고등교육의 질 관리를 중요하게 생각한 국가들은 다양한 제도나 방법을 통해 교육의 질 강화를 진행하고 있다. 컴퓨터과학 분야에서도 고등교육의 질 관리를 위해 교육과정 표준을 구성하는 등 끊임없이 노력해 왔다. 컴퓨터과학 분야 교육과정 표준에서 언급한 지식영역의 우선순위를 파악해 보면, 내용체계 구성에 시사점을 줄 수 있을 것이다. 따라서 CS2013을 토대로 내용요소에 대한 Tier1, Tier2, Elective의 시수와 세부영역의 수를 중심으로 순위를 도출하였다. 분석결과, 가장 높은 우선순위를 지닌 지식영역으로는 Software Development Fundamentals이었다. 해당 지식영역은 CS2013에서 기초 요소이기 때문에 초급코스로 권장한다고 기술되기도 하였다. 도출되어진 영역별 우선순위가 향후 초중등 정보교육과정이나 고등 교양 정보교육과정, 교원양성기관의 정보교육과정 설정에 시사점을 줄 수 있을 것이다.
셀룰라 이동 통신 시스템에서 기존의 위치 영역 할당 기법은 이동 가입자의 이동 속도와 호 설정 요구율에 따라 최적의 위치 등록 비용과 페이징 비용을 갖는 위치 영역 크기를 할당하여 이동 통신시스템의 부담을 줄이고 있다. 그러나 이것은 시스 템의 일정 패턴에 따라 모든 가입자의 위치 영역을 할당하기 때문에 개개의 이동 가입 자의 다른 이동 패턴을 고려하지 못하고 있다. 또한 속도가 빠른 이동 가입자의 경우, 위치등록 빈도수를 줄이기 위해 큰 위치 영역을 할당하기 때문에 호 설정 요구 시 큰 페이징 비용을 초래할 수밖에 없다. 본 논문에서는 각 이동 가입자의 이동도에 따라 현재의 위치를 중심으로 동적으로 위치 영역을 할당해 주는 방안을 제안하였다. 그 결과 새로운 위치 등록 후 이루어지는 이동의 경우, 위치 등록 빈도가 줄어들며 이동도가 높은 가입자에게는 넓은 위치 영역을 할당하여 위치 등록 부담을 줄이고 실제 페이징은 적은 영역에만 페이징함으로써 성능을 높였다.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구는 초등학교 수학의 연산 영역에 있어서, 문제설정활동의 두 가지 방법(문제꾸미기, 문제만들기) 중 어느 방법이 4학년 아동의 수학적 문제해결력에 더 효과적인지 알아보고, 아동의 학습능력수준과 성별에 따라 수학적 문제해결력의 신장에 더 유용한 문제설정방법을 찾아보는데 그 목적이 있었다. 그 결과 '문제꾸미기'에 의한 문제설정방법이 학습 수준이 상 ${\cdot}$중위 집단에서 유용한 방법이며, 문제해결력 요소 중 문제구성력과 전략적용력을 신장시킬 수 있다는 방법이라는 것을 알 수 있었고 남녀성별에 따른 유의미한 차이는 없었다. 이런 연구 결과로 주어진 문제를 조건과 내용을 바꾸는 다소 쉬운 문제설정 방법보다는 어떤 상황만 제시하고 그 상황 속에서 문제를 만들어보는 문제꾸미기의 문제설정 방법이 문제해결력의 신장에 도움이 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 핵심기술 중의 하나는 WSN이다. WSN은 인간과 모든 사물의 인식 정보를 기본으로 주변의 환경정보까지 탐지하여 이를 실시간으로 네트워크에 연결하여 정보를 관리하는 것이다. 이러한 환경에서 기존의 연구는 RGF를 이용하여 목표영역 내 대부분의 센서 노드에게 전송경로를 설정할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 그러나 목표영역과 상관없는 노드들까지 에너지 소비를 부담해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 WSN 환경에서 싱크로부터 설정된 특정 지역에서 데이터를 수집 할 수 있도록 고안된 프로토콜인 EEDCP를 제안한다. EEDCP는 WSN 지역에서 목표영역 내부에서만 데이터 수집을 위한 전송경로를 설정하는 프로토콜이다. 그리고 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 기존 연구와 비교해 에너지 효율성 및 고립노드 발생 비율 측면에서 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 MRI 뇌 영상에서 뇌실 영역을 검출하기 위하여 자동적으로 임계치를 설정하는 방법을 제안하였다. 웨이브릿 변환 후 수평 및 수직 신호의 상세 신호 크기를 이용하여 물체의 윤곽선에서 상세신호의 크기 평균을 의미하는 에지 선예도를 계산하였다. 영역 성장을 위한 임계치를 반복적으로 증가시켜 에지 선예도가 최대일 때 최적 임계치를 설정하여 뇌실 영역을 검출하였다. 본 논문에서는 제안한 방법과 지오데식 동적 윤곽선 모델을 수치적으로 비교하였으며, 실제 MRI 뇌영상에 적용시켜 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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