요약화일을 병렬로 처리하기 위해서는 효과적인 요약화일 분산 기법이 요구된다. Hamming Filter에서 분산 기법으로 이용되는 선형코드분산기법(LCDM)은 대부분의 경우 우수한 분산 성능을 갖지만 정적 특성 때문에 요약이 편중될 경우 요약화일을 균등하게 분산하기 어렵다. 또한 제한된 확장성과 비결정성(non-determinism)과 같은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LCDM의 문제점을 해결하는 새로운 요약화일 분산 기법인 내적 기법(inner- product method)을 제안한다. 내적 기법은 요약의 내적에 의해 계산되는 요약 차이(signature difference)를 기반으로 하여 요약화일을 동적으로 분산한다. 다양한 데이타 작업부하에서 모의 실험을 통해 내적 기법이 LCDM보다 우수함을 보인다.
기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.
정보의 양이 많아짐에 따라 많은 양의 정보를 효과적으로 관리, 운용할 수 있는 데이터 마이닝 기법의 연구가 활발해졌다. 다양한 데이터 마이닝 기법들이 연구되었는데 그 중에는 프라이버시를 보호할 수 있는 프라이버시 보호 데이터 마이닝(Privacy Preserving Data Mining) 연구도 진행됐다. 프라이버시 보호 데이터 마이닝은 크게 연관규칙, 군집화, 분류 등의 알고리즘이 존재한다. 그 중 연관규칙 알고리즘은 데이터간의 연관규칙을 찾아내는 알고리즘으로 주로 마케팅에 주로 사용된다. 본 논문에서는 Shamir의 비밀 분배 기법을 이용하여 다자간 프라이버시 보호 데이터 마이닝 환경에서 단일 비트가 아닌 멀티 비트 정보를 공유할 수 있는 내적연산 기법을 제안한다.
기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
본 논문은 '사실주의' 계열영화에 나타난 극영화 촬영기법을 파악하여 내러티브의 극적표현과 시각적 연출법을 분석해 보는 것이 연구의 내용과 목적이다. 이는 한국영화역사라는 큰 흐름 안에서 촬영기법의 변화를 진단해 보고, 촬영자의 주요 표현수단중의 하나인 구도기법이 현대영화에서 어떻게 적용되고, 관객의 감정이입을 유도하는지를 탐구해 본다. 이는 현대예술영화에서 다루는 인간소외와 고립, 내적갈등의 문제들을 시각적으로 어떻게 형상화하고, 상징화하느냐의 방식과 그 중요성을 인식하는 것을 의미한다.
현대 패션의 다원적 상황 속에서 해체주의 패션은 패션에의 새로운 접근방식으로 그 중요성이 부각되었다. 패션에 있어 해체주의 정신을 분석하여 표현하기 시작한 것은 1960년대 이후부터였다. 해체주의가 어떤 개념으로 표현되었는가 하는 연구는 많이 이루어졌지만, 니트디자인에서 해체주의 이론을 적용한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구는 패션에 나타난 해체주의의 외적, 내적 의미를 살펴보고, 특히 해체주의의 외적의미로서 빈곤적 표현기법을 이용하여 핸드니트 작품으로 형상화 시키고 해체주의 이론을 고찰해 보고자 한다. (중략)
다중 벡터감축처리는 벡터의 내적처리([C] =[A]$\bigodot$,$\square$ [B])에서 발생하며, 두 개의 입력포트를 갖는 파이프라인유니트에서 처리된다. 각각의 스칼라 결과값은 다중 벡터감축처리($\bigodot$)에서 요소들의 합병지연시간을 가져야 생성된다. 본 연구에서는 다중 감축처리에서 요소 합병지연시간이 제거되고, 감축처리($\bigodot$)로부터 스칼라 결과값들이 파이프라인($\square$) 입력시간과 거의 같게 생성될 수 있는 즉, 내적처리만을 위한 전용 체인 파이프라인 유니트 설계기법을 제안한다.
이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
직교변환이나 필터처리를 위한 대부분의 DSP알고리즘에서는 내적을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어 구조가 필수적이다. 내적을 계산하기 위한, 전통적인 MAC구조는 실리콘 면적의 비용이 높기 때문에 승산기가 없는 분산연산구조가 널리 사용된다. 본 논문은 분산연산구조에서 가산기 공유항을 최대로 추출하여 구현에 필요한 하드웨어의 요소를 최소화하기 위한 방법으로 신경망의 최적화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 내적의 깊이에 따라 복잡해지는 가산기 공유항 추출 과정을 최적화함으로써 단시간에 최소의 FA와 FF를 이용한 최적의 가산-네트워크 구성이 가능하다. 또한, 제안한 방법을 적용한 DCT 설계에서는 기존의 ROM-기반 분산연산 보다도 효율적인 구성이 가능하다.
본 연구는 화예 작품 창작에 있어 작가가 겪은 일련의 개인적인 경험과 그로부터 발현된 느낌을 의식적 차원에서뿐 아니라 무의식의 차원에서 방법적 과정을 통해 도출하여 작품화하는 시도를 행한 연구이다. 무의식의 수준에서 겪은 내적 경험과 느낌을 포착하기 위하여 내용의 서사화를 보완하는 장면화 기법을 도입하였다. 구체적으로는 포착된 내적 심상으로서 장면을 기록, 보존하는 방법으로 시각 노트 기법과 이미지 리서치 기법을 적용하였다. 내용적으로는 연구자가 패션디자인을 배우기 위해 프랑스 뚜르(Tours)라는 작은 마을에서 보낸 준비기간과 ESOMD International Paris 라는 패션학교에서의 치열하고 힘겨운 일상의 경험을 작품화하였다. 그를 통해 Deja Vu, 'ㅅ(서울-파리)', '붕(崩)(두 개의 달 위의 산)', '등(燈) (Load out and Stay)', 'ㅇ' 등 5개의 작품을 창작함에 있어 연구자의 개인적 경험과 그로부터 발현된 느낌을 의식적 차원에서뿐 아니라 무의식의 차원에서 방법적 과정을 통해 심층적으로 도출하여 작품화할 수 있었다. 또한 그 창작을 통해 연구자는 흔들림 속에서 자신을 발견해가는 내적 경험과 그를 통한 개인적 실현의 과정을 탐색할 수 있었다. 본 연구는 한 창작자가 개인 내면의 무의식적 경험을 발굴하여 창작에 활용한 방법적 접근을 보여준 질적 연구 사례로서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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