본 논문에서는 Perfect Shuffle에 의한 5치 논리 회로의 구성에 관한 한 가지 방법을 제시하였다. 먼저, Perfect Shuffle 기법과 Kronecker 곱에 의한 5치 논리함수의 입출력 상호연결에 대하여 논하였고, GF(5)의 가산회로와 승산회로를 이용하여 5치 Reed-Muller 전개식의 변환행렬과 역변환행렬을 실행하는 기본 셀을 설계하였다. 이 기본 셀들과 Perfect Shuffle과 Kronecker 곱에 의한 입출력 상호연결 방법을 이용하여 5치 Reed-Muller 전개식에 의한 5치 논리 회로를 구현하였다. 제시된 5치 Reed-Muller 전개식의 설계방법은 모듈구조를 기반으로 하여 행렬변환을 이용하므로 동일한 함수에 대하여 타 방법과 비교하여 간단하고 회로의 가산회로와 승산회로를 줄이는데 매우 효과적이다. 제안된 5치 논리회로의 설계방법은 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 배열의 모듈성과 병렬동작의 특징을 가진다.
본 논문은 형태소의 접속 특성과 대형 말뭉치(corpus)로부터 추출된 중의성 말마 디의 인접 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 일반적으로 말마디는 형태소의 접속 특성과 결합규칙을 적용함으로써 하나의 결과로 분석될 수 있으나 중 의성 말마디는 가능한 결과들로부터 적절한 하나를 선택하기 위해서 인접말마디 정보 나 문법 정보 또는 문맥 정보 등이 요구된다. 그러나 문법 정보와 문맥정보는 구문 분석과 의미분석 단계를 거쳐야만 가능하기 때문에 여기서는 표층적인 정보로서 인접 말마디 정보를 이용한 중의성 해결을 시도하였다. 형태소의 접속 특성과 중의성 말마 디의 인접 정보를 사전에 수록함으로써 축약어와 불필요한 결과를 제시하는 말마디 그리고 중의성 말마디까지도 형태소 분석이 거의 가능하게 된다. 본 분석기의 효능은 정확하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 형태소 사전과 말마디 사전을 데이타베이스로 설계하고, 필요한 정보 들을 대형 말뭉 치로부터 추출하여 사전에 저장한다.
본 연구에서는 호스트에서 실시간 통신을 위전하는 실시간 수송계층 프로토콜(RTTP) 을 고안/설계하였다. 현존하는 실시간 통신 응용은 물론 향후의 새로운 응용에도 적용 될 수 있는 일반적인 사용자 요구 모델을 개발하고, 이를 기반으로 하여 연결을 위주로 하는 실시간 수송계층의 서비스 프리미티브를 정하였다. 다양한 네트워크에 적용될 수 있도록 실제 네트워크의 독립적인 가상 네트워크 계승을 정의하고, 이를 기준으로. 프로토콜을 구현하는 체계를 제안하였으며, 또 수송계층 자체의 처리시간을 예측 가능하게 하기 위해 라이브러리 함수 형태로 구현하는 방법을 체택하였다 RTTP 의 주기능으로서 사용자의 실시간 요구를 네트워크의 품질인자로 변환하는 품질인자 변환 규칙을 개발하였다. 또 실시간 데이터의 특징을 이용하여, 요구되는 신뢰성에 따라 조절하는 선택적인 오류 제어 방법을 개발하였다.
2차원적 $K_2NiF_4$형 구조를 갖는 $Sr_{2-2x}Eu_xK_xSnO_4$의 주격자 안에 존재하는 Eu3+ 이온의 luminescence에 대한 연구를 수행하였다. $Eu^{3+}$ 이온의 $^5D_o$ → $^7F_o$ 전이에 의한 방출선은 J=0 → J=0 전이로써 $Eu^{3+}$ 이온의 4f 껍질에서 전기 이중극자 전이에 대한 Judd-Ofelt 선택규칙(selection rule)에 의하여 금지된 전이이다. 그러나 $Sr_{2-2x}Eu_xK_xSnO_4$의 Eu3+ 이온의 방출 스펙트라에서는 $^5D_o$ → $^7F_o$$^5D_o$ → $^7F_o$
클라우드 컴퓨팅은 분산 병렬 컴퓨팅의 일종으로 IT 자원을 가상화 하고 이를 사용자에게 제공한다. 그러나 사용자의 서비스 요청은 시간적 규칙성이 없으며, 이런 이유로 각 자원들은 가용성의 차이를 갖는다. 가용성의 차이는 클라우드 서비스 이용자의 QoS만족도 및 서비스 제공자 선택에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 서비스 이용자의 요구에 따라 가상화된 IT자원 제공자의 효율적 선정을 위한 자원 가용성 기반 다중 경매 모델을 이용한 서비스 예약형 클라우드 자원거래 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 서비스 이용자의 서비스 요청 발생 시 두 번의 경매 모델을 사용하는 다중경매모델이며, 다중 경매 과정 중 단일 경매 단계에서 자원 가용성 평가 알고리즘 및 가변 큐를 이용한 서비스 예약방식을 적용하여 서비스 제공자의 자원 가용성을 평가하여 최적의 서비스 제공 자원을 찾는다. 제안모델은 QoS만족도 부분에서 앞서 작용한 자원 가용성 평가 알고리즘으로 인해 높은 성능을 보여주며, 작업 처리 시간활용도 면에서 QoS를 모두 고려한 상태로 안정적으로 더 많은 작업을 처리 할 수 있음을 입증하였다.
셧다운제 시행 이후, 자녀들의 온라인 게임 이용에 대한 부모 중재 역할의 중요성이 부각되면서 자녀들의 과몰입 예방을 위해 부모들이 선택할 수 있는 효과적인 중재 전략이 무엇인지 구체적인 탐색이 필요하게 되었다. 본 연구는 우리나라 부모들이 자녀들의 온라인 게임 이용을 중재하기 위해 어떠한 중재 전략을 사용하는지, 그리고 이에 영향을 미치는 요인은 무엇인지를 확인하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학생부터 대학생 자녀를 둔 부모를 대상으로 설문조사를 실시했고, 총 379명의 자료를 분석하였다. 그 결과, 자녀들의 온라인 게임 이용에 대한 부모 중재 전략은 설명형 중재, 공동 놀이형 중재, 규칙형 중재, 제한형 중재, 기술 활용형 중재, 정부규제 의존형 중재, 적극 안내형 중재의 7개 요인으로 구분되었다. 또한 부모 중재 전략과 부모의 특성, 자녀의 특성 변인 간에는 밀접한 관련성이 있었다. 본 연구는 다른 미디어의 속성과 구분되는 온라인 게임의 특수성과 우리나라의 사회, 문화적 맥락을 반영한 부모 중재 전략들을 확인했다는데 의의가 있다.
본 연구는 다양한 경향성을 발견할 수 있는 과제를 피험자들에게 제시하고, 피험자들이 경향성 지식을 생성하는 과정에서 표상 된 지식의 종류와 사고 유형을 분석하여 경향성 지식의 생성 과정을 알아보고자 하였다. 본 연구의 결과, 경향성 지식의 생성 과정에서 표상 된 지식은 요소, 요소변화, 관련선지식, 예측경향성, 최종 경향성 지식 등 5가지 유형의 과정적 지식이 생성되었다. 그리고 사용된 사고 유형은 `대상인식', '관련지식회상', '요소 또는 요소변화의 탐색', '예측경향성 발견', '예측경향성 확인', 경향성 조합', '경향성 선택' 등 7가지 유형의 사고가 경향성 지식 생성 과정에 관여함을 볼 수 있었다. 또한 경향성 지식 생성과정은 `요소 \$\longrightarrow$요소변화 \$\longrightarrow$(관련선지식 \$\longrightarrow$)예측경향성 생성ㆍ확인 \$\longrightarrow$최종경향성'의 순으로 과정적 지식들이 단계적으로 표상 되어 생성되었으며, 이러한 과정에서 귀납적 추론뿐만 아니라, 귀추적 추론과 연역적 추론도 함께 관여하는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.
최근 들어, 주변의 환경 분석을 보다 효과적으로 수행하기 위해서 많은 종류의 3차원 입체 카메라가 보급되고 있다. 본 논문에서는 주위 환경의 복잡도에 따라서 하이브리드 카메라의 수동형과 능동형 카메라를 적응적으로 스위칭함으로써 3차원의 영상정보를 보다 정확하게 추출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 초기영상을 받아들이고, 이 입력영상으로부터 주변의 환경을 대표할 수 있는 주요 특징인 밝기 특징과 텍스처 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 밝기와 텍스처 특징값을 가장 잘 수용할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 하이브리드 카메라를 적응적으로 스위칭한다. 실험에서는 수동형과 능동형으로 구성된 하이브리드 입체 카메라를 구성하고, 제안된 적응적인 스위칭 알고리즘을 하이브리드 카메라에 적용하여 성능을 측정하기 위한 실험결과를 기술하며, 제안된 방법이 신뢰성 있게 동작함을 보여준다.
컴퓨터 비전을 이용한 3차원 물체 인식은 카메라의 위치에 따라 화상에 투영되는 물체의 형상이 변하기 때문에 매우 복잡하고 어렵다. 따라서 컴퓨터 비전을 이용한 효과적인 인식 시스템을 구축하기 위해서는 각 3차원 물체에 있어서 유일하고 중요한 특성이 보는 각도에 따라 어떻게 변화하는가를 분석하고 이해하는 것이 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 특징점들(landmarks)간에 이루어지는 각도 또는 3차원 다각형의 모서리(edge) 사이의 각도를 중요한 특성으로 선택하였고, orthographic 투영과 isotropic view orientation 아래에서 그러한 각도들의 보는 방향에 따른 화상에서의 변화를 2차원 결합 밀도 함수로 유도하였다. 본 논문에서 구한 수리적인 결합 밀도 함수는 통계적인 판단 규칙을 적용하여 효과적으로 물체 인식에 적용될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 검토를 위하여 간단한 실험을 수행하였으며, 실험결과 본 방법 이 매우 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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