비지도 도메인 적응은 연단위 작물 분류를 위해 매년 반복적으로 양질의 훈련자료를 수집해야 하는 비실용적인 문제를 해결할 수 있다. 이 연구에서는 작물 분류를 위한 딥러닝 기반 비지도 도메인 적응 모델의 적용성을 평가하였다. 우리나라 마늘, 양파 주산지인 합천군과 창녕군을 대상으로 무인기 영상을 이용한 작물 분류 실험을 통해 deep adaptation network (DAN), deep reconstruction-classification network, domain adversarial neural network (DANN)의 3개의 비지도 도메인 적응 모델을 정량적으로 비교하였다. 비지도 도메인 적응 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 소스 베이스라인 및 대상 베이스라인 모델로 convolutional neural networks (CNNs)을 추가로 적용하였다. 3개의 비지도 도메인 적응 모델은 소스 베이스라인 CNN보다 우수한 성능을 보였으나, 소스 도메인 영상과 대상 도메인 영상의 자료 분포 간 불일치 정도에 따라 서로 다른 분류 성능을 보였다. DAN의 분류 성능은 두 도메인 영상 간 불일치가 작을 때 다른 두 모델에 비해 분류 성능이 높은 반면에 DANN은 두 도메인 영상 간 불일치가 클 때 가장 우수한 분류 성능을 보였다. 따라서 신뢰할 수 있는 분류 결과를 생성하기 위해 두 도메인 영상의 분포가 일치하는 정도를 고려해서 최상의 비지도 도메인 적응 모델을 선택해야 한다.
첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.
본 연구는 기존의 ServQual 평가모델을 기초로 대학 캠퍼스에 적용가능한 CampusQual 평가모델을 개발하여 중국 칭화대학교에 재학 중인 한국 학생을 대상으로 교내 학습, 정보활용과 대학생활 등에 적응도 조사를 수행하였다. 이 평가모델에는 인구통계학적 변인, 학습과 정보활용, 교내생활적응, 시설환경, 사회교류관계, 관련된 학교제도와 규정을 포함하는 총 5개 분야 30개의 변인들에 대한 설문문항을 포함하고 있다. 만족도, 요구도, 적응도로 구분되는 평가결과는 CampusQual 평가모델에서 제시한 수식으로 계산하였다. 평가결과를 기반으로 한국 유학생이 칭화대학교에서 학업과 생활을 보다 원활하게 수행해 나가는데 필요한 새로운 캠퍼스 서비스 방안을 제시한다.
유비쿼터스 환경에서 컨텐츠 서비스를 하기 위해 DRM 시스템은 컨텐츠 적응변환을 필요로 한다. 그러나 DRM 시스템에서 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 삽입된 워터91크는 컨텐츠 적응변환으로 인해 왜곡된다. 본 논문에서는 워터마킹기술과 컨텐츠 적응변환을 함께 사용하기 위한, 유비쿼터스 DRM 시스템에서의 워터마킹 시스템을 제안한다. IMPRIMATUR 모델에 기반한 DRM시스템에서 컨텐츠 적응변환 후 워터마크의 생존여부를 나타내는 워터마크 유효 정보 추출과정과 이를 표현하는 메타데이터를 제안한다. 마지막으로 기존에 사용되고 있는 워터마킹 알고리즘을 컨텐츠 적응변환에 적용하는 실험을 통해서 제안한 워터마킹 시스템이 컨텐츠 적응변환에 유용하다는 것을 증명하였다.
딥러닝의 발전으로 인공지능의 실세계 응용이 다방면으로 확대되고 있다. 하지만 학습에 사용된 소스 도메인 데이터와 테스트에 사용된 타겟 도메인 데이터 간의 분포 차이로 인해 모델의 성능이 크게 저하될 수 있다. 이를 극복하기 위해 도메인 적응 방법이 제안되었으나, 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없는 경우 적용에 한계가 있다. 이에 대응하여 소스 데이터가 필요 없는 소스-프리 도메인 적응 기술과 실시간으로 적응하는 테스트 시간 적응 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 최신 소스-프리 도메인 적응 및 테스트 시간 적응 방법의 동향을 파악하고 각 방법론의 기술적 특징을 분석하고자 한다.
본 연구의 목적은 허쉬(Hirschi)의 사회유대이론과 학교적응 영역의 기존연구를 토대로 청소년의 학교적응에 관한 사회적 관계 모델을 제시하고 검증하는 것이다. 사회적 관계 모델에는 부모관계변인, 친구관계변인, 교사관계변인이 포함되었다. 연구 대상은 인문계 고등학교 재학생 351명과 전국 쉼터에 머무르고 있는 청소년 143명으로 총 494명이었다. 자료분석방법으로는 기술통계, 상관관계분석, 중다회귀분석이 사용되었다. 분석결과, 청소년의 학교적응에 관한 사회적 관계 모델이 청소년의 전반적 적응과 학업적 적응(성적)을 설명하는 데 유의미하다는 것이 밝혀졌다. 구체적으로는, 부모와의 관계가 좋을수록, 친구와의 관계가 좋을수록, 교사와의 관계가 좋을수록 청소년의 학교적응도가 높아지는 것으로 나타났으며, 이 중 가장 영향력있는 변인은 교사관계 변인이었다. 이러한 결과를 기초로 본 연구는 청소년의 학교적응을 높이는 방법으로서 교사 친구 부모와의 관계를 긍정적으로 변화시키기 위한 실제적 방안을 제시하였다.
적응관리는 불확실성이 존재하는 상황에서 자연자원을 관리하는 최적의 관리방법들 중의 하나이다. 여러 가지 한계에도 불구하고, 자연자원 관리에 대한 정책 및 계획수립에 있어 적응관리방법 활용의 필요성은 국제적으로 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 자연자원 관리분야에서는 적응관리의 활용사례가 매우 드물다. 본 연구에서는 적응관리의 정의, 절차, 장애요인들과 적용시 고려할 점에 대한 고찰 및 적응관리방법에서 필수적인 요소인 생태모델에 대하여 리뷰하였다. 또한, 적응관리의 도입이 권장되는 바다숲, 연안습지 및 수산자원관리분야에 적응관리방법을 적용할 경우 고려해야 할 사항들에 대하여도 고찰하였다.
본 논문은 보다 빠른 네트워크 서비스를 제공하기 위하여 통신 모델에 적용되는 버퍼의 자료구조인 네트워크 혼잡 적응 버퍼를 소개하고 이의 성능을 분석한다. 이 버퍼는 1) 정적으로 할당한 버퍼의 용량을 입력되는 패킷의 수에 따라 동적으로 변경 킬 수 있으며, 2) 배열을 사용함으로써 빠른 메모리 정근과 최적의 용량으로 메모리를 할당할 수 있으며 3) 기존 혼잡제어 알고리즘에 쉽게 적응시킬 수 있다.
생물과 같이 외부 환경의 변화에 적응하는 능력을 갖도록 하기 위한 시스템을 다치오토마타를 사용하여 모델화하고 이들에 대하여 도태, 교배, 돌연변이 둥의 유전적 조작을 반복함 적용에 의해 유한 상태 전이 과정을 해석하고 응용할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 해석과 방법에 대한 모델을 기초로 자기 갱신할 수 있는 자율 오토마타와 환경에 적응할 수 있는 적응 오토마타를 실현하는 기초 단계로 적용할 수 있는 가능성을 제안한다.
최근 비즈니스 프로세스 통합에 관련된 다양한 연구를 통해, 수많은 비즈니스 프로세스 언어 및 표기법들이 개발되고 있다. 표준화되지 않은 다양한 비즈니스 프로세스 언어들은 비즈니스 프로세스를 자동화하려는 기업들뿐만 아니라, 비즈니스에 참여하는 일반 사용자에게도 혼동을 가져온다. 본 논문은 다양하고 표준화되지 않은 비즈니스 프로세스 언어들을 모두 디자인할 수 있기 위한 적응적인 모델을 제안한다. Jena와 JGraph와 같은 기존 모델의 장점들을 조합하고 단점을 보완하여 개발되었다. 본 논문에서 제안한 모델은 파이프-필터 아키텍쳐를 이용해 비즈니스 프로세스의 데이터를 단계적으로 추출한다. 그리고 추출된 데이터는 다양한 환경에 적응하기 위해, 해쉬 또는 링크드 리스트의 자료 구조에 저장되어 관리된다. 마지막으로, 저장된 데이터들은 사용자의 요구에 따라 실행언어로 변환되거나 다시 GUI에 보여 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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