VANET 환경에서는 차량간 잘못된 정보의 전송이 교통 혼잡 뿐 아니라 치명적인 사고를 일으킬 수 있으므로 VANET 환경에서의 응용들이 안전하고 신뢰성 있게 제공하기 위해서는 보안성 확보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 VANET에서 안전성을 제공하기 위하여 VANET에서의 보안 위협 및 공격 유형을 분석하고 대처방안을 제시하며 제공되는 대표적인 인증 프로토콜 방식을 분석한다.

본 연구는 건물 내부에서 외부로 외부에서 내부로 출입하는 출입자를 정확히 파악하기 위하여 보안이 강화된 개별인증 출입보안시스템을 구축하는데 있다. 시스템 구현을 위해서 RFID 기술, 지문인식 기술을 적용한 통합인증단말기와 무게를 측정하는 전자저울을 활용 하였다. 개별 인증이 가능한 출입 인증 보안시스템을 구현한 결과를 요약하면, 첫째, 내부에서 외부로 나오는 경우와 외부에서 내부로 들어가는 경우를 분리한 이중 출입방식으로 외부인이 내부에서 나오는 사람의 인증만으로 쉽게 건물 안으로 진입하는 보안상의 문제점을 해결 하였다. 둘째, 건물 내부 물품을 외부로 유출할 시 무게 차이 때문에 출입문이 차단되어 관리자의 허락 없이는 물품을 밖으로 유출할 수 없게 되어 도난을 방지문제를 해결 하였다. 셋째, 몸무게 정보를 이용하여 출입자들이 동시에 출입문을 통과하지 못하도록 제한하여 모든 출입자의 로그정보를 정확하게 저장할 수 있도록 하였다. 넷째, 데이터베이스에 저장된 출입로그 데이터를 출퇴근 관리프로그램에 지원하여 급여 계산 및 인사 업무에 활용할 수 있도록 하였다. 다섯째, 건물에 화재가 나거나 폭탄 테러와 같은 위험 발생 시 출입자를 정확하게 파악할 수 있게 되어 용의자 파악이 용이하도록 하였다.

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 DCT영역에서 반복적 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크로 주로 사용되는 랜덤 시퀸스 또는 로고와 같은 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 이를 반복적으로 표현해서 워터마크로 사용한다. 그리고 이 워터마크를 호스트영상의 DCT 계수에 적절한 규칙을 통해 가중치를 부여하여 삽입한 후, IDCT한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상을 DCT하고, 삽입시 적용한 규칙을 통해서 수행한다. 그리고 추출된 워터마크의 역푸리에 변환과 호스트영상에 삽입하기전의 워터마크를 역푸리에 변환하여 재생한 은닉영상과의 상관을 취함으로써 워터마크의 존재여부를 검증한다. 제안한 방법은 워터마크 삽입/추출시 반복되는 홀로그램정보를 활용하고, 이진 값으로 구성되어 있으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.

본 연구에서는 SCM를 통해 기업이 추진하는 목표들이 기업의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해서 파트너십이 실시간기업의 특성요인인 민첩성 및 기업내부 가시성과 경영성과에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 공급사슬 기업의 파트너십 (몰입, 신뢰, 상호의존성)이 민첩성 및 기업내부 가시성을 매개하여 기업의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 둘째, 민첩성과 기업내부 가시성이 BSC 네 가지 관점인 학습 및 성장관점, 내부 프로세스관점, 고객관점, 재무관점에 미치는 영향을 살펴보고, BSC 네 가지 관점간의 인과관계를 분석하고자 한다. 본 연구의 실증연구에서는 공급사슬관리를 실행하고 있는 실시간 기업을 대상으로 설문조사를 실시하여 온라인과 오프라인을 통해 자료를 수집하였으며, 최종적으로 82개의 표본을 분석에 사용하였다. 이러한 실증결과는 SCM과 RTE를 추구하는 기업의 실무자들과 연구자들에게 많은 시사점을 제공하리라 여겨진다.

기업 교육훈련에서 교육계획과 교육생의 선발 및 교육시행까지의 일련의 과정에서 과거부터 가장 많이 변화 되어온 것이 정보시스템을 이용한 교육환경의 변화이다. 이러한 환경변화는 공급자 위주가 아닌 소비자 위주로의 학습을 통해 효과적인 학습을 하기 위함이다. 그러나 기업에서 전략적으로 추진하는 교육과정에 대해서는 아직도 피동적으로 운영이 되고 있는 것이 현실이라고 볼 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 교육훈련 운영문제에 대한 대안을 제시하고 효과적 운영방법을 찾고자 한다.

본 논문은 MIDP에뮬레이터를 이용한 미들랫슈트의 전 개발 과정을 소개함으로써 개발 툴 독립적인 모바일프로그램의 개발과정을 이해하고 미들랫, Manifest, JAR, JAB, 미들랫 슈트의 각 단계별 개발 스트림의 사례를 예시함으로써 DOS환경에서의 미드랫 슈트의 개발과정을 완전히 숙지하여 NetBeans 모빌리티팩이나 Eclipse와 같은 통합개발환경이나 자바 Wireless Toolkit과 같은 프로젝트형 개발환경에서 자바모바일프로그램의 개발을 보다 용이하게 이해하고자 함에 그 목적이 있다. 최근 자바 모바일프로그램의 개발과 관련된 연구와 문헌들이 많이 제공되고 있으나 기존의 연구들과는 달리 본 논문에서는 미들랫슈트의 개발스트립을 각 단계별로 구현하였음에 의의가 있다고 하겠다.

본 논문은 철강산업의 R&D 역량강화를 위해 IT 부문이 지원할 수 있는 정책을 모색하고 이에 대한 타당성을 검증한 사례연구이다. 기술추격형에서 기술선도형의 전환기에 놓여있는 국내 철강산업이 R&D 역량을 강화하기 위해서는 개별 철강사뿐만 아니라 대학, 연구소 등 외부와의 개방형 R&D 연계체제를 적극 추진해야 한다. 이러한 상황하에서 IT가 R&D 역량 강화를 효과적으로 지원하는 역할을 수행해야 한다. 본 연구에서는 이러한 목적을 갖는 IT 분야의 지원정책들을 개발하고 우선순위 분석, 수요분석 등을 통해 제안된 정책들의 타당성을 검토하며, Triple Helix관점에서 정부, 기업, 학계의 역할을 논의한다.

논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

본 논문에서는 시선인식을 이용한 지능형 휠체어 시스템에 대해 설명한다. 지능형 휠체어는 초음파센서를 이용하여 전동휠체어가 장애물을 감지하여 회피할 수 있게 하고, 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 인터페이스를 제안한다. 지능형 휠체어는 시선인식 및 추적 모듈, 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 시선인식 및 추적 모듈은 적외선 카메라와 두개의 광원으로 사용자 눈의 각막 표면에 두 개의 반사점을 생성하고, 중심점을 구한 뒤, 동공의 중심점과 두 반사점의 중심을 이용하여 시선 추적을 한다. 시선이 응시하는 곳의 명령어를 사용자 인터페이스를 통해서 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전등휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.

현재 손가락 및 제스춰 인식 같은 영상처리를 이용하여 로봇의 움직임을 제어하는 방법이 많이 연구되고 있지만, 인식 속도가 느려서 빨리 제어하지 못하는 단점이 있다. 하지만 데이터 글러브와 같은 입력 장치를 이용하면 쉽고 빠르게 제어가 가능하다. 이에 본 논문에서는 로봇 키트를 이용하여 자동차 로봇을 구현하고, 이를 데이터 글러브(Data Glove)와 연동시켜 움직임을 제어하는 방법을 제안한다.

수학적 사고의 입장에서 중등학생들이 수학적 문제해결에 논리적 사고와 직관적 사고가 어떻게 작용하는지를 연구하는 것은 수학교육에서 중요하고도 흥미로운 과제의 하나이다. 본 연구의 주된 목적은 중등학교 영재학생을 대상으로 이러한 문제를 조사하는 것이다. 특히 이들 중등영재학생들의 논리적 사고와 직관적 사고에 대한 선호도와 논리적 문제의 문제해결능력 사이의 관계를 조사한다.

This paper deals with noninformative priors for such as Jeffres' prior, reference prior and probability matching prior for scale parameter of exponential distribution when the data are collected in multiple step stress accelerated life tests. We find the noninformative priors for this model and show that the reference prior satisfies first order matching criterion. Using artificial data, we perform Bayesian analysis for proposed priors.

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 "지역별 문화재 통계분석 및 모형개발 연구 1차(2008)"에 사용된 자료 중 익산시 자료를 근거로 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형과 모의실험의 결과를 통해 각각의 적합모형에 대한 비교를 수행하여 모형의 성능을 비교하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R-project를 사용하였다.

본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.

지금까지의 무선 통신에서는 Socket 방식이 주류를 이루고 있다 하지만, Socket 통신을 사용하면 확장이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되는 웹서비스 기법을 통해 PDA와 서버를 연결함으로써 다양한 장치들을 수용하여 확장하는데 유연하게 대처할 수 있도록 한다. 예를 들어, 기존의 Socket 방식을 사용하였을 때는 클라이언트 프로그램을 확장할 때 미리 정의 된 Socket 코드와 서버에서 요구하는 데이터 형식을 분석하여 이를 실제로 클라이언트에서 개발해야 하기 때문에 새롭게 개발하는 수준의 코딩이 필요하다. 그러나 웹서비스 기법을 사용하면 서버 주소만 알면 WSDL를 통해 Local method를 쓰는 것과 동일하게 사용할 수 있으므로 확장성이 뛰어나다. 웹서비스 방식은 클라이인트와 서버에 서로 다른 언어를 사용할 때 특히 장점을 가지며, 실제 본 시스템에서도 서버는 Java, Mobile Client는 Visual Basic.Net으로 서로 다른 언어를 이용하여 개발되었다.

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

본 논문은 스틸 파이프 생산시 저불량율, 고수율을 가진 제품을 분류하고 모형화하기 위하여 과거 스틸 파이프 생산이력을 비교, 분석하여 주요 특성들이 불량율, 수율에 어떠한 영향을 미치는가를 파악함으로써 향후 스틸 파이프 생산 공정에서 저불량율, 고수율의 제품을 생산하는데 주요한 지표로 활용코자 하는데 그 목적이 있다. 과거 스틸 파이프 산업에 대한 주요 특성별 수율 측정에 대한 연구가 미흡하였으나, 본 논문에서 이를 구체화 하여 주요 특성별 불량률과 수율이 어떠한 형태를 나타내는지를 분류하고, 그 영향정도를 구분하고자 한다.

The purpose of this paper is to suggest the problems of basic population data(1960-2005) and the data(2006-2050) of population projections reported by Korean National Statistical Office in November 2006. The errors on the basic population data can be easily checked by using the graphical analysis and the method of linear regression analysis. It is necessary to revise the population projections reported by Korean National Statistical Office.

본 논문은 효과적인 물류 Process를 위해 일본의 도요타에서 만들어진 JIT(Just-In-Time) Process를 이해하고, 이를 SAP R/3 System을 이용해서 구현함으로써 물류 Lead Time 감소와 재고비용 감소에 얼마나 효과적인지를 분석한 다음 향후 실증연구를 위한 연구 모형과 검증 가설을 제안하였다.

본 연구는 국내 종합물류기업에 있어 SaaS(Software as a Service) 방식의 로지스틱스 정보시스템의 도입과 활용에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 대표적인 종합물류기업인 한진택배, 현대택배, 대한통운, CJ-GLS의 물류정보시스템 현황을 살펴보았으며, SaaS에 대한 개념 및 공급업체 현황 국내 물류기업 활용 현황 등에 대하여 살펴보았다.

국가 과학기술 경쟁력 재고를 위하여 R&D기관에서 생성되는 연구데이터를 종합적으로 관리하고 서비스하는 데이터 관리/서비스 시스템의 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 VKH (Visible Korean Human) 데이터를 3차원으로 시각화 서비스하는 플랫폼을 제안하고 구현한다. VKH 데이터는 사망과 동시에 급속 냉동한 인간의 신체를 0.2mm 간격으로 절단하며 촬영한 방대한 양의 실사 이미지 데이터베이스이며, 전통적인 생물학, 의학 분야의 연구뿐만 아니라, 현실감 있는 3D 이미지 구축을 위한 기반 데이터로 이용되고 있다. VKH 데이터 기반의 3D 데이터 시각화 플랫폼은 사용자 접근 편의성을 위하여 웹을 기반으로 구현되고, 트리 형식의 인체 구조 온톨로지와 연동하여 해당하는 인체 구성 요소를 체계적으로 관찰하는 기능, 사용자의 원하는 인체 구성 요소들만을 3D 화면에서 조합하고 관찰하는 기능, 위키피디아 백과사전을 참조하는 기능을 포함한다. 현재 인체의 머리 부분 3D 데이터를 대상으로 플랫폼이 구축되고 있으며, 향후 전체 인체를 대상으로 서비스할 예정이다.

본 연구는 공작기계중 대표적인 CNC LATHE의 검사항목에 관한 문헌연구를 통하여 기초 정밀도 개선 부품 적용 및 정적, 동적 정밀도 보정을 위한 기초 자료를 제시 한다. 그리고 공작기계의 기본 성능과 검사항목과의 관계를 정량적으로 연구하여 각 항목별 허용치를 제시함으로 고품질의 제품을 생산할 수 있는 데이터베이스와 관련 지침을 소개한다.

자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 공기흐름 제어에 어려움을 겪고 있는 CCP(Canister Controlled Purge Solenoid)을 대상으로 하였다. 공기의 사용량에 따라 진공압력을 일정하게 유지하는데 소요하는 시간이 과거에는 최소한 3-4분 정도 요구하지만 본 개발의 목표는 보다 더 짧은 시간이내(수초)에 컴퓨터를 이용하여 설정진공을 유지하고자 한다. 즉 일정공기압 하에서 자동차 부품 CCP를 검사하는 제어시스템을 개발하고자 하였다.

자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.

높아지는 Graphic Processing Unit (GPU)의 연산 성능과 GPU에서의 범용 프로그래밍을 위한 개발 환경의 개발, 보급으로 인해 GPU를 일반연산에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와같이 일반 연산에 활용되고 있는 GPU로 nVidia Tesla와 AMD/ATI의 FireStream 들이 있다. 특수목적 연산 장치인 GPU를 일반 연산을 위해 프로그래밍하기 위해서는 그에 맞는 프로그램 개발 환경이 필요한데 nVidia에서 개발한 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 환경은 자사의 GPU 프로그램 개발을 위해 제공되는 개발 환경이다. CUDA 개발 환경은 nVidia GPU 프로그래밍 뿐만 아니라 차세대 이종 병렬 프로그램 개발 환경의 공개 표준으로 논의되고 있는 OpenCL (Open Computing Language) 와 유사한 특징을 보일 것으로 예상되기 때문에 그 중요성은 특정 GPU 에만 국한되지 않는다. 본 논문에서는 경로 적분 몬테 카를로 (Path Integral Monte Carlo) 방법을 CUDA 개발 환경을 사용하여 nVidia GPU 상에서 병렬화한 결과를 제시하였다.

본 연구는 사이버 공간에서 자아에 대한 인지를 두 가지 측면에서 조사하고 이러한 인지와 구매의도 간 어떠한 연관성을 가지는지 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 먼저 사이버 자아를 외향적 자아와 내향적 자아로 분류하였고 두 가지 자아에 대한 인지를 파악하기 위하여 사회적 네트워킹 서비스(Social Networking Service)를 제공하는 5사의 서비스 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 아울러 이러한 두 가지 자아에 대한 인지와 구매의도와의 연관성 여부를 밝히기 위하여 설문내용에 구매의도와 관련된 문항을 함께 제시하여 응답을 얻었다. 설문 분석결과, 사이버 자아에 대한 인지와 구매의도 간 상관관계를 확인할 수 있었다.

본 논문은 구글(Google), 워드넷(WordNet)과 같이 공개된 웹 자원과 리소스를 이용한 비교사학습(Unsupervised learning) 방법을 제안하여 단어 의미의 중의성 문제를 해결하고자 한다. 구글 검색 API를 이용하여 단어의 확장된 근접 문맥정보를 추출하고, 워드넷의 계층체계와 synset을 이용하여 단어 의미 구분정보를 자동 추출한 후, 추출된 정보 간 유사도 계산을 통해 중의성을 갖는 단어의 의미를 결정한다.

본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 널리 이용되어 왔던 신경망모형(Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 회귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강경인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.