본 연구에서는 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 최적 절점생성기법을 제안하고 이를 Element-free Galerkin 방법에 적용하였다. 무요소방법에서 제안된 일반적인 적응적 절점배치방법의 경우 적분격자를 이용하기 때문에 그 절점의 분포가 평가된 오차를 정확히 반영하지 못하고 불균등한 세분화로 인해 주변 절점분포와 급격한 절점밀도의 차이를 보이게 되어 추가적인 해석오차를 유발한다. 본 연구에서는 평가된 오차의 분포와 적분격자를 따라 구성된 불균등한 초기절점배치를 최적삼각격자 구성기법인 Bubble Mesh 기법을 이용하여 최적화 시키는 적응적 절점구성기법을 제안하였다. 절점의 불균등한 배치에 따른 추가적인 오차의 발생현상을 보이기 위해 1차원 문제를 해석하였고 본 연구에서 제안된 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 무요소해석법의 적용성을 보이기 위해 2차원 문제를 해석하였다.
최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.
기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.
본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
인도어 무선 통신 시스템에서 무선 네트워크의 신뢰성 보장을 위하여, 갑작스런 네트워크 결함 문제의 발생을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 연결성 제공을 위하여 적응적 자원관리 (ARM: Adaptive Resource Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량 및 사용자 공평성을 동시에 고려하여, ARM 기법에서는 적응적으로 힐링 서브채널 세트를 결정하고, non-convex 최적화 문제를 기반으로 서브채널과 파워를 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.
본 연구는 청소년의 최초 지위비행 발생시점을 비연속 생존분석을 통해 규명하고, 최초 지위비행에 미치는 영향요인을 분석하는데 목적이 있다. 분석은 한국아동청소년패널조사(Korean Children & Youth Panel Survey)의 중1패널 5개년 자료를 활용하였으며, 분석 대상 학생 수는 2,277명(남학생 1,126명, 여학생 1,151명)이다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 최조 지위비행 발생에 대한 위험확률은 중2때 16.6%로 가장 높았으며, 중3때는 다소 감소하였으나 전반적으로 학년이 높아지면서 지속적으로 증가하였다. 둘째, 우울, 공격성과 같은 청소년의 심리, 정서 요인이 최초 지위비행 시점에 유의하게 영향을 미쳤다. 셋째, 부모의 부정적 양육방식인 학대는 비행에 유의한 영향을 미친 반면 방임은 유의하지 않았다. 넷째, 청소년 주변의 비행친구는 최초 지위비행에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 다섯째, 학교요인 중 학습활동 적응, 학교규칙 적응, 교우관계 적응은 지위비행에 영향을 미친 반면 교사관계 적응은 유의하지 않았다. 청소년의 최초 지위비행에 대한 발생시점과 영향요인을 분석한 결과 청소년의 지위비행 예방을 위해 초기 개입이 중요하며, 따라서 이에 대한 적절한 교육과 지원이 필요하다.
최근 녹색 IT(Green IT)에 대한 관심이 증가하면서 많은 연구자들이 적응적 전송률(Rate adaptation)을 이용한 에너지 효율적 이더넷(Energy Efficient Ethernet: EEE)에 관심을 보이고 있다. 그러나 적응적 전송률은 트래픽 패턴에 따라 다른 에너지 효율성 및 전송률 변화에 따른 지연 시간의 편차를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 적응적 전송률 기법을 이용한 이더넷에서 트래픽 패턴이 에너지 절약 및 지연 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 OPNET Modeler를 이용하여 다양한 트래픽 패턴 생성을 위한 포아송(Poisson) 프로세스 기반 및 파레토(Pareto) 분포 기반의 ON-OFF 트래픽 생성 모델과 적응적 전송률을 이용한 이더넷 노드를 구현하여 시뮬레이터를 설계하였다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 총 전송률 변화 횟수, 전송율 절감, 에너지 절약율, 평균 큐 지연 시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 적응적 전송률은 자기유사성을 갖는 IP 트래픽 패턴이 총 전송률 변화 횟수, 전송률 절감 및 에너지 절약율에 영향을 미침을 확인할 수 있었으며 높은 전송률 변화로 인한 오버헤드의 발생을 보였다.
본 연구의 목적은 다문화가정 자녀의 스트레스에 영향을 미치는 변인을 규명하기 위해 다문화가정 자녀의 특성 중 내재화문제, 학교적응, 문화적응이 스트레스에 미치는 영향력을 알아보고, 사회적 지지가 이러한 변인에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다. 다문화가정 자녀의 스트레스에는 문화적응 변인이 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 다음으로 내재화문제, 학교적응 순이었다. 특히, 문화적응과 관련된 스트레스 중에서는 어머니의 국적 때문에 발생하는 갈등도 있었으나 그 보다는 한국어에 대한 스트레스가 더 큰 문제로 작용하고 있었다. 그 밖에 내재화 문제에 따른 갈등이 증가하거나, 학교적응도가 낮아질 경우 스트레스가 증가하였으며 사회적 지지가 증가할수록 스트레스 정도는 감소하는 것으로 나타났다. 다문화가정 자녀가 경험하는 스트레스를 경감시키는 위해서는 다문화라는 배경적 특수성보다 다른 학생들과 동일한 발달 단계에 있는 대상으로 접근하는 관점이 필요하다. 그리고 다문화가정 자녀에게 학교는 다른 사회적 환경보다 안전한 곳으로 기능할 수 있으므로 앞으로 다문화가정 자녀들을 위한 학교의 역할과 기능에 대한 새로운 방향이 모색되어야 할 것이다. 다문화 가정 자녀에게 한국어와 한국문화를 알리는 단순한 정보 제공 수준을 벗어나 문화적 차이를 수용하고, 개인의 자존감을 향상시켜 줄 수 있는 다양한 교육적 기회가 제공되어야 한다.
본 논문은 적응적 휘도 성분 부호화(Adaptive Luminance Coding)알고리듬을 이용한 블록의 움직임을 고려한 장면전환 감지 성능을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 기존의 장면전환 기법에서는 단순 물체의 움직임도 장면전환으로 인식하는 문제가 발생하는 점을 착안하여 본 논문에서는 적응적 휘도 성분 부호화와 블록 매칭 오류를 활용하여 보다 정확한 장면전환 기법을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 높은 Precision과 Recall을 보이는 것을 확인할 수 있다.
그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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