the potential of language models. To address these limitations, recent studies introduced a two-stage framework to allow the second-stage model to re-rank the candidate summaries generated from the first-stage model. This paper points out that the supervision method performed in the existing re-ranking model of two-stage abstract summarization framework ignores detailed and complex information of the data. It also points out the positional bias of the existing encoder-decoder-based re-ranking model. To address these two limitations, this study proposed a hierarchical supervision method that jointly performs summary-level supervision and sentence-level supervision, and designed two sentence-level loss functions for sentence-level supervision: intra-sentence ranking loss and inter-intra-sentence ranking loss. Compared to the existing abstractive summarization model, the proposed method in this paper showed performance improvements in both CNN/DM and XSum datasets with different average length summaries. The proposed model also outperformed the baseline model in the few-shot setting.

고유수용성 운동조절을 통한 마비측 재정렬이 뇌졸중 환자의 균형과 보행에 미치는 영향

구성회 인제대학교 보건대학원 2006 국내석사

본 연구의 목적은 뇌졸중 환자에서 고유수용성 운동조절을 통한 마비측 재정렬 프로그램과 전통적 물리치료 프로그램이 균형능력과 보행에 미치는 영향을 Balance Master와 Timed UP & Go Test, 10m walk Test로 비교 분석하여 고유수용성 운동조절을 통한 마비측 재정렬 프로그램이 전통적 물리치료 프로그램에 비해 보다 효과적인 치료법임을 확인하고자 시행되었다. 연구대상은 인제대학교 일산백병원에 외래로 통원치료 하는 남자 뇌졸중환자 30명을 대상으로 하였고, 연구기간은 2006년 4월17일부터 2006년 5월7일까지였다.

적외선 영상에서 객체 탐색을 위한 적응적은 GMM 방법

한세진 전남대학교 대학원 2015 국내석사

본 논문에서는 적외선 카메라로 촬영한 영상에 대하여 객체를 탐색하는 영상 처리 방법을 제안한다. 영상획득은 주간, 야간에 모두 활용하고 영상 획득이 어려운 상황에 더 집중하며, 빛이 부족한 야간에도 선명한 영상을 획득할 수 있는 적외선 카메라를 활용한다. 기존의 연구로는 텍스처, 공간 정보의 연산을 통해 정교한 모델링을 수행하는 방법이 많이 있었다. 그러나 야간에는 각 프레임에서 전체적인 대비가 돋보이지 않아 텍스처 정보가 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 초기 영상을 기반으로 배경 모델링을 생성하는 가우시안 혼합 모델(GMM)을 사용한다. 이 때, 적외선 영상은 배경을 이루는 픽셀과 전경이 갖는 픽셀의 데이터가 유사한 경우 객체검출이 어려워지며 객체의 색상이나 밝기 정보가 배경과 유사하다. 특히, 적외선 영상은 RGB나 HSV등의 컬러 영상이 아닌 단일 밝기값으로 이루어져있으므로, 객체를 탐색하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터를 재정렬하고 배경 모델을 갱신하는 과정을 개선하였다. 본 논문을 통해 개선된 적응적 GMM 알고리즘은 이러한 대비가 부족한 상황에 적합하다. 사람, 동물, 차량이 등장하는 영상을 통해 제안된 방법을 실험하였다.

다중 무선 이종망 기지국에서 이중 연결성 환경의 PDCP 재정렬 시간 연구

김영균 성균관대학교 일반대학원 2021 국내석사

최근 5G NR(New Radio) 무선통신이 본격적으로 상용화 됨에 따라 사용자들이 더 빠른 무선 접속과 더 높은 데이터 처리량(throughput)을 요구하고 있다. 기지국 측면에서 더 높은 데이터 처리량을 지원하기 위해서는 이중 연결성(dual connectivity) 기능이 필수적이다. 이중 연결성 기능은 필연적으로 수신 단에서 패킷(packet)을 재정렬 해야 한다. 또한, 재정렬 타이머의 성질에 의해 재정렬 시간이 만료되었을 때까지 수신하지 못한 패킷에 대해서는 손실(loss)로 판단하게 되며 이 손실은 대부분의 어플리케이션(application)에서 사용하고 있는 TCP(Transmission Control Protocol)단에서 데이터 처리량의 저하로 나타나게 된다. 실제 상용망에서도 재정렬 타이머 만료로 인한 데이터 처리량 감소 관련된 많은 문제점이 있다. 이 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 더 높은 데이터 처리량을 순간적인 감소 없이 안정적으로 지원하기 위한 재정렬 시간 최적화 방법을 제안하고 모의실험 결과를 통해 제안기술의 성능을 보인다. 모의실험을 위한 모델링 방법으로 각 계층에서 겪을 수 있는 지연 상황에 대해서 지연시간을 모델링 하여 단말(UE)에서 수신 예상 지연을 계산하는 것으로 시스템 모델링을 하였다. 참고 논문[13]을 통해 핸드오버(handover) 상황에 적용할 수 있는 핸드오버 지연에 대해서 Cell 당 UE수에 대한 확률 변수로 나타낼 수 있다는 것에 착안하여, 이를 통해 재정렬 시간도 Cell 당 UE수에 대한 확률 변수로 나타낼 수 있다. 따라서 Cell 당 UE수에 대한 〖10〗^(-2)outage 확률을 기준으로 적절한 재정렬 시간을 제시하여 모의실험을 진행하여 검증한다. Recently, as 5G NR (New Radio) wireless communication has been commercialized in earnest, users are demanding faster wireless access and higher data throughput. To support higher data throughput from the base station side, a dual connectivity function is essential. The dual connectivity function inevitably requires reordering of packets at the receiving end. In addition, due to the nature of the reorder timer, packets that are not received until the reordering time expires are judged as loss, and this loss is determined by the TCP (Transmission Control Protocol) used in most applications. It appears as a decrease in data throughput. Even in an actual commercial network, there are many problems related to the reduction of data throughput due to the expiration of the reorder timer. To overcome this problem, in this paper, we propose a reordering time optimization method to stably support higher data throughput without instantaneous reduction and show the performance of the proposed technology through simulation results. As a modeling method for simulation, system modeling was performed by modeling the delay time for the delay situation that may be experienced in each layer and calculating the expected reception delay in the UE. Because the handover delay applicable to the handover situation can be expressed as a random variable for the number of UEs per cell, the reordering time is also related to the number of UEs per cell. It can be expressed as a random variable. Therefore, based on the 10−2 outage probability for the number of UEs per cell, a simulation is conducted and verified by presenting an appropriate reordering time.

재정렬 네트워크에서의 PE 대 PE 통신및 자기 경로제어에 관한 연구

박효경 서강대학교 대학원 1990 국내석사

LDA와 BERTopic 기법을 이용한 토픽모델링의 증강과 확장 : 국외 문헌정보학분야 학술지 논문을 중심으로

김선욱 경북대학교 대학원 2022 국내박사

Topic modeling normally refers to the methods which are employed to find the hidden subjects, or topics, by figuring out the distributions or probabilities of the words in the collection of documents. With a variety of applications of topic modeling, we are allowed to discover the latent topics from a large collection of books and even recognize a gene’s expression pattern from the genomic databases. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is the most popular among various topic modeling methods as it has been supplemented by many researchers since debut and its implementation is now available on the Internet as an open-source library. However, it requires researchers to understand its formula as it is because setting inappropriate hyperparameters will lead them to the wrong results. Considering its inherency, this statistical model tends to yield seemingly safe topics that can cover all data entered. BERTopic, conversely, first extracts documents embeddings based on the pre-trained language model such as BERT, reduces its dimensionality and group into the form of clusters, then transform it into topic representations with ranks at each level. With this unique process, BERTopic generates a greater number of topics compared with those from LDA, which represents more bold topics. For these inherent differences, finding a link between those heterogeneous methods from a single vantage point has been said to be comparing apples and oranges. This study aims to propose a novel approach which designs to combine topic modeling outputs from both LDA to discover the research topics' trend in the journals in library and information science. The approach comprises three steps. First, coherence score and its normalized value is obtained for every possible combination of hyperparameters to find the most optimized LDA model, while BERTopic requires no such efforts. Second, WORD2VEC-based cosine similarity matrix between LDA and BERTOPIC results is constructed then reordered to identify the threshold where the semantic connection is lost. With this threshold, the number of BERTopic topics that support LDA topics also can be determined. Third, augmented topics are generated by combining each LDA topic with its subtopics from BERTopic, which are above the semantic threshold. Moreover, extended topics are yielded by removing any residual subtopics for LDA and ordering the rest of them by F1(BERTopic Topic Size Rank, Inverse Similarity Rank). Here the smaller similarity it has, the more significance it implies because they are something that LDA cannot discover. The results show that the proposed novel approach can consolidate two heterogeneous topic modeling results, and even can discover new meaningful topics which are ignored by LDA. The main contribution of this study lies in presenting the methods to compare apples and oranges, or LDA and BERTopic results, and provide the new way of extracting topics from the documents through an ensemble algorithm.

Optical spectroscopic investigations on oxide superlattices

서성석 서울대학교 대학원 2007 국내박사

ATM 스위치에서 셀 순서 재 정렬 방식에 관한 연구

박성헌 朝鮮大學校 大學院 1998 국내석사

The future B-ISDN(Broadband Integrated Services Digital Network) will support a wide variety of communication services with different QoS (Quality of Services) requirements The ATM(Asynchronous Transfer Mode), because of its efficiency and flexibility, is widely accepted as the basis for the future B-ISDN Recently, research and development for realizing commercial ATM switching systems for broadband ISDN have been active worldwide. One of the important issue in these activities is the design issue of ATM switch fabrics that is related to the speed The ATM switches are required to support lines at the speeds of several Gbps It is expected that ATM switch fabrics will be implemented using very high-speed devices including those for the optical switching and highly parallel processing architectures with latest VLSI technologies. But the parallel switch architecture has the out-of-sequence problem To solve this problem, the time-stamp method and the cell sequence aligning memory method were proposed by NEC Corporation. But the former has unnecessary delay time to resequence, and the latter has the continuous out-of-sequence which is occurred by the signal loss between the cell counter and the comparator, by the overflow because of the fixed buffer size We have studied the out-of-sequence problem due to the cell transfer delay and the overflow due to the diffident cell transfer delay for the parallel ATM switch fabric and the fixed buffer size in the switch fabric Then, we propose the new ATM switch architecture to fix the out-of-sequence in the parallel ATM switch fabric Also, we solve two problems in the parallel ATOM switch using the time-stamp method and the cell sequence aligning memory method.