폴란스키의 영화는 폭력과 공포로 얼룩진 폐쇄 공간 속의 인간을 일관된 주제로 삼아 동시대의 불안정과 폭력의 경향, 사회 가치로부터 고립된 개인의 무능력과 고독을 제시하고, 그가 꾸준히 제기해 온 존재의 근원적 공포를 다룬다. 이 연구는 로만 폴란스키 감독의 영화들에서 보이는 독창적이고 고유한 연출스타일의 분석을 통해 영화 속에 나타난 불안과 공포의 미학을 살펴보는데 그 목적이 있다. 서스펜스 구축의 고전적인 원리와 다채로운 이미지 직조술에 기초한 그의 영화 스타일에서 보여주는 닫힌 상황 속에서 무력한 개인이 겪는 곤경, 알 수 없는 외부세계로부터 숨통을 조여 오는 공포의 기운, 야만적 폭력에 깨어지는 인간의 신념은 로만 폴란스키 영화와 흔히 연결되는 테마이다.
수치파동수조에서 안정적인 지진해일을 조파하기 위하여 2차원 수치모델(LES-WASS-2D)에 다양한 파형의 지진해일을 고려할 수 있는 무반사 조파시스템을 도입하였다. 기존 실험에서 측정한 호안주변의 지진해일의 시 공간 파형들과 비교하여 수치계산결과가 높은 정확도를 나타내었다. 이로써 본 연구에서 적용한 수치모델이 지진해일 월파모의에 있어서 적합하다는 것을 보여주었다. 지진해일 월파모의결과로부터 지진해일 체적비와 파고와 수심비에 따른 월퍄량, 침수거리를 고찰하였다. 지진해일의 파형이 넓을수록 월파량이 선형적으로 증가하였으며, 침수거리 또한 증가하였다. 그러므로 고립파 근사이론을 지진해일의 월파 및 침수모의에 적용할 경우, 실제 지진해일보다 수리특성이 과소평가 될 우려가 크다.
블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.
선원들은 '배'라는 한정된 생활공간에서 공동생활을 하면서 선원만의 특수한 생활형태를 형성하고 있다. 즉 선원근로자들은 선상작업을 통하여 통일적이고 협동적인 과업수행을 요구 받으며, 바다라는 고립적 환경에서 장기간 단조로운 집단생활로 인하여 상당한 스트레스에 노출되어 있을 것으로 예상된다. 또한 선내의 환경은 운항에 따른 높은 수준의 소음과 선체의 동요, 한랭과 폭염, 습도 등에 노출되어 있으며, 장시간 격리된 채 바다에서 생활함으로써 가족, 친구 등과의 교류의 기회가 제약됨으로써 이러한 요인들 또한 스트레스로 작용할 가능성이 높은 직업군이다. 본 연구에서는 선상환경에서 선원들의 스트레스 요인과 그 대처방안을 모색하고자 그 기초조사로써 예부선 선원근로자의 직무스트레스와 직무만족도 조사를 실시하였다.
최근 1인 가상커뮤니티가 성숙화 단계에 들어서면서, 이에 대한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히, 사이버 커뮤니티는 일반 사용자에게 고립감을 벗어나 사회적 관계(social network)를 맺을 수 있는 기능을 포괄적으로 확장시키고, 이용자들에게는 공동의 관심사와 관계 형성의 공간을 제공한다는 점에서 기존 오프라인 커뮤니티와 같은 역할을 한다고 할 수 있다. 더욱이 '카페' 나 '클럽' 중심의 키뮤니티에서 개인형 커뮤니티 추세로 급변하고 있는 최근에는 블로그 사용자가 급증함에 따라 다양한 초점에서 많은 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 새로운 미디어로 각광받고 있는 개인형 커뮤니티인 블로그 사용자를 새로운 정보기술의 사용자로 파악하여 기술수용모형(TAM)을 기본모형으로 하여 선행연구로부터 도출된 개인특성 변수들에 대하여 실증분석 한다. 본 연구의 학문적 시사점은 기술수용모델이 블로그 사용 환경에서도 적용 가능한지를 검증한 것이고, 기술수용모델 이외의 요소인 주관적 규범, 인지된 즐거움 그리고 자기 유능감이 블로그 서비스 사용에 미치는 영향력을 알아본 점에서 의의가 있다.
어떤 유향그래프 D의 경쟁그래프란 D와 같은 꼭지점들의 집합을 갖고 두 개의 꼭지점 x와 y가 변으로 연결되어있는 것과 동치인 조건이 D에서 어떤 꼭지점 z에 대하여 유향변(x,z)와 (y,z)가 존재하는 것인 그래프로 정의된다. 어떤 그래프 G의 경쟁수란 G에 첨가하여 생기는 그래프가 유향 회로가 없는 유향그래프의 경쟁그래프가 되도록 하는 고립된 꼭지점의 최소수로 정의된다. 갱쟁그래프의 개념은 생태학적 위상공간의 최소차원을 결정하는 수단으로 1968에 Cohen에 의하여 도입되었다. 경쟁그래프와 그것의 변형들은 잡음이 많은 통신로 상에서의 교신, 라디오 송신기에 주파수 부어하기, 복잡한 경제 체계와 에너지 체계에 응용된다. 이 논문에서는 경쟁 그래프와 그 변형들, 경쟁수와 그 변형들에 대하여 소개하며 그것들에 대한 중요한 결과들을 개관하고 미해결 문제들을 제시하고자 한다.
현재 사용되고 있는 운영체제들은 그들의 기능을 확장하거나 교체하기 위해서 kernel extension을 사용해 왔다. 일반적으로 이러한 kernel extension들은 커널과 같은 주소공간에서 실행하기 때문에, 그것에서 발생하는 오류(fault)로 인해 전체 시스템이 망가지는 결과를 초래할 위험이 있다. 그래서 kernel extension의 안전한 실행에 관한 연구들은 kernel extension에서 발생한 오류를 전체 시스템으로부터 고립시키는 것이 주목적이었다. 하지만 이러한 방법들은 kernel extension의 어셈블리어로 된 코드를 분석하거나 사용하고 있는 커널의 소스 코드를 수정을 필요로 한다. 본 논문은 Sentry라는 kernel extension을 감시하기 위한 인터포지션 서비스를 제안한다. Sentry를 사용하기 위해서 별도의 커널 코드를 수정할 필요도 없으며, 이미 사용하고 있는 리눅스와 호환될 수 있는 특징을 지니고 있다. 그리고 kernel extension의 소스코드 및 어셈블리 코드에 대한 분석 없이 바이너리 파일을 직접 수정하여 kernel extension을 모니터링 할 수 있도록 한다. 게다가 Sentry는 재구성이 가능하기 때문에 얼마든지 kernel extension에 대한 보호정책을 동적으로 바꿀 수 있다.
본 논문에서는 여러 기관이 함께 투입되어 구조 및 진압 활동을 하는 특수재난현장의 소방대원은 각종 위험환경에 장시간 노출된 상태로 할동을 하고 있으며 또한 진압 및 구조 활동을 하는 동안 부지중에 팀에서 이탈하여 고립되는 경우가 발생되며 이로 인해 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 진압 및 구조 현장의 영상 및 각종 환경 정보 수집과 대원간의 위치정보를 수집하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 현재 연구단계에서 수집된 정보는 각기 보관하여 처리되고 있음으로 종합적인 데이터를 통해 신속하고 지능적인 의사결정지원시스템이 필요한 상황이다. 재난 환경 정보와 대원의 안전 정보 및 대원의 위치등 수집된 정보를 기반으로 신속하게 의사결정을 내림으로 안정된 구조 및 진압 활동을 지원할 뿐 아니라 불의의 사고로부터 소방 대원의 생명을 보호할 수 있는 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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