본 논문에서는 유 무선 네트워크 환경에서의 자료 일치성 유지를 위한 동기화 프로토콜(SyncML1.1)을 검증한다. 프로토콜 검증에 관한 기존 연구에서는 약한 일관성을 갖는 동기화 프로토콜은 다루어지지 않았으며 정리 증명 혹은 모델 채킹에 대한 선택적 접근으로인해 증명 영역이 제한적이었다. 본 연구에서는 프로토콜의 의미를 정의하고 행위 및 시스템 구조, 메시지 패싱에 대한 개별적 모델을 단계적으로 설계하는 한편, 동기화 프로토콜에서의 안전성 및 상호 배제, 궁극성 속성은 시퀀트 계산법에서의 역방향 전략으로 증명되며, 모델 채킹 기술을 하나의 증명 규칙으로 사용했다. 본 연구는 두가지 부분에서 특징과 의미을 갖는다. 첫째, 정리증명과 모델 채킹이 혼합된 검증 방법을 사용했다. 둘째, 객체 제약 언어 및 정형 명세 언어의 사용을 통해 모델의 생성을 보다 단계적이고 정형적으로 유도했으며 이를 통해 검증의 신뢰성 및 품질을 높였다.
표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.
네덜란드는 지난 6월 유럽에서 최초로, 세계에서 두 번째로 망중립성을 보장하는 통신법 개정안을 채택하였다. 네덜란드에서의 망중립성에 대한 논의는 2011년 4월 최대 통신사업자인 KPN이 일부 애플리케이션을 이용하는 이용자에게 별도 과금을 하겠다는 계획을 공개한 이후 촉발되었다. 네덜란드 통신사업자들은 무료 VoIP(Voice over Internet Protocol)나 메시지서비스가 확산되면서 데이터 트래픽은 급증하는 반면 통신업계의 매출이 감소하면서 차세대 통신망 구축에 필요한 투자 재원 확보를 위해 추가 과금이 필요하다고 주장해 왔다. 반면에, 이용자들과 소비자단체들은 이동통신사들이 모바일 네트워크를 통제해 소비자 선택권 제한 등의 우려가 있다며 이에 반발하였고, 정치권이 이에 적극 동조하면서 법제화의 단계까지 진전되었다. 현재 우리나라에서도 망중립성 논의가 활발히 진행되고 있는데, 본 고에서는 네덜란드에서의 망중립성 법제화 배경과 그 내용, 그리고 법제화 이후의 동향을 분석함으로써 그 시사점을 도출하고자 한다.
주거환경의 변화는 주거공간을 구성하고 있는 제품을 더 이상 독립된 구조가 아닌 서로 네트워크로 연결된 하나의 제품 및 서비스로 인식될 필요성을 나타내고 있다. 따라서, 제품 및 서비스 컨셉 도출을 위한 사용자 조사 단계에서 사용자의 행위 관찰 시, 관찰의 범위가 기존의 개별 제품을 사용하는 환경 중심에서 전체 제품을 사용하는 환경으로 확장 될 필요가 있다. 본 연구에서는 주거공간에서 제품 사용의 관찰범위를 개별제품사용환경과 전체제품사용환경으로 분류하여 각각의 관찰범위에서의 사용자 행위 분석 데이터가 어떠한 차이를 갖는지 관찰법(Ethnography)을 이용한 사례연구를 통해 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 추후 주거환경을 구성하는 제품 및 서비스 개발 시 목적에 적합한 관찰범위를 선택하는데 있어 도움이 될 것이며, 기반이 되는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
컴퓨터 성능과 전산유체역학 분야는 지속적으로 발전하고 있으므로 이에 따라 유체의 유동장은 더욱 정확하고 상세히 묘사할 수 있게 될 것이며, 더불어 ALE유한요소법 등과 같은 유체-구조 상호작용해석 기법이 발전해 나갈 것이다. 따라서, 현재 수행되고 있는 풍동실험은 다양한 모형제작으로 인한 비용문제와 완성된 모형의 정밀도 문제, 각 모형에 대한 반복적인 실험과정 등 적절한 설계형상을 선택하는 과정에서 효율성이 낮은 경우가 많으므로 수치해석에 의한 내풍안정성 평가과정을 병행함으로써 실험의 효율성이 낮은 부분을 보완, 최소화할 수 있을 것이다. 특히 적은 비용 및 시간내에 개략적인 내풍안정성 파악이 요구되는 개념설계 및 초기설계단계에 근사적인 내풍안정성 검토 기술로서 결과적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한 수치해석기법의 가장 큰 장애요인었던 유체 유동장의 모사정도가 향상됨에 따라 수치해석에 의한 장대구조물의 내풍안정성해석은 앞으로 상당한 발전이 있을 것으로 전망된다.
본 논문에서는 지문인식 과정의 비용을 줄임으로써 보안유지시스템의 활용범위를 보다 확대시키는 기술 응용의 파급효과를 기대하여, 현재 널리 보급된 스캐너 영상입력 장치로 획득된 지문영상 처리 과정을 개선하여 보았다. 먼저 영상향상 단계에서는 비교적 양호하다고 이미 알려진 적응적 이진화 기법을 선택하여 이진화 효과를 높였고, 테이블 매핑(Table Mapping)법을 적용시켜 속도 개선 효과까지 얻을 수 있었다. 또한 이러한 과정을 거쳐 추출된 융선의 방향 특징점들이 지문인식 처리에 유효하게 적용됨을 보였다.
본 고에서 저자는 신규 통신 서비스로서 공중 무선 LAN 서비스의 수요 예측에 대해 다룬다. 신규 사업에 있어서 수요 예측은 사업의 수익성을 평가하는 가장 기본적인 자료이며 효과적인 마케팅 전략 수립을 위한 기초 단계로서 의미가 크다. 그러나 신규 서비스는 특성상 과거의 판매 자료가 존재하지 않기 때문에 시계열 자료를 이용한 수요 예측이 불가능하다. 따라서 본 고에서는 공중 무선 LAN 서비스와 유사한 특성을 지닐 것으로 판명되는 기존 서비스인 ADSL/케이블모뎀 서비스와 이동전화 서비스의 과거의 확산 과정을 분석하여 공중 무선 LAN 서비스의 확산 과정을 살펴본다. 이러한 유사추론과정을 통해 2006년까지 공중 무선 LAN 서비스의 가입자 수를 예측한다. 또한 선택모형(choice model)을 이용한 잠재 시장 규모의 추정법에 대해 언급한다.
워터제트(Waterjet) 추진의 개념은 선박용 스크류 프로펠러 만큼이나 오래 되었지만, 1960년대 까지도 많은 이용이 없었다. 왜냐하면 스크류 프로펠러가 더 간단하고 가벼우면서 훨씬 더 효 율적인 추진도구로 간주되어 왔기 때문이었다. 그러나 최근 수년 사이에 워터제트로 추진되는 세계적인 선박들 및 제작회사들의 수가 괄목할만한 증가를 보이고 있고, 선진국의 초고속선 개 발과 관령하여 워터제트 추진방식에 대한 새로운 시각에서의 연구가 활발히 진행되어지고 있 다[1]. 21세기 해상교통수당을 선도할 수 있으리라 판단되고 있는 초고속선 개발 연구를 수행하고 있는 선박·해양공학연구센터에서도 초고속선용 추진 장치로서 워터제트 추진기를 선택하였었 다[2]. 이러한 대표적인 이유로서는 종래의 일반적인 선박용 스크류 프로펠러로서는 고속 추진에 한계를 가지고 있는 반면, 워터제트 추진방식은 각 요소들의 최적 설계를 통해 고속에서의 추 진효율 향상을 꾀할 수 있기 때문이었다. 선진국에서는 이미 이러한 워터제트 추진에 대한 성 능해석 기법이 정립되어 있고[3], 중.소형 워터제트 추진기 제작을 통한 경험을 바탕으로 대출력 워터제트 추진기 개발도 가능한 단계이다[4]. 그러나 국내에서는 이에 대한 연구가 거의 없어 외국의 기술에 의존하고 있는 실정이다. 본 고에서는 워터제트 추진기의 기본적인 개념과 당 연구센타에서 수행하고 있는 모형시험법 개발 연구의 일부를 소개하고자 한다.
본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.
본 논문에서는 T1 강조영상, T2 강조 영상 그리고 PD의 영상의 특징을 상호 보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 단계에서는 PD 영상으로부터 대뇌 마스크를 획득한 후, T1과 T2, PD의 입력 영상에 대뇌 마스크를 씌워 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 둘째 단계에서는 대뇌 내부 조직에 해당하는 두드러진 클러스터(outstanding cluster)를 3차원 클러스터들 중에서 선택한다. 3차원 클러스터는 최적스케일 영상(optimal scale image)으로 이루어지는 3차원 공간상에서 화소가 밀집된 봉우리들을 교집합해서 생성되는 클러스터로 결정한다. 최적스케일 영상은 각 2타원 히스토그램에 스케일 스페이스 필터링을 적용시키고 그래프(graph) 구조를 검색하여 2차원 히스토그램의 모양을 가장 잘 나타내는 봉우리(peak) 영상을 최적 스케일 영상으로 선택한다. 마지막 단계에서는 앞에서 찾은 두드러진 클러스터의 중심값을 FCM 알고리듬의 초기중심 값으로 두고, FCM 알고리듬을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심값을 계산함으로 초기 값을 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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