무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭의 제한을 해결하기 위하여 방송기법을 사용한다. 기존의 방송 스케줄링 방법들은 고정된 데이터 요청 빈도를 바탕으로 방송 스트림을 구성하기 때문에 사용자의 요구가 동적으로 변화하는 모바일 환경에서 활용하는 것은 비효율적이다. 또한 사용자의 우선순위를 고려하지 않음으로써 요청빈도가 낮은 데이터를 원하는 중요한 사용자가 오랜 시간 대기하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안한 DNPS와 FPDNPS 방법은 실제 방송 청취를 시작한 사용자들의 프로파일 정보를 바탕으로 방송 스트림을 구성함으로써 동적인 변화를 반영할 분만 아니라, 사용자의 우선순위를 함께 고려함으로써 중요한 사용자의 대기시간을 줄일 수 있다. 또한 동시에 여러 개의 데이터를 요청하는 사용자들의 대기시간을 단축시키는 FPDNPS 알고리즘을 다중 채널환경으로 확장한 M-FPDNPS를 제안하고 실험을 통해 성능을 평가한다.
This research analyzed differences between parents and teachers in assessment of young children's potential abilities based on multiple intelligences theory. Subjects were 10 boys and 10 girls, 4 and 5 years of age and their parents and teachers. Children's potential abilities were measured by the Korean Project Spectrum(KPS) and by the assessments of parents and teachers. Data were analyzed by SPSS. Statistical methods were Cronbach's ${\alpha}$, t-test, and Pearson's and Spearman's correlations. Results revealed differences between the assessments of parents and of teachers. While teacher assessments were very similar to the results of the KPS on logical mathematical and linguistic intelligence, the results of parents' assessments were different from the results of the KPS on musical, interpersonal-intrapersonal, and naturalistic intelligence.
마이크로셀 환경에서의 수신전력 및 지연 프로파일 예측을 위한 전파경로 추적법에 적용하기 위하여 반사지점을 찾는 방법인 개선된 영상기법과 반사 횟수에 따른 다중경로파 수를 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용한 전파경로 추적모텔을 이용하여, 여러가지 형태의 환경 구조 및 다중경로파 수에 대한 시뮬레이션 결과를 보였다 또한 예측모델의 신뢰성을 검증하기 위하여 도로 양쪽을 따라 배치된 아파트 단지 내에서의 측정한 측정치와 시뮬레이션 결과를 비교 검토 하므로서 적절한 반사 횟수를 제안하였다.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.
광 위상 공액은 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 신호의 장거리 전송을 위해 필수적인 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있는 기술 중 하나이다. 이 기술이 그동안 가지고 있었던 한계를 주기적 분산 프로파일을 갖는 분산 맵을 통해 해소하는 방안을 제안하고 분석해 보았다. 제안하는 시스템에서 광 위상 공액기 (OPC; optical phase conjugator)는 전체 링크의 1:2 또는 2:1의 위치에 배치되고, 분산 맵의 프로파일은 사인파 또는 반전된 사인파 모양의 주기적 형태를 갖는다. OPC가 전체 링크의 2:1 지점이 아닌 1:2 지점에 위치할 때 제안된 주기적 형태의 분산 맵을 통해 왜곡된 960 Gb/s WDM 신호의 보상이 더욱 개선되는 것을 확인하였다. 또한 제안된 주기적 분산 맵을 갖는 분산 제어 링크의 설계 융통성을 늘리기 위해서는 중계 구간에 할당되는 최대 RDPS (residual dispersion per span)가 1,800 ps/nm 이상이 되어야 하는 것도 알 수 있었다.
현재 인터넷 FTP(File Transfer Protocol)는 그 범용성과 안정성에도 불구하고 구조적인 문제로 인하여, 동시 다중 파일 송수신이 불가능하여 파일을 전송하려면 현재 진행중인 전송이 종료될 때까지 대기해야 하는 불편함이 있었다. 그리고 n(n>1)개의 파일을 동시에 송수신 하려면 사용자 측 PC와 서비스 제공자 호스트(HOST)에 n개의 클라이언트와 서버를 각각 띄워야 한다. 따라서, 메모리 및 네트워크 자원의 낭비와 허용 할 수 없는 시스템 부하를 초래하는 위험성까지 내포하고 있다. 앞서 기술한 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시스템부하를 최소화하고 효과적으로 동시에 다중 파일 송수신이 가능하도록 멀티쓰레드를 기반으로 한 NFTP(Next-Generation FTP)구조를 설계하였고, NFTP 프로토콜을 구현하였다. 본 논문에서 설계한 NFTP를 구현하여 실제 서비스에 적용한 결과, 이용자의 파일 전송 종료 대기 시간을 대폭 줄일 수 있었을 뿐만 아니라 시스템 부하도 적게 주어서 안정적으로 서비스를 제공할 수 있었다.
베어링은 각종 설비에서 활용되는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동 신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산 웨이블릿 변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿 계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 트리를 제안한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 베어링의 결함을 분류하는 데 우수한 성능을 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
본 연구에서는 한국인 정상 성인에서 음성(VRP) 및 말소리 범위 프로파일(SRP)을 이용하여 문단 읽기 시 전기성문파형검사(EGG)를 이용하여 측정한 평균 발화 기본주파수(SFF)를 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 또한 추정된 기본주파수(ESFF)와 실제 SFF 간 차이(DSFF)에 있어 성별 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 연구대상은 정상 음성을 가진 한국어 모국어 화자 85명이었다. 각 대상자는 /a/ 발성으로 전체 음역대를 측정하는 VRP 과제, '가을' 문단의 첫 번째 문장을 읽어 말소리 산출 시 음역대를 측정하는 SRP 과제, 전체 문단을 읽어 SFF를 측정하는 문단 읽기 과제를 수행하였다. VRP와 SRP를 통해 측정된 음역대 관련 변수들와 연령, 성별이 EGG를 통해 측정된 SFF를 예측할 수 있는지 알아보기 위해 단계적 다중회귀분석을 시행하였고, 예측된 ESFF와 SFF 간 차이의 절대값(DSFF)과 그 합계를 구하였다. 연구 결과, SFF의 예측변인은 VRP에서는 최저음도, 음도범위, 성별, 연령(adjusted $R^2=.931$)이었으며, SRP에서는 반음 단위 음역대와 최고음도(adjusted $R^2=.963$)였다. VRP와 SRP를 통해 예측된 두 가지 ESFF와 실제 SFF 사이에는 강한 양의 상관관계가 있었다. VRP와 SRP를 이용한 DSFF와 그 합계에 있어 성별 차이는 없었다. 결론적으로 VRP와 SRP를 통해 문단 읽기 시 SFF를 예측할 수 있었으며, SFF의 이상을 보일 수 있는 음성장애 환자에서 후속 연구를 통하여 임상적 시사점을 탐색할 필요가 있을 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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