본 연구는 디지털 컨버전스 사회에서 AI교육 특성변수들과 심리적 자본, 심리적 자본과 플로워의 관련성, AI 교육 특성변수와 플로워사이에 심리적 자본의 매개효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. AI교육의 특성변수에는 정확성, 유용성, 사용 용이성이 있다. 실증분석은 수도권 대학 중 회계정보를 강의하는 3개 대학에 설문지를 배포하여 최종 282부를 분석에 사용하였다. 자료를 분석하기 위해서 SPSS 22.0을 이용하여 다중회귀분석과 매개변수에 대한 분석으로 계층적 회귀분석의 3단계 분석방법을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, AI교육 특성변수는 심리적 자본에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI교육 특성변수 중 정확성이 가장 중요한 영향을 미치는 변수라는 것이 발견되었다. 둘째, 심리적 자본은 플로워에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, AI교육 특성변수와 플로워사이에 어떠한 관계가 있는지를 심리적 자본 매개효과를 통해 살펴보았다. 그 결과 심리적 자본은 AI 특성변수와 플로워사이에 주요한 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 AI교육 특성변수와 플로워의 관계에서 심리적 자본이 매개역할을 하기 때문에 자기효능감, 복원력, 희망, 낙관주의와 같은 행동요인에 관심을 가져야 할 필요가 있다는 것이다.
제안한 방법은 H.264 옵티컬 플로워 방법을 이용하여 손실된 매크로블록의 움직임 벡터를 $4{\times}4$ 단위로 복원하는 알고리즘을 제안했다. 제안하는 알고리즘은 옵티컬 플로워 기반의 움직임벡터 복원 기법에서의 문제점인 높은 복잡도를 해결하기 위해서 최소 $4{\times}4$ 단위에서의 움직임 벡터 정보를 포함하는 H.264 부호화 표준의 특성을 이용하여 정확한 초기값에서 출발함으로써 계산량을 줄임과 동시에 Optical Flow Region을 4개의 $16{\times}16$ 크기로 제한함으로써 기존보다 복잡도를 크게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
입체 시점 확장을 위하여 많은 양의 영상 데이터가 필요하다. 그러나 이를 전송하치 위해서는 전송량, 장치 등의 여러 어려움이 존재한다. 이에 소량의 영상 데이터를 보내고 수신 측에서 시점을 확장하는 방법으로 중간 영상 합성이 연구되고 있다. 중간 영상 합성을 위해서는 많은 방법들이 제안되었다 블록 매칭, 화소 기반 매칭, 에페폴라 방식, 옵티컬 플로워 등이 그것이다. 본 고에서는 위의 방법들 중에서 블록 매칭 방법을 기본으로, 블록을 생성하는 과정에서 고정 블록이 아닌 영상의 차분 신호를 이용하여 가변 블록을 생성하게 되며, 좌에서 우나 우에서 좌의 단방향이 아닌 양 방향으로 매칭하는 방법을 제안한다.
레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.
This paper describes the design and implementation of PCOAMC(PC-based Open Architecture Machine Controller) to be flexible and independent from the vendor-oriented hardware and software structure. This openness approach is able to enhance an intelligence and integration of a manufacturing system. The development methodology of PcOAMC is an Object-Oriented approach, and all modules in PcOAMC are modelled using UML(Unified Modelling Language) that provides an easy understanding and modification. In order to demonstrate an applicability of PcOAMC, a simple test has been executed by using the Client-Server system consisting of two PcOAMCS and bus monitoring system. The good results have been obtained, so that the developed controller is expected to be embedded into IMS(Intelligent Manufacturing System) as a basic unit.
900 MHz 대역의 ISO-18000-6B형 표준의 수동형 RFID 리더용 트랜시버를 개발하였다. 송신부의 ASK 변조회로는 GaAs SPST 스위치를 이용하여 고속 저전력 변조 회로로 구성하였으며, 수신부에서는 이중 평형 믹서와 비교기를 이용하여 복조회로를 구성하였다. LO 신호에 대한 우수 고조파 성분들을 억압하고 수신기의 선형성을 향상시키기 위하여 연산 증폭기를 이용한 복조회로와 전압 플로워 및 비교기를 사용하여 회로의 복잡성을 개선하였다. 개발된 트랜시버는 $900{\sim}916\;MHz$ 대역에서 6 dBi의 상용 안테나를 사용하여 5 m의 인식 거리를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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