위치등록(location registration)이란, 개인휴대 통신망에서 가입자의 위치정보가 변하는 경우 데이타베이스에 있는 가입자의 위치정보를 갱신해주는 일련의 과정을 말한다. 착신호 접속을 위해서는 시스템이 MS(Mobile Station)의 현재 위치를 알고 있어야 하므로, MS의 위치를 시스템의 데이타 베이스에 저장하는 위치등록 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위치등록 방법중 핵심적 요소인 영역기준 위치등록 (zone-based registration) 방법을 다중영역 위치등록 방식으로 구현할 경우의 성능을 분석하였다. 먼저 단일영역 위치등록 방식을 해석하기 위한 이동성 모형을 구축하고 이를 기초로 하여 다중영역 위치등록 방식에 대한 성능분석을 위한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 이용하여 래디오 채널에서의 부하를 최소로 하는 다중영역의 수 N을 구하였다. 개인휴대통신망의 환경에 따라 최적 N의 값은 다소 차이가 있으나 대부분 2-3으로 나타나고 있다. 또한 다중영역 위치등록 방식은 단일영역 위치등록 방식에 비하여 레디오 채널에서의 부하를 10%정도 감소시켜 주는 것으로 나타나고 있다. 본 연구 결과는 개인휴대 통신망에서 중요한 성능요소인 위치등록 처리용량을 향상시키고자 할 경우 효율적으로 이용될 수 있다.
본 연구에서는 다중블록 격자를 병렬화 하기 위해서 다중블록/다중영역분할 기법을 제안하였다. 이 방법은 각 블록을 사용하고자 하는 프로세서의 개수만큼 나눔으로써 전체 프로세서에 대해서 균일한 로드 밸런싱을 유지할 수 있는 장점이 있다. 영역분할 기법에 따른 병렬화 효율 및 속도 향상률을 비교하기 위해서 다중블록/단일 영역분할 기법과 다중블록/다중 영역분할 기법을 서로 비교 하였으며, 블록간의 격자수가 크게 다른 경우 다중영역 분할 기법이 로드 밸런싱에 있어서 보다 안정적임을 확인 할 수 있었다. 또한 이를 CFDS에 적용함으로써 다중블록 다중영역분할 기법의 효용성을 검증하였다. 3차원 계산의 경우 프로세서 16개를 사용하는 경우 약 12배의 속도 향상률을 보였으며, 다중블록을 병렬화 하는데 있어서 다중블록/다중영역 분할 기법이 효율적인 도구가 될 수 있음을 보였다.
다중지능은 하워드 가드너가 제시한 개념으로, 지능이 단일한 지적 능력을 나타내는 구조(construct)이라기 보다는 다차원적인 복수의 하위 능력들로 구성된 것이라는 의미를 담고 있다. Gardner는 다중지능의 구성을 음악지능이나 신체운동지능, 논리수학지능, 언어지능, 공간지능, 인간친화지능, 자기성찰지능 그리고 자연친화지능 등과 같은 상호독립적 능력으로 분류하고 있으며, 각 개인은 각 능력 영역에서 다른 발달 수준을 가지고 있다고 본다. 본 연구는 창업자의 다중지능의 영역별 발달 특성이 창업 실행 행동, 창업 분야, 창업 성과 만족도에 영향을 미치는지를 알아보는 것을 통해 예비 창업자들이 본인의 적성과 재능에 적합한 분야에서의 창업 가능성을 탐색하도록 돕는 지도자들에게 시사점을 제공하고, 향후 창업가 육성 프로그램의 구성 개선안을 마련하는 데에 기여하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2018년 중소기업진흥공단 청년창업사관학교에 입교한 만 39세 이하의 청년창업자 200인을 대상으로 다중지능검사와 인구통계학적 특성 및 창업 특성에 대해 묻는 설문조사를 실시한 후, Pearson 상관계수 및 다변량분산분석을 통해 수집된 자료를 분석할 예정이다. 연구목적을 달성하기 위하여 설정한 가설은 다음의 3가지이다. 가설 1. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준과 창업 실행에는 정적인 상관이 있을 것이다. 가설 2. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자가 선택한 창업 분야에 유의한 차이가 있을 것이다. 가설 3. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자의 창업 성과 만족도에 유의미한 차이가 있을 것이다.
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.
비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.
PCA변환에 의한 다중패턴 홀로그램의 패턴정합 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 다중패턴 홀로그램의 패턴정합과정에서 공간영역과 주파수영역에서의 PCA변환과정을 통해 패턴정합을 수행함으로써 두 영역간의 유사도결과를 비교한다. 기존의 CGH방법에 근거하여 주파수 변환을 적용하여 패턴이 생성되고, 이때 주파수영역에서의 패턴매칭시 두 영상간의 유사도판별을 보다 정확하게 하고자 PCA변환에 근거한 정합방법을 수행하고자 한다.
Address Space Randomization(ASR)은 성능 부하가 없고 광범위한 데이터 메모리 영역의 보호가 가능한 우수한 방어 기법이다. ASR은 사용 가능한 데이터 메모리 영역 내에서 변수를 재배치 함으로써 공격자에게 변수의 주소를 숨기는데, 데이터 메모리 영역의 크기가 한정되어서 무차별 공격에 취약한 단점이 있다. 본 논문은 기존 ASR의 단점을 제거하기 위한 다중 ASR 기법을 제시한다. 다중 ASR 기법은 데이터 메모리 영역을 원본 및 복사 영역으로 나누고 각 메모리 영역의 변수 값을 비교함으로써 공격을 탐지하고 방어한다. 다중 ASR에서 각 데이터 메모리 영역의 변수는 서로 다른 순서로 배치되므로 한 번의 공격을 통해 동시에 동일한 변수 값을 조작하는 것은 불가능하다. 다중 ASR이 적용된 프로그램은 중복 수행으로 인해 비교적 높은 성능 부하를 보이나, 실제 공격 대상이 되는 웹서버 등 I/O 처리가 많이 요구되는 프로그램의 경우 40%~50% 정도의 성능 부하를 보인다. 아울러 본 논문에서는 프로그램에 다중 ASR을 적용하기 위한 변환프로그램을 개발하였다.
이진 변조 비직교 다중접속에서 1+1 용량 영역을 달성하는 주제에 대한, 다시 말해, 총 전력은 얼마나 필요한가와 이때 전력은 어떻게 할당해야 되는가에 대한 연구가 다소 미흡하다. 본 논문에서는, 허용 가능한 손실범위 안에서, 2PAM 비직교 다중 접속의 1+1 용량 영역을 달성할 수 있는 평균 총 전송 전력을 고찰한다. 다음으로, 충분한 평균 총 전력을 기반으로 1+1 용량 영역을 달성할 수 있는 전력 할당 계수를 계산한다. 그리고, 수치적 결과를 통해서 0.008 미만의 허용 가능한 손실 범위 안에서, 근접 1+1 용량 영역이 달성됨을 보여준다. 또한, 수치상으로 근접 1+1 용량 영역을 달성하는 양 사용자의 전력 할당 계수를 계산한다. 결론적으로 2PAM 비직교 다중 접속이 근접 1+1 용량 영역에서 동작하기 위해, 적절한 전력 할당과 함께, 적당한 총 전력이 비직교 다중접속 설계에서 계산될 수 있다.
모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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