다양한 웹 서비스들은 서비스의 제공을 위해서 구조화된 표준문서인 XML(eXtensible Markup Language)을 널리 사용하고 있으며, 모바일 환경에서의 전자문서 및 전자서명 그리고 메일시스템에서도 XML이 사용되고 있다. XML을 사용하기 위해서는 문서의 파싱이 요구되며, 이는 XML 처리에서 가장 계산 집중적 작업이다. 따라서, XML 파싱 성능을 높이기 위해 하드웨어 기반의 파서들이 제안되어 성능 향상에 초점을 맞추고 있지만 실제 파싱 기법들에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 파서의 종류와 상관없이 사용될 수 있는 고성능 XML 파싱 기법을 제안하고 FPGA를 이용하여 파서를 설계하여 검증하였다. 제안된 파싱 기법은 상태머신 대신에 엘리먼트 분석기들을 사용하며 다중바이트 단위 엘리먼트 매칭을 수행한다. 제안된 파싱 기법은 CPB 항목에서 약 2~4배의 소비 클록을 감소시켰으며 파싱 이전에 전처리작업을 요구하지 않는다. 다른 파서들과 비교하여 제안된 파서는 약 1.33~1.82배 속도를 향상시켰다. 따라서, 제안된 파싱 기법은 실시간 XML 파싱이 가능하며 일반적인 XML 파서들에서도 적용할 수 있는 적합한 구조를 갖는다.
본 연구에서는 한국교육개발원의 한국교육종단조사 2005 데이터를 사용하여 편입생들의 편입 이전의 대학생활이 일반학생과 어떻게 다른지를 탐색적으로 분석하였다. 본 연구의 대조집단은 편입하지 않는 학생 전체를 대상으로 하는 대조집단 1과 관찰집단 유사한 특성을 가지는 학생을 1:1 매칭하여 표집한 대조집단 2로 나누었다. 대조집단 1의 7차년도 및 8차년도 대학생활과 비교하고, 대조집단 2의 7차년도 및 8차년도 대학생활과 비교하여 각 변수별로 총 4 종류의 비교를 실시하였다. 분석 결과에 따르면 편입학생들은 이전의 대학에서 일반학생에 비해 성적이 우수하고, 수업에도 적극적으로 참여하며, 수업 외의 항목에서 교수와도 활발히 교류하는 것으로 나타났다. 반면에 편입학생들은 이전 대학에서 상대적으로 학교생활 만족도가 낮고, 학교에 대한 소속감이 낮았다. 또한 학생회, 축제와 같은 기타 교내 활동 참여도나 친구 및 선후배와의 교류도 적은 경향이 있는 것으로 나타났다. 즉, 편입생들은 편입 이전의 학교에서 학점과 교수와의 교류 등 학교의 공식적인 활동에서는 일반학생들에 비해 뛰어났으나 학생들 간의 교류나 대학생으로서의 다양한 활동 등 학교생활의 정서적인 측면에서는 활동을 잘 하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 활용하여 향후 편입생들의 학교 적응을 효율적으로 돕기 위한 프로그램 개발 방안을 마련할 필요가 있다.
본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 고정 소수점 모델로 설계 및 분석하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안한다. SIFT 알고리즘은 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 구역에서 얻어진 특징점 주위 픽셀의 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 알고리즘에 대한 최적의 하드웨어 구현을 위해 특징점 위치(Keypoint Localization)와 방향(Orient Assignment)에 대한 정확도, 오차율을 사용하여 고정 소수점 모델에서 각 중요 변수들의 비트 크기를 결정 한다. 얻어진 고정 소수점 모델은 원래의 부동 소수점 모델과 비교했을 때 정확도 93.57%, 오차율 2.72%의 결과를 보이며, 고정 소수점 모델은 부동 소수점 모델과 비교하여 제거된 특징점의 대부분이 두 영상에서 추출된 특징점 끼리의 매칭과정에서 불필요한 객체의 모서리 영역에 몰려있음을 확인했다. 고정 소수점 모델링 결과 ARM 400MHz 환경에서 약 3시간, Pentium Core2Duo 2.13GHz 환경에서 약 15초의 연산시간을 갖는 부동 소수점 모델이 동일한 환경에서 약 1시간과 10초의 연산시간을 가지며, 최적화된 고정 소수점 모델을 하드웨어로 구현 시 $10{\sim}15\;frame/sec$의 성능을 보일 것으로 예상한다.
3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.
과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구·분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.
본 논문에서는 TMS3320F2812 신호처리기를 이용하여 가야금과 태평소의 사운드 엔진을 구현하였다. Commuted Waveguide Synthesis (CWS) 기반의 가야금과 태평소 모델을 신호처리기에 탑재하고 악기 선택 버튼을 두어 해당 악기의 사운드 샘플을 매 일정 시간마다 합성하도록 하였다. 합성음은 SPI 통신을 이용하여 DAC로 전송되며 오디오 인터페이스를 거쳐 스피커를 통해 재생된다. 합성 모델의 지연 라인은 합성음의 피치를 조절하는데, 이 지연라인의 길이를 결정하기 위해 GPIO를 이용하여 한 샘플을 합성하는데 필요한 시간을 측정하였다. 가야금은 $28.6{\mu}s$, 태평소는 $21{\mu}s$가 소요되었다. 태평소와 가야금의 동시 발음수를 고려하였을 때 태평소는 동시 발음수 1을 가지므로 $21{\mu}s$, 가야금은 일반적으로 동시 발음수가 2이므로 $57.2{\mu}s$의 연산시간이 필요하다. 이는 실시간 연주가 충분히 가능한시간이다. 제안한 사운드 엔진의 경우, 인터럽트 서비스 루틴에서 각 사운드 샘플의 합성과 DAC로의 전송이 일어난다. 인터럽트 서비스 루틴은 시스템의 안정성을 보장하기 위해 타이머의 주기 매칭 이벤트를 이용하여 $60{\mu}s$마다 주기적으로 호출된다. 이와 같이 합성된 음을 녹음하여 원음과 스펙트럼으로 비교한 결과, 가야금은 원음과 매우 유사한 음을 합성할 수 있었고, 태평소는 '무(無), 황(黃), 태(太), 중(仲)' 음을 제외한 나머지 음에 대해서 태평소의 음색을 잘 표현하는 음을 합성 할 수 있었다.
본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.
주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.