본 논문은 문묘제례악 소의 유입과 변화에 관한 세 가지 쟁점을 다루었다. 첫째, 현재 문묘제례악에서 사용되고 있는 쌍날개 악학궤범가(架)형의 악기는 1116년(예종 11) 송나라 대성아악이 유입될 때 함께 들어온 형태가 아니라, 공민왕 19년 명나라로부터 들여온 원나라 형태의 소이다. 대성아악이 들어온 고려 예종 당시의 송나라에는 쌍날개 악학궤범가형의 배소가 아직 존재하지 않았으며, 이는 원나라 때 처음 등장한다. 이후의 시기인 공민왕 때 '소'와 함께 '배소'라는 이름의 새로운 악기명이 처음으로 등장하는데, 이러한 연유로 해서 이 '배소'가 지금의 쌍날개 악학궤범가형의 악기일 가능성이 농후하다. 둘째, "악학궤범"에 기록된 조선시대 소의 형태는 비록 중국의 것을 따르고 있지만, 그 음고와 배열은 12율 4청성의 음역과 왼쪽에서 오른쪽으로 음률이 높아지는 배열로 현재까지 그 원형의 맥을 잇고 있다. 중국의 16관 배소는 12율 4배성으로 구성되어 있으며, 좌우로 8율과 8려로 나뉘어져 있다. 그러나 한국의 쌍날개 악학궤범가형 16관 배소는 12율 4청성으로 구성되어 있으며, 율관의 길이와는 무관하게 좌에서 우로 황종부터 청협종까지 순서대로 배열되어 있다. 셋째, 1930년대에 이르러 '악학궤범"과 전체적인 형태는 같으나 관 사이가 붙은 것과 관 사이가 떨어진 것으로 존재하였고, 이후로는 현재 경북대학교 박물관에 소장된 것과 문묘제례악에 사용되는 악기에서 보듯 관 사이가 떨어진 악기만이 존재하게 된다. 그러나 현재 문묘제례악에서 사용되고 있는 관 사이가 떨어진 형태는 악기학적 관점에서 볼 때 퇴보한 형태이며, 역사적으로도 연결고리를 갖지 못한다. 어떠한 연유로 소가 이처럼 변모하였는지는 명확하게 알 수 없지만, 악기학적이고 역사적인 관점에서 "악학궤범"의 우리화(化)된 소의 형태를 다시금 정립하는 것이 마땅하다 할 것이다.
학습 상황에서 개인의 내적 특성은 다양한 방식으로 학습행동에 영향을 준다. 특히 '동기'는 학습자의 목표 설정하 및 전략 선택에 영향을 주는 핵심적인 요소이다. 본 연구는 학습자의 목표지향이 학습 시간 분배 방식에 어떠한 영향을 미치는가를 확인하였다. 참가자들의 목표지향 상태를 달리하기 위하여 관련 변인인 조절초점(regulatory focus)과 지능관점(theories of intelligence)을 측정 및 조작하여 집단을 구분하였다. 두 변인은 각각 접근-회피전략(조절초점에 따른 동기 성향)과 숙달-수행지향적 태도(지능관점에 따른 동기)를 유발하며 학습자의 목표지향(goal orientation) 형성에 영향을 주는 핵심적인 변인으로 알려져 왔다. 실험에서 조절초점은 성향검사점수를 기준으로 두 집단으로 구분하였으며, 조작을 통해 지능관점의 차이를 일시적으로 유발하여 두 변인 간의 상호작용을 확인하였다. 참가자들은 일련의 스페인어-한국어 단어 쌍을 학습한 후 재학습하고 싶은 항목을 선택하여 자유롭게 학습순서를 결정할 수 있었다. 단어 쌍은 어렵거나 쉬운 항목들로 구성되어 있었으며, 학습자들은 원한다면 같은 단어를 여러 번 학습할 수 있었다. 결과에서, 조절초점과 지능관점에 따라 학습 초반에 어려운 단어를 선택하는 비율의 상호작용 효과가 나타났다. 즉, 향상초점-증진조건의 참가자들은 향상초점-불변조건의 참가자들에 비해 학습 초반에 어려운 단어를 배치하는 비율이 높았으며, 예방초점인 학습자들은 지능관점의 영향을 받지 않았다. 이러한 결과는 학습자의 목표지향에 따라 학습 전략을 세우는 방식이 다를 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 번호판 인식 시스템에서 번호판 영상의 화질 개선을 위하여 국부 블록(Local block : LB) 학습기반의 초해상도 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 국부 블록은 영상 내에서 정보를 담고 있는 최소 단위로 정의하였으며, 학습의 기본 단위가 된다. 제안된 방법은 먼저 다양한 환경에 적합한 훈련 국부 블록 set을 생성하였다. 훈련 국부 블록 set은 고해상도 국부 블록과 저해상도 국부 블록의 순서쌍으로 구성되며 다양한 크기의 번호판과 열화 영상에 대응하기 위하여 다양한 크기와 열화를 갖는 저해상도 국부 블록 훈련 set을 구성하였다. 그 다음으로는 저해상도 입력 영상에서 복원해야할 정보를 훈련 국부 블록 set에서 추출/융합하는 과정을 제안하였다. 모의 실험결과, 열화된 저해상도 번호판 영상에 대해 제안한 방법이 효과적인 복원 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
다수의 색상 및 거리 순서쌍으로 구성된 몰입형 영상 압축을 위한 MPEG immersive video (MIV) 표준은 시점 간 중복 영역 제거 후 잔여 영상을 병합하여 높은 압축률을 확보하였다. 비슷한 영역을 표현하는 시점 간 그룹화를 통해 품질 향상 및 선택적 스트리밍 구현이 가능하나, 최근 그룹 기반 MIV 부호화 기술은 활발히 논의되고 있지 않다. 본 논문은 최신 MIV 참조 소프트웨어에서 그룹 기반 부호화 기술을 이식하고, 최적의 그룹 별 시점 및 영상 개수 산출을 위한 실험을 진행하였으며, 출력 영상 내 잔여 영상의 비율을 기반으로 전역적 영상 표현을 위한 최적의 출력 영상 수를 결정하는 기법을 제안한다.
2022 개정 수학과 교육과정에서 '점의 이동'에 대한 성취기준이 신설되었다. 이에 본 연구는 핀란드 수학 교과서에 제시된 점의 이동에 대한 내용을 공간 방향의 요소인 방향, 이동 거리, 이동 경로를 기준으로 분석하였다. 연구 결과, 핀란드 수학 교과서에서는 방향의 경우, 여러 방향을 언어적 표현, 시각적 표현, 코드적 표현 등으로 다양하게 제시하였다. 이동 거리의 경우, 칸의 수, 길이, 걸음, 순서쌍, 비율 등을 이용하여 거리만큼 이동하거나 이동 거리를 비교하는 활동들을 제시하였다. 이동 경로의 경우, 비조건적 이동과 조건적 이동을 이용하여 지시에 따라 이동하기, 이동 경로 만들기, 이동 경로 찾기, 이동 경로 수정하기 등의 활동들을 제시하였다. 특히 점의 이동은 수와 연산, 변화와 관계 등 여러 수학과 내용 영역뿐만 아니라 프로그래밍 교육과도 연결이 가능하였다. 이러한 연구 결과를 토대로, 점의 이동에 대한 활동을 어떻게 구성할 수 있는지 정보를 제공하여 2022 개정 수학 교과서 개발에 도움이 되길 기대한다.
본 논문은 온톨로지 작성에 사용되는 RDF(Resource Description Framework) 모델을 컬러 페트리 넷 모델로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 RDF 모델의 클래스와 프로퍼티들을 컬러 페트리 넷의 플레이스로 매핑하여 RDF 모델의 의미를 컬러 페트리 넷의 토폴로지로 변환한 다음 클래스와 프로퍼티들 간의 관계를 토큰의 전이로 나타냄으로써 RDF의 문장들을 컬러 페트리 넷에 반영한다. RDF 문장들을 반영하는 기본적인 방법은 주어와 객체를 나타내는 토큰들의 순서쌍으로 구성된 토큰을 생성하여, 술어를 나타내는 자리로 전이하는 방법이다. 주어진 RDF 모델을 제안하는 방법으로 실제 CPNTools를 이용하여 컬러 페트리 넷 모델로 변환하고, RDF 질의에 대한 추론과 답을 CPNTools에서 구하는 사례를 보였다.
이용자의 이미지요구 규명은 이미지 정보 서비스와 시스템 효율성 증진을 위해 필수적인 요소이다. 최근에는 이미지요구 분석에 있어서 다양한 맥락 요소를 접목하여 다층적인 관점에서 이미지요구를 규명하고자 하는 시도들이 있다. 본 연구는 이러한 최근 연구의 흐름과 맥을 같이 하며, 이용자의 이미지요구를 규명하기 위해서 총 70건의 이미지 검색 실패 사례를 분석하였다. 그 결과 이미지 검색 실패 사례에 나타난 이미지요구는 구체적, 일반적/지칭 가능한 요구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 선행 연구와 유사한 것으로써 검색 실패한 이미지요구의 특성으로 볼 수 있다. 또한 이미지요구에 배태된 맥락요소에 관한 분석결과를 살펴보면, 업무/과제의 목표와 이용목적에 관련된 맥락요소가 주를 이루는 것으로 나타났다. 이용목적의 맥락을 보다 상세하게 살펴보면, 일러스트레이션 이용목적이 높은 비중으로 나타났다. 이미지 검색 질의 특성은 고유어와 정련어의 쌍으로 분석할 때 고유어/정련어, 비고유어/정련어, 고유어/비정련어, 고유어/정련어 쌍 순서로 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 검색 실패 이미지요구의 특성으로써 구체적이거나 일반적/지칭 가능한 요구이며 이는 비고유어/비정련어 쌍을 특징적으로 살펴볼 수 있다. 맥락의 관점에서는 목표 중심이며 일러스트레이션 이용목적이 주된 맥락 요소임을 알 수 있다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템이나 서비스 개선을 위한 시사점이 될 수 있다.
스테가노그래피는 수신자와 송신자간에 비밀 정보를 제 3자가 알아차리지 못하게 통신하는 기법으로 수천 년 전부터 군사적, 외교적 또는 사업적인 정보들의 전달을 위해서 발달해 왔다. 현대에 이르러서는 디지털 미디어와 통신의 발달로 스테가노그래피의 기법이 더욱 발달하게 되었다. 이 중 영상을 활용하는 스테가노그래피의 기법들은 픽셀에 삽입 비트의 양을 고정하는 LSB, 이웃한 픽셀 쌍의 값 차이를 활용한 PVD등이 있다. PVD 영상 스테가노그래피의 경우 이웃한 픽셀 쌍의 값의 차이와 설계한 range table에 따라서 삽입하는 비밀 정보량을 유동적으로 하여 많은 양의 정보를 삽입한다. 하지만 비밀 정보를 순서대로 삽입하기 때문에 특정 픽셀 쌍에서 삽입하는 정보량에 오류가 발생하면 그 이후의 정보들 모두 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 PVD의 특성이 갖는 오류나 외부 공격에 대한 취약점을 보완하고 비밀 정보를 추출 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험의 방법은 다양한 잡음들을 스테고 영상에 삽입해서 삽입 된 비밀 정보를 비교하고 분석한다. 기존의 PVD는 잡음에 대해서 전혀 비밀 정보의 보존이 불가능하지만 제안된 지역적 삽입 비트 고정 PVD의 경우에는 스테고 영상의 부분적인 잡음에 대해서 비밀 정보를 강건하게 추출할 수 있음을 확인하였다.
메틸 클로로 티올, 메틸클로로 티오노 및 메틸 클로로 디티오 훠메이트에 대하여 CNDO/2 계산을 실시하였다. 결과로 이들 화합물은 trans형이 안정한 것임을 밝혔다. 또 유황 원자는 산소원자에 비하여 그 고립쌍 전자들을 ${\pi}$-결합 형성에 사용하려는 경향이 적고 티올 훠메이트의 경우는 메틸기의 hyperconjugation에 의하여 안정화됨을 알았다. 가용매 반응성의 순서는 양이온의 안정도와 일치하며 이것은 알려진 $S_N1$형 반응 메카니즘과 부합된다.
그래프에서의 배달문제는 m개의 정점으로 구성된 그래프에서 n개의 서로 다른 속도를 갖는 로봇 에이전트들을 이용하여 배달물을 그래프의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 최소 배달순서를 구하는 문제이다. 본 논문에서는 그래프에서의 배달문제에 대하여 최적해를 계산하는 O(㎥n)과 O(㎥)시간복잡도를 갖는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 그래프의 모든 쌍에 대한 최단경로를 구하는 전처리를 한 후, 최소배달시간이 작은 정점의 순으로 최단배달경로를 구하는 방법으로 개발하였다. 이 문제에서 그래프가 문제를 해결하고자 하는 지형을 반영하고 있다고 하면, 다양한 로봇 에이전트의 배치에 대하여 전처리를 1회만 실행되면 되므로 O(㎥) 알고리즘은 실제로 O(㎡n)의 시간복잡도를 갖는다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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