본 논문에서는 방향성 안테나를 이용하는 애드 혹 네트워크에 있어서 노드의 고장이나 이동에 따라 라우팅 경로가 이용 불가능하게 되는 경우 해당 노드의 braid라 명명된 이웃 노드로 우회하도록 함으로서 신속하게 경로를 복구하도록 하는 다중 경로 라우팅 기법을 제안 한다. $1,000m{\times}1,000M$의 영역에 50개의 노드가 균등하게 분포되며 10m/s 이하의 노드 이동 환경에서 전방향 안테나를 사용하는 경우(사용 안테나 요소수 K=1)와 비교하여 방향성 안테나를 사용하는 경우(K>1), 제안 방식은 패킷 전송률과 라우팅 홉 수 등의 측정 항목에 있어 우수하였다. 개선점으로 경로 설정 시 수반되는 지연시간을 단축하는 것이 필요하다.
평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.
최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.
IP 카메라는 원격지에서도 감시할 수 있을 뿐만 아니라, UTP를 통해 전원 공급도 가능한 장점을 가지고 있으므로 아날로그 CCTV를 급속하게 대체하고 있다. 본 논문에서는 IP 카메라에 널리 적용되고 있는 ONVIF 표준의 프로토콜 구조와 그 외에도 이를 지원하기 위한 인터넷 프로토콜들을 소개하고, 상용보드 상에서 ONVIF 디바이스를 구현한다. 이러한 기능들은 클라이언트 (PC)의 관리 프로그램에서 제어 가능하지만, 사생활 보호 마스크나 열화상 카메라의 온도표시, 관심 영역과 같은 기능은 디바이스 상에서 웹 뷰어를 통해 구현한다. 실험을 통해 IP 카메라와 클라이언트 프로그램이 주고받는 SOAP 메시지와 스트리밍되는 영상을 통해 ONVIF Profile S와 웹 뷰어 기능을 확인한다.
최근 들어 IEEE 802.11 WLAN(Wireless Local Area Network) 서비스에 대한 수요의 증가와 함께 WLAN 환경에서 실시간 멀티미디어 서비스를 이용하려는 사용자의 관심이 날로 증가하고 있다. 그러나 IEEE 802.11i의 보안 정책은 MS(Mobile Station)의 이동이 빈번하게 발생하는 WLAN 환경에서 끊김 없는 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하기에는 핸드오프 지연 시간이 너무 길어 이를 보완하기 위한 기법들이 제안되고 있다. 또한 IEEE 802.11i에서 제시하고 있는 세션 키 도출 과정 및 핸드오프 메커니즘에는 DoS(Denial-of Service) 공격 가능성이 내포되어 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 중앙집중식 WLAN 환경을 기반으로 안전하고 효율적인 핸드오프 메커니즘을 소개한다. 상호인증 및 세션키 도출로 사용되는 802.11i의 4-way Handshake 과정이 2-way Reassociation 과정으로 대체된다.
청각정보는 시각에 비해 방향에 제한을 받지 않으므로 자동차 내에서 긴급한 알림이나 경고의 목적으로 활용된다. 그러나 청각장애 운전자는 청각정보를 인지할 수 없으므로 이를 대체하기 위해 다양한 시각화 방법이 시도되고 있다. 청각정보를 시각화할 때는 시각에 집중되는 인지과부하를 방지하기 위해 중요한 정보만을 선별해서 제공하여야 하며, 이를 위해서는 자동차 내 청각정보의 유형 분석이 우선되어야 한다. 본 연구에서는 청각장애 운전자의 운전상황 관찰을 통해 자동차 내에서 경험하는 청각정보를 수집하였다. 수집된 33가지의 청각정보는 전문가 그룹에 의한 개방적 카드소팅을 통해 12개의 그룹으로 분류되었으며, 그룹 간 상대적 중요도 비교를 통해 4개의 계층으로 분석하였다. 제시된 자동차 내 청각정보 유형은 청각정보를 시각 또는 촉각으로 변환하여 표시할 때 중요한 정보를 선별하기 위한 가이드 라인으로서 활용이 가능하다. 본 연구는 청각장애 운전자를 대상으로 일상에서의 실제 운전상황 관찰에 의한 사용자 경험 분석이 이루어졌다는 데 의의가 있다.
최근 세계 경제에 중요한 영향을 미치는 글로벌 거대 IT 기업들의 출발은 창업자의 기업가정신(Entrepreneurship)에 기반한 스타트업이었다. 주변의 문제를 인지하고 이를 창의적으로 해결하고자 하는 기업가정신의 발현이 수많은 사람들이 누리는 서비스로 승화되어 경제적, 사회적 기여를 가져오자 기업가정신 교육에 대한 국내외 관심이 더욱 높아졌다. 기업가정신 교육과 관련된 국내외 연구들은 대체로 교육과 교육수혜자들의 창업의도와의 관계를 밝히는데 집중해 왔다. 본 연구는 기업가정신 교육 과정의 중요도와 체계적 접근이 부족하다는데 문제의식을 가지고 AHP 분석 기법을 활용해 기업가정신 관련 교육을 진행하는 교육자들을 대상으로 교육 과정에 있어 핵심이 되는 요소와 교육활동을 확인하였다. 분석결과, 국내외 교육자들은 역량 교육 차원을 인성 교육 차원보다 중요하게 평가하는 것으로 나타났다. 인성 교육 차원 내에서는 습관이 태도보다 중요하다고 평가하였으며, 역량 교육 차원에서는 기법 교육 모듈이 지식 교육 모듈보다 더 중요하다고 인식하는 것으로 나타났다. 이밖에도 8개 교육활동에 대한 우선순위를 파악하였다. 이 연구가 기회포착형 창업에 대한 대응뿐 아니라 국내 기업가정신 교육의 저변이 보다 안정적으로 확대되는데 기여하길 기대한다.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.
업적 시스템은 게임의 한 분야에서 빠르게 확산하여, 현재는 업적이 없는 게임을 찾기가 어려워졌다. 그러나 이러한 업적 시스템의 도입은 성취감과 몰입감 저하, 난이도 설정의 실패와 같은 여러 단점을 수반하고 있다. 그런 업적 시스템의 단점마저 게임의 독특한 특징으로 승화시켰던 업적 게임 장르가 있었지만, 그 수가 줄어들고 있다. 이런 상황에서 기존 게임의 단점을 고쳐 업적을 좋아하는 마니아들의 요구를 충족시킬 수 있는 업적 게임 'Achievement Run'을 개발했다. 본 논문은 'Achievement Run'이라는 새로운 업적 게임의 개발 과정을 소개하고, 심층 인터뷰를 통해 게임의 업적 시스템이 대체로 긍정적인 플레이어 경험을 제공한다는 결과를 확인하였다. 따라서, 이 논문은 업적을 중시하는 게임 마니아뿐만 아니라, 게임 개발의 전반에 걸쳐 유용한 지침을 제공할 것이다.
최초의 방송미디어로 오랜 시간 큰 인기를 누렸던 라디오는 현재 위기를 맞이하고 있다. 라디오는 여전히 장비 구매 및 수신 비용 측면에서 저렴하며, 가장 소형화할 수 있는 기기이기에 휴대하기 가장 좋고 비상 시 정보원으로서 활약하고 있지만 다양한 경쟁 미디어의 범람 속에서 위기를 맞이하게 된 것이다. 라디오는 2000년 이후 지속적으로 이용률이 떨어지고 있으며 디지털화도 아직 완벽히 이루지 못한 채 표류 중이다. 그러나 라디오는 그 특성 및 가치가 생존 및 발전을 보장하고 있다. 소리만을 매개로 한다는 점은 라디오의 한계이지만 라디오만의 고유한 가치이기도 하다. 다양한 경쟁 매체의 범람 속에서 라디오는 그 가치로 인해 살아남으며, 또 상당한 가능성을 가지고 있다는 점은 영국의 경우를 통해 볼 수 있다. 영국은 1990년대보다 2000 년대에 더 높은 라디오 청취율을 이끌어 냈다. 이에 본고는 일상성, 정보성, 개인성, 참여성, 모험성, 대체미디어, 전문성, 음악미디어의 특성을 갖는 라디오와 인터넷의 특성을 비교해보고, 교통수단 이용 시 차량용 기기를 이용한 지상파 안테나 직접 수신 방법이 가장 높은 비율을 차지하는 라디오의 청취 방법에 대하여 연구하며, 라디오 청취율 증가에 대한 이해를 통하여 라디오의 미래를 특히 스마트폰과 인터넷을 기반으로 한 스마트 세대의 특성과 대비하여 고찰해보고자 하였다. 그 결과 스마트 세대들은 파편적인 정보 속에서 자신들의 선택에 의해서만 취득할 수 있었던 오락과 유희가 변화를 꾀하고 있는 것으로 판단되며, 라디오는 '선별된 정보' 및 '신뢰성'이라는 장점을 통해 미래에도 영향력을 지닌 미디어가 될 수 있을 것이라 예상된다. 그러나 이러한 가능성을 염두에 둘 때 라디오는 결국 디지털화와 동시에 방송 콘텐츠의 전문성과 신뢰성을 더욱 키워야 할 필요가 있을 것이며, 그 초점은 다양한 경험과 문화적 체험에 맞추는 것이 라디오만의 경쟁력을 갖춘 것이라 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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