스타 그래프는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 널리 알려진 상호 연결망이다. 본 연구에서는 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 상호 간의 임베딩 방법을 제안한다. 버블정렬 그래프가 팬케익 그래프와 스타 그래프에 각각 연장율 3, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보이고, 팬케익 그래프가 버블정렬그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 O($n^2$)임을 보인다. 그리고 스타 그래프가 팬케익 그래프에 연장율 4, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보인다. 또한 스타그래프를 버블정렬 그래프에, 팬케익 그래프를 스타 그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 각각 O(n)임을 보인다.
이 논문은 투자성과에 있어 자산배분의 중요성이 크다는 것에 주목하여 최적 자산배분을 달성하기 위한 투자의 수단으로써 펀드의 가능성을 살펴보고자 한다. 우선 펀드의 자산별 배분(또는 스타일)을 정의하기 위해 Sharpe(1992)가 제시한 펀드 수익률 기반 스타일 분석을 적용하였다. 정의된 펀드의 스타일이 일정기간 유지되는지 확인하기 위해 특정 개별 투자자를 가정하고 스타일 변동 허용범위를 설정한 뒤 이를 충족시키는지 살펴보았다. 국내 주식형 펀드에 한정하여 실증 분석을 수행한 결과 투자시점에 가정하였던 펀드의 스타일이 투자 예상 기간 동안 지속적으로 유지되지 않음을 확인하였고 그 원인을 파악하고자 하였다. 몇 가지 분석 상의 한계에도 불구하고 실증 분석의 결과 펀드가 투자자의 최적 자산배분 달성을 위한 투자수단으로 적절치 않다는 결론을 얻을 수 있었다.
스타이너 포인트들을 추가하여 모든 입력 노드들을 최단 길이로 연결하는 스타이너 최소 트리는 최소 신장 트리에 비해 전체 길이는 짧으나, 그것을 생성하는 문제는 NP-Complete 영역에 속한다. 이 문제를 위한 휴리스틱들은, 입력 노드의 수가 매우 큰 경우에는 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 많은 입력 노드에 대해, 최하위 계층에서 포탈을 이용한 모든 가능한 단위 스타이너 트리들을 생성하고 각 상위 계층에서 이들을 계층별 병합 처리하여 최상위 계층에서 최소 비용의 트리를 선택하는 효과적인 PTAS 기법을 제안한다. 16,000개의 입력 노드와 최하위 계층에서 16개의 단위 영역으로 설계된 실험에서 생성된 PTAS 스타이너 트리는, pure 스타이너 트리의 길이에 비해 길이가 0.24% 증가되었으나, 생성 시간은 직렬 처리는 85.4%, 병렬처리는 98.9% 개선되었다. 따라서 제안하는 PTAS 스타이너 트리 생성 기법은 많은 입력 노드들에 대해 근사 스타이너 트리를 신속히 생성하는 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 바리스타 교육에 대한 국내의 바리스타 전문가의 의견을 수렴하고 바리스타 교육기관에서 이루어지고 있는 교육프로그램과 비교분석함으로써 현 바리스타 교과과정의 문제점 및 개선방향을 모색하였다. 교과과정의 문제점과 개선점을 파악하기 위해서 현재 바리스타 교육을 하고 있는 15명의 전문가를 대상으로 델파이 기법을 이용하여 이들의 의견을 도출하였다. 전문가의견을 종합하면 바리스타의 교육기관의 교과과목을 구성하는데 있어 실무 중심의 커피교육이 중점적으로 이루어져야 하며, 실질적으로 취업에 필요한 카페운영기법 및 마케팅 등의 교육을 필요로 하는 것으로 나타났다. 또한 전문가들은 고객과의 접점에서 근무를 하는 특성상 서비스 과목을 강화하고, 매출의 많은 비중을 차지하는 제과제빵에 대한 교육도 필요한 것으로 제안하였다. 그러나 현재의 바리스타를 교육하고 있는 교육기관의 교과목을 살펴보면 이러한 교육은 매우 취약한 것으로 나타나 전문가들이 제안한 교과목들에 대한 보완이 필요한 것으로 보인다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
딥러닝 기반 영상 처리 기술 중 최근 활발히 연구되어 많은 성능 향상을 이룬 기술 중 하나는 스타일 전이 (Style Transfer) 기술이다. 스타일 전이 기술은 콘텐츠 영상과 스타일 영상을 입력받아 콘텐츠 영상의 스타일을 변환한 결과 영상을 생성하는 기술로 디지털 콘텐츠의 다양성을 확보하는데 활용할 수 있어 중요성이 커지고 있다. 이런 스타일 전이 기술의 사용성을 향상하기 위해서는 안정적인 성능의 확보가 중요하다. 최근 자연어 처리 분야에서 트랜스포머 (Transformer) 개념이 적극적으로 활용됨에 트랜스포머의 기반이 되는 어텐션 맵이 스타일 전이 기술 개발에도 활발하게 적용되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 그중 대표가 되는 SANet과 AdaAttN 기술을 분석하고 향상된 스타일 전이 결과를 생성 할 수 있는 새로운 어텐션 맵 기반 구조를 제안한다. 결과 영상은 제안하는 기술이 콘텐츠 영상의 구조를 보존하면서도 스타일 영상의 특징을 효과적으로 적용하고 있음을 보여준다.
우리나라에서도 몇몇 연예인이 에이즈 예방 및 퇴치 홍보대사로 활동하고 있다. 하지만 이번에 소개하는 미국 KCA의 'I AM AFRICAN' 캠페인처럼 스타들을 적극적으로 활용한 홍보 캠페인은 없었다. 할리우드 스타들이 대거 참여한 미국 KCA의 캠페인과 MTV의 포르투갈 콘돔 착용 권장 캠페인, 그리고 자유분방한 표현의 콘돔광고 몇 편을 소개한다.
스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 S/sub n/은 팬케익 그래프 P/sub n/에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.
미국 에너지스타 제도가 강화됨에 따라 기술표준원은 국내의 관련 업계와 단체의 전문가들로 T/F를 구성하고 대응방안을 논의하였다. 우선적으로 미국 정부에 시행연기를 요청하고, KOLAS(국내 시험소인정기구)가 인정한 국내 시험소에서도 에너지스타 성적서를 발급받을 수 있는 방안을 추진하기로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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