딥러닝은 선형 연산과 비선형 연산을 조합하여 목표로 하는 시스템을 잘 표현할 수 있는 함수를 찾기 위해 사용하며, 이미지 분류 및 생성, 거대 언어 모델 및 객체 인식의 영역에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나 딥러닝 연산을 위해서는 모델과, 연산을 수행하고자 하는 데이터가 하나의 공간에 저장되어야 한다. 모델과 데이터를 데이터 소유자가 관리할 경우, 데이터 소유자가 모델 데이터의 프라이버시를 침해할 수 있으며, 이는 모델을 적대적 예제 생성 공격에 취약하도록 만드는 원인이 된다. 한편 모델과 데이터를 모델 소유자가 관리할 경우, 모델 소유자는 데이터의 프라이버시를 침해하여 데이터 소유자의 정보를 악의적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델과 데이터의 프라이버시를 모두 보호하기 위해 주어진 딥러닝 모델의 암호화와 복호화를 수행하는 EncNet 을 구현하였으며, MNIST 와 Cifat-10 데이터셋에 대하여 실효성을 테스트하였다.
최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이
현재 우리나라의 수학과 교육과정의 체제는 '가. 성격' '나. 목표', '다. 내용', '라. 교수 학습 방법', '라. 평가'로 구성되어 있다. 학교에서 구체적으로 학습해야 할 수학 성취기준은 '다. 내용'에 학년별로 제시되어 있다. '다. 내용'은 초등학교의 경우 수와 연산, 도형, 측정, 확률과 통계, 규칙성과 문제해결의 5개 하위 영역으로 구성되어 있으며, 중학교와 고등학교의 경우에는 수와 연산, 문자와 식, 함수, 확률과 통계, 기하의 5개 하위 영역으로 구성되어 있다. 이와 같은 하위 영역들은 초등학교의 규칙성과 문제해결 영역에서의 문제해결을 제외하고는 모두 수학적 주제들을 다루는 내용 영역이라고 할 수 있다. 이 글에서는 수학과 교육과정의 '다. 내용'에 5개의 내용 영역 이외에 '수학적 과정'이라는 하위 영역을 신설하여 추가하는 방안에 대해 살펴보고자 한다.
ADSL G.LITE 모뎀이 수행하는 주파수 영역의 연산과정에서 하향링크에 대한 FET 과정과 FEQ 과정은 가장 많은 연산량을 차지하는 부분이며, 이를 효율적으로 구현하기 위한 연구들이 수행되었다. 기존의 연구는 ADSL G.DMT 방식에 적합한 시스템으로서 G.LITE에 그대로 적용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 주파수 영역의 연산과정을 분석하고, 하드웨어 자원 할당에 따른 시스템의 효율성을 분석하여 G.LITE 방식에 적합한 프로세서의 구조를 제안하였다. 제안된 프로세서는 1개의 실수 곱셈기와 2개의 실수 덧셈기를 병렬로 연결한 구조를 가지며, 파이프라인 형태 및 병렬연산 형태의 작업 스케쥴링을 통해 효율적으로 연산을 수행할 수 있도록 설계되었다. 제안된 프로세서는 Kiss가 제안한 ALU 구조나 Wang이 제안한 FFT/IFFT 프로세서 구조에 비해 적은 하드웨어 자원을 이용하여 연산과정을 효율적으로 수행함으로서 G.LITE 시스템에 적합한 구조를 갖는다.
얼굴검출 작업에서 다양한 형태를 가지는 후보영역을 정사하기 위한 기하학적 연산과정이 수반된다. 본 논문에서는 컬러영상에서 색도 분포 특성을 이용함으로써 얼굴가림과 방향에 영향을 받지 않고 얼굴 유효특징점을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 얼굴의 특징점 주변에서 Cb와 Cr이 일관적인 색도차를 가진다는 점에 착안한 것으로써, 기본 색도차 영상인 Eye맵 마스크에서 특징점을 효과적으로 강조시킬 수 있는 평균-그레이 모폴로지 연산을 수행한다. 실험을 통해, 제안한 방법이 가변적 형태의 후보영역에 대해서도 강인하게 얼굴의 유효특징점을 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 해프톤 패턴의 간섭현상으로 발생하는 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 모아레 패턴 평활화 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 모아레 패턴이 존재하는 영역에 대해서만 그 세기에 따라 평활화 정도를 적극적으로 조정해 주기 때문에, 모아레 패턴을 효과적으로 제거하면서 경계나 텍스쳐 같은 의미있는 고주파 성분도 잘 보존할 수 있다. 또한 기존의 방법과 달리 퓨리에 변환과 같은 추가 연산을 필요로 하지 않고 미리 만들어진 테이블을 참조하는 과정만으로 모아레 피크의 세기를 결정하기 때문에 연산 시간 측면에 서로 효율적이다. 제안한 방법은 칼라 인쇄물을 다루는 다양한 멀티미디어 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호를 갖는 적응필터의 수렴특성 및 연산량을 향상시키는 방안을 제시하였다. 하드웨어측면에서 효율적인 해상도를 내는 $\Sigma\Delta$ 변조기는 중저파 대역의 신호를 처리하는데 널리 사용되고 있다. $\Sigma\Delta$ 변조신호는 항상 $\pm$1의 값만을 갖기 때문에, 사인알고리즘을 사용하는 적용필터와 효율적으로 결합될 수 있다. 하지만 PCM 신호에 비하여 $\Sigma\Delta$ 변조신호의 상대적인 길이가 길어 이를 처리하는 적응필터의 길이가 증가하고 이에 따른 연산량도 증가하고, 아울러 사인 알고리즘 자체가 갖는 수렴속도의 문제점 때문에 이러한 결합은 불안정한 수렴 특성을 보이게 된다. 본 연구에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호에 대하여 웨이블릿 변환을 적용한 변환영역 적응필터를 설계하였으며, 필터계수의 일부분만을 주기적으로 갱신함으로써 연산량을 줄이는 방안과 수렴속도의 향상됨을 시스템 식별의 응용 예를 통하여 검증하였다.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
최근 들어 새롭게 개정된 미국 조지아주 수학과 교육과정을 소개하고, 이의 이해를 보다 심도 있게 도모하기 위하여 우리나라 제7차 수학과 교육과정 수정안과 비교 분석하고자 하였다. 그러나, 미국 조지아주 수학과 교육과정 전체를 한 번에 다루기에는 그 양이 너무나 방대하여, 본 고에서는 '수와 연산' 및 '대수' 영역(우리나라의 '수와 연산', '문자와 식', '규칙성' 또는 '함수'에 해당)을 중심으로 다루고자 하였다. 본고에서는 두 나라간의 교육과정 내용의 양질에 관한 우위를 가리거나 우리나라 교육과정의 문제점 내지 개선책을 마련하기 보다는 수학 교육 관련 전문가인 독자들로 하여금 대수 영역 관련의 내용에 관하여 두 나라 간에 어떠한 차이가 있는지 살펴보고 음미해 볼 수 있는 근간을 제공하고자 하였다. 또한, 본 고에 제시된 연구 결과를 비롯하여 향후 여러 나라의 수학과 교육과정을 보다 심도 있게 연구하고, 앞으로 우리나라 수학과 교육과정을 개정하는 데에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
교육과정 개정시 교육과정의 기본철학아 바뀌면 그 바뀐 철학에서 보는 지식관에 대한 논의가 필요하다. 본 연구는 제7차 교육과정 및 2007 개정 교육과정의 기본 철학인 구성주의 이론의 지식관이란 관점을 준거로 교과서를 분석하였다. 이를 위해 제7차 교육과정과 개정 교육과정에 따라 편찬된 초등학교 1학년과 2학년 수학교과서를 수와 연산 영역을 중심으로 구성주의 지식관을 준거로 분석하였다. 연구자의 교과서 분석의 객관성을 확인하기 위해 교과서 한 단원을 정해 초등수학교육전문가들과 연구자의 분석을 Kappa 계수를 사용하여 비교하였다. 이를 통해 연구자의 분석의 객관성을 확보한 후 교과서를 분석하였다. 교과서를 분석하기 위한 준거로 기능, 개념, 계산 원리, 개념 원리, 일의성, 다양성, 계열성, 통합성의 교육과정 내용변인을 설정하여 분석하였다. 제7차 교육과정 및 개정 교육과정의 기본 철학인 구성주의 지식관이란 관점에서 교과서를 분석한 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 교육과정과 교과서 사이의 괴리를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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