지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.
직접위성방송(DBS)은 해상에까지 광범위한 방송서비스를 제공할 수 있는 매우 유용한 매체이다. 그러나 해상에서의 DBS 수신장치는 선박의 운항이나 동요의 상태에 관계없이 안테나가 위성을 계속 추적해야 하는 복잡한 제어장치를 필요로 한다. 본 연구는 한반도 연 근해를 항해하는 선박에서 Koreasat의 DBS를 수신할 수 있는 장치의 개발이 목표였으며, 특히 소형선박에 쉽게 탑재하고 사용할 수 있도록 다른 항법장비와 연계됨이 없이 장치의 독립적인 운용형태로 설계하였고 소형, 경량, 저가격화에 중점을 두었다. 그러므로 한반도 연·근해에서 koreasat의 탐색과 추적조건을 분석하고 이에 적합한 Az/El 2축 마운트를 설계하여 제작하였으며, 스텝트랙(step track) 방식에 의한 추적과 각속도 센서를 이용한 마운트의 동요보정 기능을 연구하였다. 실험을 위하여 장치를 탑재할 수 있는 선박운동 시뮬레이터를 제작하여 목표치의 동요를 구현하고, 추적과 동요보정에 따른 수신상태를 측정, 분석하면서 실험적으로 최적의 알고리즘을 구현하였다.
본 논문은 LoRa 통신 환경에서 UAV를 이용하여 표적을 찾는 방법을 제시한다. 제안 된 방법은 사각 지대없이 목표 신호를 찾을 수 있도록 UAV 비행 경로를 제안한다. 비행 경로는 신호 강도의 변화를 사용하여 비행 중 전송 된 신호의 강도를 사용하여 변경되었습니다. 제안 된 방법을 시뮬레이션으로 검증하여 3 회 비행의 효율성은 높지만 목표 추적에 시간이 오래 걸리는 것을 확인했다. 목표를 찾는데 걸리는 시간을 줄이고 시간이 중요한 요소 일 때 효율성을 높이려면 3 대의 UAV를 비행하는 것이 가장 좋다. LoRa 통신은 생산 비용을 낮추고 저비용으로 시스템 구축을 가능하다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
기존의 요구사항 추적테이블은 요구관리적 관점에서 요구사항의 일관성, 완전성 확보를 목표로 하거나 요구사항 누락과 충돌, 중복 방지 요구사항 변경관리 측면만을 강조해 왔다. 그러나 자체 솔루션 개발관점과 유지보수 측면에서 제시된 요구사항 추적테이블이 없었다. 따라서 본 논문에서는 Pain Chain을 근간으로 개발 후 유지보수 요청관리에 효과적인 요구사항 추적테이블 방안을 제시하고자 한다.
전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.
DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적인 분산 서비스 거부 공격이다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시커 서비스를 중단시킨다. 이러한 공격에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 전달된 공격 패킷을 통하여 네트워크상에서 공격 패킷 전달 경로를 재구성한다. 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 본 연구에서는 SVM 모듈을 적용한 라우터에서 DDoS 트래픽에 대한 판별 기능을 제공하고 또한 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 마킹 기법을 제시하였다. 연구 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
오늘날 우리는 소비자 중심시대에 살고 있다. 이로 인해 소비자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 연구 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 사용자의 시선 추적을 통해 사용자마다 알맞은 서비스를 제공해주는 시스템을 제안하고자 한다. 이와 같은 시스템을 위해서는 멀티미디어 콘텐츠를 객체로 나누고 실시간 모니터링을 통해 사용자의 시선을 추적해야 한다. 시선 추적을 통해 사용자의 관심영역을 파악하고 사용자마다 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템을 목표로 하며 향후에 이 시스템은 더욱 효과적으로 사용자의 욕구를 충족시켜 줄 수 있을 것이라고 기대한다.
대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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