높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
이 논문은 재료의 전기 전도도 분포를 재구성하는 전기임피던스 단층이미지 기법(electrical impedance tomography; EIT)을 제시한다. 이 문제는 구조물 표면의 전극에서 측정된 전위와 계산된 전위의 차를 최소화하여 전기 전도도의 공간적 분포를 재구성하는 최적화 문제로 정의된다. 전류 입력 시 전위를 구하는 정해석 문제의 수학적 모델로서 완전전극모델(complete electrode model; CEM)을 사용하였다. 완전전극모델은 전기 포텐셜에 대한 라플라스 방정식과 전류 입력에 따른 경계조건들로 구성되는 경계값 문제이다. 완전전극모델 해의 정확성을 검증하기 위하여 유한요소법을 이용해 구한 원형 구조물의 전위해와 Technology Computer Aided Design(TCAD) 소프트웨어를 사용해 얻은 결과를 비교하였다. 완전전극모델의 지배방정식과 경계조건을 구속조건으로 하는 최적화 문제를 라그랑주 승수법(lagrange multiplier method)을 이용해 비구속 최적화 문제로 전환하고 라그랑지안의 1차 최적화 조건으로부터 전극에서의 전위 차를 최소화하는 최적의 전기전도도 분포를 도출하였다. 원형 균일영역의 전기 전도도 분포를 재구성하는 역해석 예제를 통해 완전전극모델 기반 EIT 프레임워크의 적용성을 검토하였다.
유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 타입 I의 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W 구현이 효율적이다 Massey-Omura등이 직렬곱셈 연산기를 제안한 이후 Agnew 등이 이를 개선하였으며 최근에 Reyhani-Masoleh 와 Hasan은 공간 복잡도는 크게 개선하였으나 Path Delay가 조금 늘어난 연산기를 제안하였고 2004년에는 Kwon 등이 Agnew등의 것과 같은 Path Delay를 가지나 공간 복잡도는 Reyhani-Masoleh와 Hasan등의 것 보다 조금 더 큰 연산기를 제시하였다. 이 논문에서는 타입 (m, k) 인 가우스 주기를 갖는 유한체 중에서 $GF(mk+1)^{\ast}$=<2>를 만족하는 유한체 $GF(2^m)$은 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체인 $GF(2^{mk})$의 부분체인 것을 이용하여 Reyhani-Masoleh 와 Hasan의 직렬 곱셈 연산기를 재구성하여 같은 면적 복잡도를 유지하면서 XOR Time Delay를 개선한 직렬곱셈 연신기를 구성하였다. 즉, k=4,6 인 경우는 Kwon등의 경우와 같은 Path Delay를 가지나 공간 복잡도 에서 효율적이고, k=10인 경우는 XOR Path Delay en 경우 보다 20\%$ 개선되었고, 공간 복잡도는 Reyhani-Masoleh 와 Hasan의 것과는 같고 Kwon등의 것 보다는 XOR gate 가 32개 줄어든 효율적인 연산기 이다.
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
디지털시대 기술발달로 인간의 삶은 물질적인 풍요로움과 편리성을 영위하게 되었다. 하지만 최첨단 기술들이 등장하면서 빠르게 변화하는 현대사회에 대해 피로감을 느끼게 되었고, 이에 미래지향적인 기능 뿐만 아니라 인간 본연의 가치와 따뜻한 감성을 뒷받침하는 디자인에도 관심을 갖게 되었다. 이러한 디자인은 선행연구에서 인간의 감성을 자극하는 아날로그디자인 개념으로서 정의되며, 사람들의 심리적, 육체적 특성을 고려한 접근이 시도되고 있다. 본 연구는 디지털시대의 아날로그 감성디자인에 대한 선행연구 중 아날로그 감성 키워드를 갖는 25편의 논문을 고찰하여 아날로그적 감성표현에 대한 개념과 그에 따른 디자인 요소에 관해 고찰하고자 한다. 특히 최근 공간이 인간과 소통하고 커뮤니케이션하는 대상으로 변모하고 있는 환경을 이해하고, 건축공간에서의 아날로그 감성 표현에 대해 고찰하고자 한다. 이는 디지털사회에서의 아날로그 디자인의 가치 및 의미를 분석함으로서 관련 연구 분야의 기초적 기반을 마련하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 고찰을 통해 선행연구에서 가감된 아날로그 감성의 표현요소를 특성별로 심리적요소, 환경적요소, 경험적요소, 관계적요소로 재구성하였다.
본 연구의 목적은 탈시설화로 대변되는 장애인 거주시설의 변화추세에 맞추어, 충청남도 중증장애인 거주시설의 입지 및 거주공간 특성과 문제점을 분석하고 개선방안을 모색하는데 있다. 연구의 결과 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 충청남도 중증장애인 거주시설은 도심에서 멀리 떨어진 외곽 지역에 위치하고 있었으며, 중증장애인들의 사회복귀를 위한 교육 및 접근 프로그램이 필요한 것으로 판단된다. 둘째, 기존의 중증장애인 거주시설은 대부분 거주, 기능, 서비스 및 지원시설이 분리되어 각 실로의 접근성이 떨어지고 있지만, 거실을 중심으로 한 단위세대(유니트) 구성형식으로 전환될 경우 중증 장애인에게 일반 가정환경과 같은 접근성을 제공할 수 있을 것이다. 셋째, 중증장애인 시설의 거주공간은 거실중심의 유니트로 재구성 및 증축을 통하여, 1인당 소요되는 거주공간 면적이 미국이나 영국과 같은 해외 기준 수준으로 확장되도록 노력할 필요가 있다.
사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 인지적 업무분석(CWA) 프레임워크를 활용하여 중학생들의 공공도서관에서의 정보행태를 조사하며, 도서관 공간에서의 행태 분석 연구에서 CWA의 효과를 파악하는데 있다. 연구방법으로 CWA 프레임워크를 적용한 심층면담과 관찰방법을 사용하였다. 연구 결과 학생들이 보고서 작성을 위해 도서관에서 자료를 찾을 때, 보고서에 적합한 자료, 도서관 자료의 한정성, 도서관의 개관시간, 자료의 이용 가능성 등이 정보행태에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이용 행동은 크게 3가지 타입으로 보여주고 있는데, 온라인목록을 이용하여 자료의 청구기호를 확인한 후, 서가에서 자료를 찾아 열람테이블에서 보고서를 작성하는 타입, 바로 서가에 가서 필요한 자료를 찾아 대출하는 타입, 도서관 직원에 의존하여 자료를 대출하는 타입으로 구분되었다. 또한 CWA는 도서관 공간에서 정보행태를 조사하는데 효과적이지만, 여러 가지 복합적인 조사가 누적되어야만 효과적으로 공간을 재구성하는데 적용할 수 있다고 본다.
이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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