본 연구의 목적은 경보 전달 체계에 대한 정보 수용자의 이용 및 인식 조사를 통해 전달 시스템의 개선 방향을 제시하는 데 있다. 조사 결과에 따르면, 정보 수용자들은 민방위 경보 방송을 개인 미디어 보다는 대중 미디어를 통해 접하고 있었다. 민방위 경보 방송의 청취 빈도는 매우 낮았는데, 1년에 5회 이하로 청취하고 있는 것으로 나타났고, 4명중 1명은 경보 방송의 사이렌과 내용이 잘 안들린다는 의견이었다. 그리고 민방위 경보 방송의 사이렌은 소방차 등과 같은 다른 경보 사이렌에 비해 낮은 기억 회상과 구분 능력을 보였으며, 실제 상황 시 사전 지식에 따른 행동 보다는 방송에 따라 행동할 것이라는 응답이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 민방위 경보 시스템이 나가야 할 방향으로는 사회 시스템 구축 보다는 교육 및 홍보를 통한 국민의식 개선이 중요한 것으로 나타났다.
도로에서 운전자에게 제공되는 정보는 여러 가지이지만, 기본적으로는 필요한 정보를 적절한 형태로 정보를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운전 환경에 맞게 적절한 규격에 적절한 양과 빈도로 운전자에게 제공할 필요가 있다. 운전자에게 도로 교통 상황을 실시간으로 알려주는 문자식 도로전광표지(VMS)에서 표출하는 메시지의 적정성을 따지기 위해서는 제공되는 메시지에 대한 시각적 판독 거리와 인지하는 정보량이 어느 정도인지를 먼저 파악해야 한다. 이를 위해 지능형 교통시스템의 주요 정보 제공 시설인 VMS의 메시지 설계에서 운전자의 인지 특성과 관련된 사항들을 살펴본 후, 현재 도로에 설치되어 운영 중인 VMS에 대한 운전자의 인지 거리와 판독 거리, 인지 정보량과 정보 인지율 등을 실험 연구를 통하여 살펴보았다. 이러한 실험 결과는 실제 주행 환경에서 운전자가 메시지를 판독하고 해당 정보를 기억하는 수준을 바탕으로 한 것이어서 VMS의 메시지 설계에 보다 현실적인 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
하나의 프레스로 여러 종류의 부품을 소량으로 생산하는 중 소형 공장에서는 부품 생산 과정에 발생하는 소리가 다양하게 나타난다. 이에 우리는 제품의 생산 순간의 소리를 인식하여 제품의 양 불량을 판별하는 시스템을 계층형 시간적 메모리(HTM Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발하였다. HTM 이론은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 이론이다. 이는 실세계에 대한 시공간적인 패턴을 계층적으로 기억하는 것으로 기존의 인식 기술보다 여러 경우에 인식률이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 우리는 이 HTM 기술을 소리 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량 판별 시스템을 개발하였다. 개발 결과를 검증하기 위해 실제 공장에서 부품 생산 순간의 다양한 소리들을 녹음하고, 소리 HTM 네트워크를 구성한 후, 학습과 훈련을 반복하여 해당 부품의 불량여부를 판정하도록 하였다. 그 결과 잡음이 많은 생산 현장에서도 판정의 정확도가 높은 것으로 확인하였다.
백화점의 디자인은 다른 공간의 디자인과는 달리 그 속에 상품을 담고 있는 공간으로 어떻게 상품을 효과적으로 보여주어 고객들에게 강한 욕구를 불러일으킴으로써, 상품을 기억시키는 충동이 아니라 상품을 구입하게 만드는 역할을 하는 것이다. 그러기 위해서는 고객을 위한 디자인, 상품을 위한 디자인이 우선 갖추어져야 하며, 점포의 아이덴터티와 이미지가 가장 중요한 개념으로 떠오르게 된다. 이러한 관점에서 볼 때, 점포의 아이덴터티와 이미지를 가장 먼저 고객에게 전달하는 공간인 로비의 중요성을 인식하고 이에 대한 개선안을 계획, 제시할 필요가 있다. 본 연구에서는 변화하는 소비자의 요구를 만족시키고 자연스럽게 고객을 유도할 수 있는 쾌적하고 편리한 로비공간을 계획하여 지층부분의 원활한 흐름을 유도하는데 그 목적이 있으며, 고객흐름에 영향을 끼치는 내,외부 환경 요인들에 관한 가설을 세우고, 실제조사를 통해 그러한 가설을 검증하여 그 결과가 계획에 반영될 수 있도록 하였다. 분석결과 지층부분의 내, 외적 환경요인이 어떻게 고객의 흐름에 영향을 끼치는 가를 알 수 있으며, 실질적인 조사를 통하여 분석된 자료결과를 적용하여 중간영역으로서의 기능을 갖춘 로비공간 개선안을 제시할 수 있다.
서론 : 실행증과 관련된 신경학적 손상에 대한 이해는 병변 부위에 따른 증상을 예측하고 적절한 치료와 목표를 구성하는데 기반이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 문헌고찰을 통하여 관념운동실행증의 원인과 행동 오류의 기전을 알아보고, 이와 더불어 치료에 이용될 수 있는 근거를 제시하고자 한다. 본론 : 실행의 모델에서 알 수 있듯이 관념운동실행증은 실행 시스템에서 생산적 측면만의 손상으로 발생할 수 있으며 신경학적 부위는 피질하 손상보다는 피질 수준의 손상이 더 흔하다. 제스쳐를 통한 연구에 따르면 팔의 동작과 관련하여서는 왼쪽 두정엽, 손가락 자세에 따른 동작은 전두엽의 기능과 관련이 있다. 실제 물체를 사용함으로써 얻어질 수 있는 시각, 촉각의 자극들은 익숙한 동작에 대한 기억과는 별도로 올바른 동작을 유도시킬 수 있다. 결론 : 실행은 다양한 신경학적 부위의 처리 과정을 통해 일어나며 다양한 외부의 자극들이 실행에 도움을 줄 수 있음으로 관념운동실행증의 치료에는 이러한 자극들을 이용하는 것이 필요할 것이다.
장례서비스는 인생의 마지막 단계인 죽음을 다루는 의례절차에 관한 것으로, 복지서비스의 마지막 단계라 할 수 있으며, 고인의 마지막 형태를 복원하는 고전적인 회복기술 수준에서 한 걸음 더 나아가, 생시 모습의 재현 내지는 더 나은 외모로 표현하는 메이크업의 단계로 발전하고 있다. 이는 고인의 마지막 모습을 좋은 모습으로 기억코자 하는 유족들의 요구에 의한 것으로, 시대별로 변화되고 있는 방법들을 기록에서 찾아볼 수 있다. 이러한 장례메이크업은 유족의 요구에 부응하여 죽은 이의 마지막 모습을 아름답게 꾸며줄 수 있는 우리의 장례문화의 가장 주요한 한 과정이 될 것이다. 본 연구는 향후 장례식장 내에서 고인을 모시는 입관 단계에서부터 꽃 장식, 관보 등의 인테리어, 음향효과, 조명시설, 특수 재료와 함께 연구되어야 할 장례 메이크업을 체계적인 방법으로 실제 적용해 보고, 그 효용성을 교육현장에서 활용할 수 있는 방안을 모색해 보았다.
본 연구는 최근 학습자의 학습능력 향상에 광범위하게 사용되고 있는 학습기술 훈련 방법에 기반한 e-학습기술 프로그램을 개발하고, 그것을 초등학교 고학년 학생을 대상으로 적용하여 효과성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 e-학습기술 프로그램은 학생들이 공부하는데 필요한 여러 가지 정보, 환경, 시간계획, 기억하는 방법, 시험치기 요령 등 실제적인 학습자의 필요성 측면에 입각하여 학습자 요구를 중심으로 만들어졌다. 본 프로그램을 초등학교 고학년에게 적용한 결과, e-학습기술 훈련 프로그램은 학생의 학업성취 개선에 효과가 있는 것으로 밝혀졌으며, 추수 검사 결과 e-학습기술 훈련의 효과가 장기적으로 나타나고 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 향후 e-학습기술의 개념을 보다 구조적으로 정의하고 학습기술 훈련 프로그램의 내용을 보다 다양화 한다면 학습 능력을 계발시키기 위한 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.
사용자가 느끼는 QoS를 최대화하면서 네트워크 대역폭의 특성을 효율적으로 활용하기 위해서는 네트워크의 패킷 손실과 대기행렬의 지연 시간을 구체적으로 예측이 필요하다. 네트워크의 자원이 충분치 않은 무선 네트워크 환경의 경우 예측은 특히 중요한 문제로 부각된다. 본 연구는 무선 네트워크의 성능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 실험을 위해서 실제 운영 중인 무선 네트워크 환경에서 패킷 흐름 자료를 수집하였다. 무선 환경에서의 패킷 개수 공정과 대역폭 공정은 장기 기억 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실험을 통해서 네트워크 트래픽의 주요 성능 변수들을 추출해 냈고, 대기 시간과 버퍼 오버플로우 확률에 대한 분석적 모델을 개발하였다. 프랙탈 브라운 운동 (FBM)을 이용한 대기 행렬의 꼬리 확률을 얻었고, 대기행렬의 길이 모델을 통해서 평균대기 지연을 표현하였다. 실측 데이터를 활용하여 개발한 성능 모델이 IEEE 802.11b 네트워크 트래픽의 물리적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수가 있다
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보였지만, 분할 종료 조건과 대표패턴의 추출 방법이 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보안한 ARPA(Adaptive RPA) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 패턴 공간의 분할 종료 조건으로 특징별 최빈 패턴 구간(FPD: Feature-based population densimeter)추출 알고리즘을 사용하며, 학습 결과 패턴의 생성을 대표패턴 추출기법 대신 최빈 패턴 구간을 이용하여 생성한 최적초월평면(OH: Optimized Hyperrectangle)을 사용한다. 제안된 알고리즘은 k-NN 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간 비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
아군 함정에 탑재된 레이더를 향해 적 플랫폼이 전자재밍을 가하거나 추적방해 신호를 방사하는 경우에도 아군 레이더는 대 전자전 대응능력인 전자보호기능을 이용하여 적 플랫폼의 전자방해로부터 회피하여 지속적으로 적 플랫폼의 추적상태를 유지할 수 있어야 한다. 이러한 레이더의 전자보호기능은 아군 플랫폼의 생존에 필수적인 요소이며, 전자전환경을 모사할 수 있는 재밍시뮬레이터를 활용하여 그 성능을 평가할 수 있다. 재밍시뮬레이터는 1GHz 이상의 밴드폭을 가지는 광대역 레이더 신호를 수신 분석한 후 신호왜곡을 최소화하는 위상샘플방식의 디지털 고주파기억장치를 이용하여 다양한 기만 및 잡음재밍을 발생할 수 있는 전자전 시험평가장비이다. 본 논문에서는 광대역 레이더 신호의 신호처리 및 재밍발생을 위한 시뮬레이터의 설계내용과 기만 및 잡음재밍 신호발생 알고리즘을 제시하고 실제 해상환경에서 함정 추적레이더를 대상으로 시험하여 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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