프로그래밍 교육은 프로그래밍에 필요한 지식 교육부분과 문제해결능력과 연관된 프로그래밍 전략을 교육하는 부분이 함께 필요하다. 프로그램 작성 기술을 교육하는 과정은 단순한 지식 습득과정이 아니므로 수업과정에서 학습자 스스로 문제해결능력을 배양할 수 있는 유도과정이 필요하다. 이러한 특성의 프로그래밍 수업의 대표적인 수업방식은 실습방식으로, 실제 수업에서 학습자들의 서로 다른 수준을 고려하면서 실습수업을 효과적으로 운영하기에는 수업시간에 대한 제약이 많이 발생한다. 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 사전 프로그래밍 과제를 활용하여 주어진 학점과 시간 안에서 실습 중심의 학습 효과를 높일 수 있는 교수 학습 모델을 제시한다. 이를 통해 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 제한된 실습수업 시간으로 인해 학습자 스스로가 문제해결능력을 배양할 수 있도록 유도하는 수업을 실시하는데 발생하는 어려움을 해결하여, 학습자가 문제해결능력을 향상시키고 좋은 프로그램 작성 기준에 적합한 프로그램 개발 능력을 배양하는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 프랙탈 영상압축에서 화질/압축률을 향상 시키면서 압축시간을 획기적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 레인지블록의 크기가 아주 작으면 유사변환 계수들의 값을 극히 제한하더라도 유사한 도메인블록을 아주 가까운 주변에서 쉽게 찾을 수 있음을 활용하여 압축시간을 단축시키고 화질/압축률을 향상 시킨다. 또한, 본 방법은 인접한 레인지블록 들의 압축에 사용되는 계수들이 좋은 상호관계를 가지도록 유도하여 화질/압축률을 더욱 향상 시킨다. 본 방법은 대부분의 프랙탈 영상압축 방법에 쉽게 적용되어 그 성능을 향상시킬 수 있다. 특히 압축시간이 전역탐색 방법에 비해서 $512{\times}512$ 영상에서 약 60000 배 $256{\times}256$ 영상에서 약 15000 배 빠르며 실시간 동영상의 I-frame에도 사용가능 하다.
본 논문에서는 개방형 네트워크상의 P2P 시스템에서 강력한 상호 인증을 위한 알고리즘을 제안하였다. P2P 시스템의 특성에 맞게 인증을 위하여 서버의 부담을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 강력한 인증 알고리즘인 Kerberos를 P2P 시스템에 적합하도록 개선하였다. Kerberos의 티켓 승인 서버의 기능을 상대측의 Peer에 부여함으로써, 티켓 승인을 위한 트래픽 및 부하량을 감소시킬 수 있다. Peer에 티켓 승인 서버의 기능을 부여하기 위하여 티켓 승인을 위한 일회용 키값을 발행함으로써, 더욱 강력한 상호 인증과 서버의 부담을 최소화 할 수 있다. 또한 P2P 시스템의 특성에 적합하도록 시간위주의 인증 만료 시간보다. 사용 횟수와 인증 만료 시간 모두를 이용하여 인증 제한 값을 주었다.
테크놀로지의 발달로 영상 이미지는 영상 예술 뿐 만 아니라 다매체에서 디지털이미지로 전달되고 있다. 기존의 영상 이미지는 화면 프레임을 단순히 시간적 움직임을 재현하는 것이나 제한된 화면 효과를 통해 표현되었다. 그러나 테크놀로지의 진보로 인하여 디지털 미디어는 기존 영상 기법을 확장시켜 다양한 표현을 빠르고 쉽고 편리하게 구현이 가능하게 되었다. 이와 같은 기술적 진화는 결과적으로 영상 이미지가 생성하는 이미지와 이미지 사이에 생기는 이질적 간격을 복잡하고 자극적으로 끝임 없이 전달 받게 되는 상황에 놓이게 되었다. 우리에게 디지털 이미지가 생성하는 이미지의 시간성이 움직임을 어떻게 해석할 수 있는지 들뢰즈의 관점에서 살펴보고, 인식적 요소가 실질적으로 어떻게 표현될 수 있는지 실증적인 사례<아디다스 광고 영상>을 중심으로 분석해 보고자 한다.
본 연구에서는 하드웨어적으로 제한사항이 있는 장비에서 최소한의 보안성을 제공하기 위해 XOR 방식의 Pair-wise 키값을 생성하는 간단한 보안기법을 제안한다. 제안한 보안 기법은 Random Key Predistribution 을 통하여 장비별 시간값과 고유값을 XOR 하여 서로 교환한 후, 상호 교환한 값을 다시 XOR 하여 두 장비간의 Pair-wise 키값을 생성한다. 이후, 지속적으로 변화되는 시간값으로 인해 매 통신시마다 다른 Pair-wise 키값을 사용할 수 있을 것이다. 기존의 보안알고리즘(DES, AES 등)의 연산 보다 매우 간단하고, 노드별 독특한 키 변화패턴을 통하여 키 유출이 어려우며, 장비가 캡처당하는 공격이 발생하더라도 전체 네트워크의 보안성이 저하되지 않는다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 부호화 시간 감소를 위해 ISP(Intra Sub-Partition) 모드의 복잡도를 감소시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 ISP 모드 적용을 위한 RDO(Rate-Distortion Optimization) 탐색을 수행할 때 현재 블록의 모양에 따라 특정 ISP 모드 방향을 사전에 제한하여 RDO 과정을 생략함으로써 부호화 시간을 단축한다. 실험 결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y 채널에서 0.01%, Cb, Cr 채널에서 각각 -0.04%, -0.08% 변화로 2%의 부호화 시간 감소의 결과를 얻을 수 있었다.
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
본 논문에서는 차량 ECU(Electronic Control Unit)에서 제한된 메모리 공간의 효율적인 사용과 추가적인 프로세싱 시간(메모리 할당과 해제)을 감소시키는 방안을 제안한다. 메모리 할당을 하고 사용이 된 이후 바로 해제하는 기존의 방식 대신, 버퍼에 넣어두고 이후에 메모리 할당하는 상황이 생기면 버퍼에 넣어둔 할당된 공간을 재사용하는 방법을 사용하여 네트워크 전환 과정에서의 데이터 처리시간 차이를 비교 및 분석하고자 한다.
대중교통은 현대 사회에서 필수적인 요소이며 특히 출퇴근 시간대에는 도로 교통 상황에 영향을 덜 받는 지하철의 수요가 높은 편이다. 그러나 제한된 물리적 자원으로 인해 열차 내 혼잡도 증가와 열차 운행 지연은 불가피한 상황이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 강화학습기반 DQN 알고리즘을 이용한 열차 정차 시간 최적화 기법을 제안했다. 열차 정차 시간과 승차 인원 모두 고려하면서 최적화를 진행했을 때와 그렇지 않았을 때를 비교하면서 실험을 진행하여 성능을 분석했다.
무인항공기는 사물인터넷 분야에서 중요한 발명중의 하나이며 많은 응용에서 사용되고 있다. 특히 소형 무인항공기(드론)는 배터리로 동작을 하기 때문에 서비스 도중 또는 서비스간에 충전소에서 배터리 충전과 배터리 교체가 필요하다. 배터리 충전소가 제한된 상황에서 먼저 충전할 드론을 스케쥴링하고 충전된 배터리를 할당하는 문제는 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 드론의 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 드론을 위한 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘의 기본 아이디어는 실시간처리 환경에서 마감시간을 만족하기 위하여 마감시간을 고려함(EDF)과 동시에 대기시간을 줄이기 위해서 충전시간을 동시에 고려(SJF)하였다. 즉, 마감시간이 짧을수록 그리고 충전시간이 짧을수록 높은 우선순위를 부여하여 마감시간 준수율을 높이고 평균 대기시간을 줄임으로서 결과적으로 마감시간 준수율향상과 대기시간 단축이라는 두가지 측면을 동시에 만족할 수 있는 기법을 고려하였다. 이미 충전된 배터리의 할당에서는 충전시간이 길수록 높은 우선순위를 배정하므로서 평균 대기시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안 알고리즘을 이용하여 마감시간 준수율과 평균 대기시간 측면에서 기존 알고리즘(EDF와 SJF)과 비교하여 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로시스템 파라메터와 사용자 요구사항에 따라 배터리 충전 스케쥴링과 배터리 할당 알고리즘을 합리적으로 선택할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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