초등학교 영재들은 여러 사설 교육기관이나 국립기관 그리고 개인 교습을 통하여 많은 양의 선수학습을 행하고 있다. 이들 중 일부는 방법과 이유를 아는 관계 이해를 하기보다는, 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고 있다. 그들은 수학을 능동적이기보다는 수동적인 입장에서 받아들이기에 새로운 수학적 지식을 창출하지 못하는 성향을 강하게 보이고 있다. 이에 본 연구자는 이러한 문제의 해결을 위해 초등학교 영재들이 가지고 있는 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격에 초점을 맞추어 연구하였다. 대전에 있는 영재교육기관에 등록된 초등학교 3학년 영재들을 대상으로 하여 연구한 결과, 스키마와 스키마 사이의 간격이 멀수록 학생들이 방법과 이유를 아는 관계적 이해를 하기보다는 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고, 그 간격을 줄일수록 수학에 흥미를 느끼고 고학년의 수학내용까지도 스스로 파악하고 이해하려는 성향이 나타난다는 사실을 발견하게 되었다. 그 간격이 적을수록 학생들은 교사로부터 학습받은 내용을 자신의 지식으로 재구성하여 새로운 문제에 적용을 쉽게 하였다. 본 발표에서는, 학생들의 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격을 줄이는 것이 학생들이 수학을 관계적 이해를 하는데 큰 도움을 줄 수 잇음을 보이려고 한다.
블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.
배경: 두개강내 용적에 대한 수동과 자동 측정법이 여성 주요 우울증 환자의 해마의 용적측정술과 modulated voxel-based morphometry (mVBM)의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 방법: 21명의 여성 주요 우울증 환자와 성별, 나이의 분포가 비슷한 20명의 여성 정상인을 연구대상에 포함시켰다. 해마와 두개강내 용적은 수동으로 측정하였고, FreeSurfer 프로그램을 이용하여 두개강내 용적을 자동으로 측정하였다. 또한 회색질과 백색질의 부피도 SPM을 이용하여 자동으로 측정하였다. 결과: 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 하여 분석한 통계분석의 결과가 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적이나 뇌실질의 용적을 통제변인으로 한 통계분석의 결과보다 우울증 환자의 해마부피 감소와 mVBM 분석의 국조적 부피감소를 보다 민감하게 보여주었다. 수동적인 방법과 FreeSurfer에 의해 측정된 두개강내 용적은 정상인에서는 차이가 없었지만 (p = 0.696), 우울증 환자의 두개강 부피는 FreeSurfer를 이용해 측정한 두 개강의 부피가 더 작았다 (p = 0.000002). 우울증 환자의 전체 회색질의 부피는 수동으로 측정한 두개강의 용적을 통제변인으로 적용하였을 때 정상인의 회색질의 부피보다 작았고 (p = 0.000002), 해마의 부피도 수동으로 측정한 두 개 강의 부피를 통제변인으로 통계처리를 했을 때는 우울증환자의 해마가 뚜렷한 위축을 보였지만 (오른쪽, p = 0.014; 왼쪽, p = 0.004), 다른 측정법을 통제변인으로 했을 때는 유의하지 않았다 (p > 0.05). mVBM 분석에서는 수동으로 측정한 두개강의 부피를 통제변인으로 사용했을 때만 다중비교교정 후에 유의한 결과를 보였다 (FDR p < 0.05). 결론: 수동적인 방법으로 측정한 두개강의 용적이 FreeSurfer에 의해 자동으로 측정된 두개강의 용적이나 뇌실질의 부피보다 해마용적측정술과 mVBM 의 결과에 있어서 더 효율적으로 우울증이 있는 그룹과 없는 그룹의 차이를 보여주는 것에 민감한 결과를 보였다.
최근 토목, 건축재료 및 시공기술의 발전과 더불어 컴퓨터를 이용한 해석 기법의 개발, 경제규모의 확대, 주변환경과의 조화 및 미적감가의 끊임없는 추구는 구조물의 장대화, 연성화, 다양화는 물론 구조감쇠율의 감소 등을 가져옴으로서 바람에 의한 동적 거동의 영향이 증대되어 이에 대한 검토의 중요성이 크게 부각되기 시작하였다. 특히, 최근들어 활발히 계획, 공사중인 여러 현수교, 사장교 구조물 중 시공단계로서의 독립 tower, 발전소의 장대 굴뚝, 고층건물, 전망 tower, 공항 관제 탑 등이 좋은 예이다. 따라서 이들 구조물의 설계과정에서 제안된 여러형태의 진동 제어 방법중 수동 감쇠장치에 대하여 소개하기로 한다. 감쇠장치는 직접 외부에 부착 하는 강제 감쇠장치와 소량의 질량, 스프링과 감쇠장치들을 조합하여 부착하는 수동 감쇠장치가 있다. 수동감쇠장치는 소규모로서 유지보수가 거의 필요 없으며 외관의 변화가 거의 없고 저렴하다는 장점이 있다. 여러종류의 수동감쇠장치, 즉 TMD, IMD 그리고 TSD에 대한 개략적인 이론과 그 사용예에 대하여 설명하였다. 실험적 검증 및 실측결과 각 장치가 바람에 의해 야기되는 진동현상을 억제하는데 매우 유효한 것으로 판정되었고 또한 크기가 소규모일 뿐 아니라 유지보수가 거의 없으며 비용도 저렴하여 국내 건설 또는 건설예정인 유사구조물에도 많은 적용이 예상된다.
기계의 소음에 대한 방지 대책으로는 소음발생원 또는 발생 메카니즘을 연구 하여 그 원인을 제거하는 방법이 가장 바랍직하나 비용, 시간 또는 기술상의 어려움 으로 인하여 실제 적용이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우, 차선책으로 소응의 전달 경로를 차단하는 방법이 많이 사용되고 있다. 종래의 흡음, 차음 또는 방사들의 원리 를 이용하는 방법은 일반적이고, 저주파 대역에서 그 특성이 떨어져 전체 시스템의 성능 저하 또는 원가 상승을 가져오는 수가 많다. 이러한 수동적인 수단에 의한 소음 제어의 한계를 극복하고자 20세기 초반부터 능동적인 방법에 의한 음향 및 소음제어 기법이 많이 연구, 개발되어 왔다. 이러한 능동소음제어에 관한 관심은 최근에 electronic technology의 급속한 발전에 의하여 실험성이 증가하면서 더욱 가속화 되었다. 본 해설기사에서는 과거의 능동소음제어 예들을 통하여 능동소음제어의 특성 과 한계를 설명하고 응용사례를 알아 보았다.
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보 획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다.
최근 한류의 유행과 결혼 이주여성 등의 증가로 인해 다양한 첨단 미디어를 통하여 세계 각국에서 외국어로서의 한국어를 배우려는 학습자의 수가 증가하고 있다. 교수자와 학습자간의 교육환경은 다양한 학습미디어의 발전에 따라 학습자가 수동적인 자세에서 벗어나 능동적인 학습 방법으로 진화되고 있다. 특히 다양한 멀티미디어 기기와 관련 기술들의 발전은 기존의 교육방법론적 환경에서 벗어나, 새로운 기술에 기반을 둔 학습자 중심의 교육방법의 개선과 제시에는 현실적으로 고려해야하는 여러 사항과 문제점이 존재한다. 따라서 이 논문에서는 최신 기술에 기반을 둔 모바일을 이용한 엠러닝(M-Learning) 기반의 한국어교육 콘텐츠관리를 위한 시스템을 제안하고자 한다.
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그 중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다. 아울러, 차세대 지능형 검색 기술인 TEMA 시스템에 대해 소개한다.
본 연구에서는 몽타주와 얼굴사진의 유사도를 산출하여, 유사도에 따라 얼굴사진의 순위를 정하는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴부위를 눈썹, 눈, 코, 입, 이마 등 27개로 나누고, 부위별 특징은 196개로 분류한다. 눈 부위의 특징을 예로 들면, 쌍꺼풀, 외꺼풀, 큰 눈, 작은 눈, 동그란 눈, 긴 눈, 처진 눈, 치켜 올라간 눈 등으로 분류할 수 있다. 나아가서, 200명의 얼굴사진 각각에 대해 특징을 분류하여, DB로 구축한다. 임의의 얼굴에 대해 몽타주를 작성하고, 몽타주에 대한 특징을 선택하여, DB의 얼굴 사진과 유사도를 산출하여, 순위를 정한다. 10명의 얼굴에 대해 몽타주를 작성하고, DB의 얼굴사진을 유사도에 따라 순위를 정한 결과, 1위 $\sim$ 6위 사이에 동일인물이 검색되었으며, 평균은 1.9위이었다. 이 결과는 몽타주를 작성하여 200매 얼굴의 유사도 순위를 정하면, 평균적으로는 2위에서, 적어도 6위 이내에서 동일 얼굴을 검색할 수 있다는 의미이다. 몽타주를 이용한 수사는 몽타주를 배포하여 시민의 신고에 의존하는 수동적인 방법을 사용하고 있으나, 이 방법을 이용하면, 용의자를 압축하여 검거하는 능동적인 수사가 가능하다.
수도, 전기, 가스와 같은 공공서비스의 과금을 위하여 전통으로 행해진 방문 검침 방법은 오류 및 과금 방식의 한계가 있다. 수동적인 검침 방법을 극복하기 위하여 계량기를 디지털화하여 원격 검침이 가능한 시대로 발전되고 있다. 원격 검침으로 쌓여진 데이터를 분석하여 누수, 누전과 같은 비정상적 상황에 대한 감지가 가능하면 공공서비스 수요 관리 및 대책 정책 수립에 도움이 될 수 있다. 따라서 제안하고자 하는 방법은 세대별 공공서비스 사용량에 대하여 각 세대별 분석을 위하여 각 세대나 업소의 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고 비정상적 사용 감지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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