인간과 기계의 인터페이스로서 EEG를 이용한 방법이 새로이 부각되고 있다. 두뇌 피질로부터 추출되 는 EEG 신호를 처리해서 컴퓨터로 하여금 사람의 생각을 예측사고 원하는 바를 처리해주도록 하자는 것 이 궁극적인 목표이다. 본 연구에서는 두뇌피질 부위 중 손과 팔의 움직임에 민감하게 반응하는 부분 으로부터 EEG 신호(signal)를 추출해서 오른손 움직임인지 왼손 움직임인지를 구분해 주는 운동 신호 분류 방법을 제안하고 실험했다. 제안된 방법에서 성공률은 최대 89%를 보였으며, 이 방법을 응용하면 간단한 작업을 EEG로 처리하는 인터페이스의 설계,구현이 가능할 것이다.
본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템 구축시 설계단계의 첫번째 부분으로 소프트웨어 개발시 중요시 되고 있다. 아키텍처 설계시는 비즈니스 목표나 품질 요구사항, 도메인의 특징과 개발 환경 등 여러 가지 사항을 고려해야하고 설계된 아키텍처를 검증할 수 있어야 한다. 그러나 성숙한 아키텍처가 아닌 경우 개발하고자 하는 시스템의 아키텍처 설계나 검증이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 정보시스템에서 많이 사용되고 있는 아키텍처를 도출, 분류해보고, 품질 속성 만족 여부를 분석함으로써 비즈니스 정보 시스템 구축시 아키텍처들에게 아키텍처 참조 모델을 제공하고자 한다.
방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.
IoT(Internet of Things)의 주요기술인 WSNs(Wireless Sensor Networks)는 위치를 기반으로 정보를 전달하거나 인증을 하는 경우가 많기에 잘못된 위치 정보는 서비스에 큰 위험이 된다. 따라서 위치 정보를 검증하는 방법은 필수적이다. 목적에 적합한 기법을 설계하기 위해서는 기존 연구들에 대한 통합적인 분석과 분류 결과가 중요하다. 본 논문은 WSN 를 대상으로 개발된 위치 검증 기법들의 특징에 대해 통합적인 분석 및 분류 결과를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기발표된 주요 위치 검증 기법들의 특징 분석 결과를 바탕으로 분류 기준을 설정한다. 그리고 설정한 분류 기준에 따라 기존 연구 결과를 분류하고 각각의 특징과 발전 방향을 기술한다. 본 논문의 결과는 기존의 위치 검증 기법 분석 및 분류 연구와 비교해, 보다 다양한 기준을 제시하고 있다는 점에서 신규 기법의 설계시 유용한 참고자료가 될 것으로 기대된다.
과학기술정보의 의미적 상호운용성 문제는 빈번하게 발생한다. 잘 만들어진 분류체계는 상이한 데이터베이스 간에 의미상 불일치 없이 정보를 교환하기 위한 도구로 사용될 것이다. 하지만 각 데이터베이스가 취하고 있는 분류체계가 상이함으로 인해서 여전히 현실적인 장벽이 존재한다. 따라서 분류체계간의 일치 및 조화는 매우 시급한 문제이다. 본 논문의 목표는 다른 분류체계('국가과학기술표준분류'와 'KISTI 표준 분류')를 갖는 데이터베이스간의 정보 교환 시에 발생할 수 있는 의미적 불일치를 해결하는 것이다. 이를 위해서 과학기술의 개념적 체계 분석을 수행하였고 다섯가지의 일치/불일치 유형을 사례에 기반하여 분석하였다.
본 연구에서는 2015 개정 교육과정에 기초한 고등학교 정보 교과서를 분석하였다. 내용 분석법으로 교과서의 구성체계를 분석하였으며, Anderson의 교육목표 분류법에 따라 학습목표를 분석하였다. 내용 분석법을 적용한 결과, 교과서는 교과 핵심역량을 증진할 수 있도록 활동, 수준별 학습, 소그룹 학습을 포함하여 구성하였다. 학습목표를 분석한 결과, 인지과정 측면에서 이해하다(41%), 개발하다(20%), 적용하다(18%)가 높았으며, 지식의 유형 측면에서는 개념(45%)이 가장 높고, 이어서 절차(32%), 사실(12%)이 높게 나타났다. 본 연구에서는 이러한 분석 결과를 토대로 교과서의 개선 방안을 제안하였다.
본 연구는 전국 2년제 7개 대학 안경광학과의 교육목표 서술 내용과 개설된 교육과정의 교과목을 교양, 전공 필수, 전공 전공 선택 등으로 분류하여 조사 분석하였다. 교육목표는 7개 대학 모두 2년제 대학 교육 목적에 맞는 전문 직업인 양성이었으며, 목표 서술 내용은 대학 교육을 통해 달성 가능한 내용으로 조사되었다. 교육과정은 7개 대학 모두 안경사 국가 면허 시험 과목으로 개설되어 있으나, 검안학 교과목의 굴절검사, 안기능검사와 교양교과목의 직업의식, 조직 내 리더십, 마케팅 관련 교과목의 편성이 더 요구되고, 임상 현장실습 교육은 전문직업인이 되기 위한 경험으로 모든 대학은 교과목으로 개설할 필요성이 있다.
비행기나 인공위성에 탑재된 SAR (Synthetic Aperture Radar) 레이더 또는 적외선 센서(FLIR)로 촬영한 데이터는 제한된 전송채널을 통해 신속히 전송하기 위해 데이터 압축을 필요로 하게된다. 이때 가능한 높은 압축율을 얻으면서 동시에 높은 목표물 탐지 능력을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 서브밴드 코딩(subband coding) 과 벡터 양자화(VQ)를 이용하여 압축 알고리듬을 목표물 탐지의 예측기(predictor) 및 분류기(classifier)로 적용시킴으로써 목표물의 탐지능력을 유지하면서 효과적으로 압축할 수 있는 자동탐색기능 압축시스템(Joint ATR-compression System)을 제안하였으며 제안된 알고리듬을 사용한 경우의 시뮬레이션 결과는 200:1 이상의 높은 압축율에 대해서 비교적 높은 목표물 탐지 능력을 유지하고 있음을 나타내었다.
본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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