미국은 WTO 기본통신협상을 통하여 통신서비스 시장개방을 위한 토대를 마련해 두었으며, 최근에는 실질적인 시장개방 효과를 거두기 위하여 추가적인 규제완화를 제 외국에 요구하고 있다. 그 대표적인 예가"규제완화 및 경쟁정책에 관한 일미간의 강화발의안(Enhanced Initiative)"에서 나타나고 있는 일본에 대한 통신접속료 수준의 인하 요구이다. 본 고에서는 1998년 5월에 시작되어 2000년 7월에 결착을 보기까지 3차에 걸쳐 일미간에 전개된 통신협상 전개과정을 개관한 후,"규제완화 및 경쟁정책에 관한 일미간의 강화발의안에 대한 제3차 공동현황보고서" 내용 중 통신분야, 특히 상호접속과 관련된 내용을 주로 살펴보고 우리나라 통신정책에 시사하는 점이 무엇인가를 고찰하고자 한다.
오늘날 클라우드 컴퓨팅은 FIFA, WTA, F1, MLB등과 같은 비디오 및 실시간 스포츠 이벤트에 널리 사용된다. DataM에 따르면 비디오 스트리밍 플랫폼 시장은 545억 달러에서 2,523달러에 달할 것으로 예측된다. 기존 실시간 스트리밍 방법은 스트리밍 비디오의 개수가 증가하고나 스트리밍 이용자가 증가할 경우 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Apache Kafka Server를 활용한 대규모 비디오 스트리밍 기법을 제안한다. Apache Kafka Server를 사용하여 네트워크를 수집하면 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 데이터의 안정성과 실시간 처리를 할 수 있어 온라인 비디오 스트리밍에 적합하다. 이에 비디오 품질을 선택할 때 적합한 비디오 품질을 선택할 수 있다. 향후 제안하는 기법은 많은 데이터와 실험으로 실질적인 검증을 할 예정이다.
비알콜성 지방간에서 지방 간염으로 진행되는 확률이 높은 중등증 이상에서 적극적인 진단과 치료가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비알콜성 지방간을 경도, 중등증, 중증으로 나누어 GLCM 알고리즘의 컴퓨터 분석기법을 이용하여 정량적인 방법으로 분류하였다. 또한 지방간 중에서 국소지방회피영역의 초음파영상의 특징을 알아보고자 하였다. 정상, 경도, 중등도, 중증지방간, 국소적 저지방영역, 각각 80증례를 대상으로 GLCM 알고리즘의 파라미터 중에 간초음파영상의 인식률이 높은 자기상관성, 편차의 제곱, 평균의 합, 분산의 합에 대한 값을 산출하였다. GLCM알고리즘의 파라미터 인식률의 결과는 평균 97.5%로 나타났다. 국소적 저지방 영상분석의 결과는 정상실질과 가장 유사한 값을 나타내었다. 초음파검사는 일차적인 선별검사법으로 쉽게 접근할 수 있지만 숙련도에 따라 검사방법의 정확도나 결과의 일치성 부분에서 차이가 있을 수 있다. GLCM알고리즘을 적용하여 지방간 정도를 정량적으로 분류할 수 있었으며, 국소적 저지방영역은 지방침착이 되지 않은 균질한 간실질임을 예측 가능하였다. 이러한 GLCM 컴퓨터영상분석이 지방간뿐만 아니라 다른 병변의 감별에도 중요한 정보를 제공할 것으로 판단한다.
통계적 공정관리(SPC)는 공정에서 수집된 데이터를 통계적으로 분석함으로써 모든 변환공정의 품질을 관리할 수 있는 객관적 수단을 제공하는데, 실시간으로 공정검사의 결과를 피드백하는 수단이라는 점을 고려하면, 통계적 공정관리를 실시간 생산정보관리(POP)의 1개 모듈로 구축하는 것이 실질적이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 자동차 부품업체의 통계적 공정관리시스템을 실시간 생산정보관리(POP)환경에서 구축하여 제시한다.
기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.
본 논문의 목적은 실시간 인터렉티브가 가능한 3D 입체영상의 구현 방법에 있다. 기존의 입체영상 구현 방식의 광학적이며 하드웨어적인 한계범위를 실시간 구현을 통해 보정해 보는 것과 동시에 색합성을 통한 기초적 입체영상 방법을 실험해봄으로써 입체영상의 제작방법만이 아닌, 상호작용을 통한 입체깊이감의 구현이라는 새로운 기능성을 탐구해 보고자 함에 근본 목적이 있다. 이를 위해 사용된 영상구현시스템은 Max/Msp/Jitter를 사용하였으며, 실질적으로 입체감의 깊이감있는 재현을 위한 실험으로는 피터 위머(Peter Wimmer)가 제안한 애너그리프 합성방법을 사용해 보았다.
광고 효과 분석과 극대화를 위해 기업들이 SNS를 활용하는 비중이 갈수록 높아지고 있다. 특히 광고 효과의 실질적인 효과 분석을 위해 SNS 이용자를 대상으로 한 하둡 기반의 키워드 추출 분석이 곽광을 받고 있다. 기존 하둡 기반 키워드 추출 분석은 저장된 데이터를 Map Reduce 방식으로 처리하는 것이 대부분이다. 이 때문에 정보가 실시간(Real Time)으로 전파되는 SNS의 특성을 온전히 반영하지 못 하는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 하둡 기반 키워드 자동 추출 모델의 한계점을 지적하고, 이를 개선하기 위해 실시간 데이터 분석이 가능한 스톰을 활용하는 모델을 제시하고자 한다.
일반적으로 펀드평가는 절대수익률이나 위험을 조정한 샤프지수 또는 트레이너 지수를 이용하고 있는데, 이러한 방법은 벤치마크 지수를 기준으로 평가하여 펀드규모, 비용 등을 고려한 펀드간의 상대적 성과는 측정하지 못하고 있다. 펀드간의 상대적 성과평가는 펀드의 실질적인 효율성을 측정할 수 있다는 측면에서 펀드평가의 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 샤프의 스타일 분석을 이용하여 펀드의 유형을 분류하고, DEA를 이용하여 펀드간의 상대적인 성과를 측정한다. 분석자료는 2000년 1월부터 2005년 12월 31일까지의 주식형 펀드의 월간수익률, 수익률 표준편차, 펀드비용, 펀드규모, 운용기간, 샤프지수 등을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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