본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 오버샘플링 A/D변환기의 핵심 회로인 Σ-△변환기를 0.6㎛ CMOS공정을 이용하여 설계하였다. 설계과정은 우선 모델을 개발하여 S-영역에서 적절한 전달함수를 구한 후, 이를 시간 영역의 함수로 변환하여 연산 증폭기의 DC 전압이득, 슬루율과 같은 비 이상적인 요소들을 인가하여 검증하였다. 제안된 시그마-델타 변환기(Sigma-delta modulator, Σ-△변환기)는 음성 신호 대역에 대하여 64배 오버샘플링하며, 다이나믹 영역은 110 dB이상, 최대 S/N비는 102.6 dB로 설계하였다. 기존의 4차 Σ-△ 변환기는 잡음에 대한 전송영점의 위치를 3,4차 적분기단에 인가하는데 반하여 제안된 방식은 잡음에 대한 전송영점을 1,2차 적분기단에 인가함으로써 전체적인 커패시터의 크기가 감소하여 회로의 실질적인 면적이 감소하며, 성능이 개선되고, 소모 전력이 감소하였다. 또한 단위시간에 대한 출력값의 변화량이 3차 적분기의 경우에 비하여 작으므로 동작이 안정적이고, 1차 적분기의 적분 커패시터의 크기가 크므로 구현이 용이하며, 잡음에 대한 억제효과를 이용하여 3차 적분기단의 크기를 감소시켰다. 본 논문에서는 모델 상에서 전체적인 전달함수를 얻고, 신호의 차단주파수를 결정하며, 각 적분기의 출력신호를 최대화하여 적분기 출력신호의 크기를 증가시키고, 최대의 성능을 가지는 잡음에 대한 전송영점을 결정하는 기법을 제안한다. 설계된 회로의 실질적인 면적은 5.25 ㎟이고, 소모전력은 5 V 단일전원에 대하여 10 mW이다.
분산 컴퓨팅 환경에서 프로세스 사이의 상호 협력을 위한 통신으로 인격 프로시져 호출이 전통적으로 사용되고 있다. 분산 응용이 더욱 복잡해짐에 따라 최근 이동 에이전트 패러다임이 등장하였다. 이처럼 다양한 상호 협력을 위한 통신 패러다임이 등장함에 따라 각 패러다임의 성능에 대한 평가와 비교 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구에서 성능 평가를 위해 사용한 성능 모델들은 보안 서비스를 위한 평가 요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실제 분산 환경을 제대로 반영하지 못한다. 분산 환경은 개방되어 있으므로 정보의 노출이나 도청과 같은 공격에 있어서 상당히 취약하다. 이러한 분산 환경에서 안전하게 작업을 수행하기 위해서는 여러 가지 공격으로부터 응용 프로그램이나 정보를 보호하기 위한 보안 서비스가 고려되어야 한다. 본 논문에서는 상호 협력을 위한 통신 패러다임 중 인격 프로시져 호출과 이동 에이전트의 성능을 평가하고 비교한다. 분산 응용 프로그램을 안전하게 수행하기 위해 고려해야 하는 보안 서비스에 관하여 알아보고, 이러한 보안 서비스를 적용한 새로운 성능 모델을 제시한다. N개의 데이타베이스 서버에서 사용자가 필요한 정보를 검색하는 작업을 Petri Net으로 모델링하고, 각 파라미터에 수치 값을 할당해서 수행속도를 측정하여 두 패러다임의 성능을 비교한다. 본 논문에서 안전한 통신을 위하여 보안 서비스를 적용한 두 성능 모델의 비교 결과는 다음과 같다. 원격 프로시져 호출은 연산 비용이 높은 암호화 메커니즘을 포함하는 통신 횟수와 통신량이 많기 때문에 실행 시간이 급격하게 증가하지만, 이동 에이전트 패러다임은 통신 횟수와 통신량을 줄인 수 있으므로 실행시간이 완만하게 증가하는 것을 살펴볼 수 있다.멀티미디어 제작환경을 구축하는 것이 디지털 방송 시대의 방송 사업자에게 가장 중요한 과제중의 하나가 되었다. 멀티미디어 제작환경을 구축함으로써 영상, 음성 및 다양한 부가 데이터를 포함하는 멀티미디어 프로그램을 편리하게 제작할 수 있으며, 데이터베이스로부터 필요한 영상 이미지를 자유롭게 합성, 조작하는 등, 매우 다양하고 편리한 제작기법을 활용할 수 있다. 또한 멀티미디어를 응용한 제작 분야로서 컴퓨터 그래픽스 기술은 방송의 사전제작에 커다란 기여를 하고 있으며, 이미 선거방송을 비롯한 여러가지 프로그램은 가상스튜디오와 가상캐릭터 기술을 활용하여 제작하고 있다. 방송사업자는 이러한 멀티미디어 제작시스템을 근간으로 영상검색, 영상 합성, 스크립트 편집, 가상현실 응용 등 고도의 제작 기법을 활용함으로써 사용자 친화성, 다이나믹한 표현, 실시간, 대화성을 특징으로 하는 다양한 멀티미디어 서비스를 시청자에게 제공할 수 있을 것이다.is. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the timing analysis
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 '삼성전자', 'SK하이닉스', 이차전지 산업에서 '삼성SDI', 'LG화학', 바이오 산업에서 '삼성바이오로직스', '셀트리온'을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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