http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
심수보,Sim, Soo-Bo 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.6
이동통신 방식에서 QPSK 신호를 사용하는 경우 신호전송의 실제상황에서 상승적형 주파수 판별기를 사용한 자동 주파수 제어부의 동작특성에 관한 새로운 해석을 하고 그 제어부의 주파수 지터를 계산하는 각종 분산식을 유도하였다. 그 방법은 먼저 개루프시의 판별기 출력성분과 각종 랜덤성분의 자기상관함수에대한 결과를 이용하여 전력 밀도 스펙트럼을 구한 후 폐루프 동작시의 주파수 지터를 계산하는 주파수 분산식을 구하였다. In the equivalent state with an actual transmission, the paper is presented the novel analysis of the dynamic characteristics of the automatic frequency control, using for QPSK relay system in digital land mobile communication, which is adopted a crass product frequency discriminator and the various kinds of frequency variances that calculate the closed loop frequency jitter are found.
성장장애 한의표준임상진료지침 개발을 위한 한의사 인식조사
안혜리,심수보,이혜림,Ahn, Hye Ri,Sim, Soo bo,Lee, Hye Lim 대한한방소아과학회 2021 대한한방소아과학회지 Vol.35 No.4
Objectives The purpose of this study is to provide data for development of the korean medicine (KM) clinical practice guidelines (CPG) for growth disorder (GD) by identifying the awareness and knowledge needs of KM doctors (KMD) through online survey. Methods Survey questionnaire was produced by referring to the previous recognition survey studies for clinical KMDs. The survey questionnaire was composed 18 questions regarding the current status of clinical care for GD, clinician's knowledge level about GD, and other details that clinicians use during practice. The survey was conducted from January 2021 to March 2021. An online survey was conducted on 101 KMDs from the association of pediatrics of KM. Results According to the survey, 96 respondents (40.3%) said the causation of GD without growth hormone deficiency needs to be included in CPG. 96 (23.5%) of the respondents wishes to utilize percentile in diagnosis and evaluation of the growth assessment. 24.7% of the clinicians were using the herbal medicine treatment. Currently, when treating with KM for GD, herbal medicine (100%) is the most widely used, followed by acupuncture (77.6%), and moxibustion (36.7%). In terms of a complex treatment, growth therapy efficacy (26.8%) is shown to be the most important factor to consider and needed to be included in CPG for the complex treatment, and diet (22.3%) is also considered to be important in GD. Conclusions In this study, we were able to understand the clinical KMDs' perception of GD, knowledge level, and the requirements in the CPG. The results of this study will provide the basic data for development of CPG for GD.
이우형(Woo Hyung Lee),정규식(Kyu Sik Chung),한헌수(Hern Soo Han),심수보(Soo Bo Sim) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.6
One of the greatest problems in the model-based recognition of 3D objects is that model matching takes much time to compare a scene with all the reference models. Based on the representation scheme for 3D natural quadric objects, called Surface Description Table(SDT)[1], this paper proposes an efficient matching strategy of two steps. In the first step, we reduce the number of matching by pruning some reference models, which can not be matched with a scene object, according to the similarity measure. In the second step, we sort SDTs of scene object and reference models according to the distinctiveness of the characteristics of object surface. Then, we perform model matching by comparing the sorted SDTs sequentially. For these steps, we propose the detailed schemes for pruning, SDT sorting, and sequential comparison of two sorted SDTs. We implement the proposed scheme and perform simulation using 54 reference models Simulation results show the validity of the proposed schemes. 모델기반형 3차원 물체 인식에 있어 가장 큰 문제점은 하나의 측정 모델을 모든 참조 모델과 비교해야 하기 때문에 많은 시간이 소비된다는 점이다. 본 논문에서는 3차원 자연2차물체를 효율적으로 인식하기 위하여, 기존에 제안된 표면간관계표(SDT)[1]를 물체 표현 기법으로 사용하는 두단계로 구성된 정합 기법을 제안한다. 정합의 첫번째 단계에서는 제안된 가지치기 규칙에 따라 측정 모델에 정합될 수 없는 참조 모델들을 정합에서 제외시킴으로써 정합에 필요한 시간을 단축시킨다. 두번째 단계에서는 참조 모델 및 측정 모델을 구성하는 단위면들에 대해 두드러진 특징을 중심으로 본 논문에서 제안된 순서대로 정렬한 후, 정렬된 순서대로 순차적인 비교 정합을 수행함으로써 빠른 시간 내에 정합을 완료한다. 이를 위해 가지치기 기법 및 SDT를 정렬하는 알고리즘, 순차적 정합 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 접근 방법의 효율성을 검증하기 위하여, 54개의 표본 물체를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.