초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
복잡한 이미지에서 얼굴 추출은 얼굴 영상처리 분야에서 기본적이면서도 배경이 복잡함으로 인해 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 복잡한 화면 이미지에서 얼굴을 추출하기 위해 여러 가지 과정을 거친다. 다양한 피부색을 가진 얼굴에 대해 즉, 흑인과 황인, 백인 등을 모두 추출하기 위해 피부색 모델을 이용한다. 다양한 피부색에 대한 임계값(threshold)을 이용하여 피부색과 다른 영역을 구분하여 얼굴의 후보 데이터로 추출한다. 그 추출된 후보 데이터를 지역적 임계값(local threshold)을 이용하여 얼굴과 눈, 코, 입과 같은 세부사항에 분류한다. 분류된 부분이 즉 얼굴내에서 얼굴이 아닌 부분(눈, 코, 입 등)의 크기가 정규화 되어진 최소 크기보다 박을 경우 그 후보 데이터를 버리고, 그렇지 않을 경우, 즉 얼굴이 아닌 다른 부분의 크기가 정해진 크기보다 크거나 같을 경우 그 후보 데이터를 검출한다. 이 논문에 결과는 배경에서도 피부색과 얼굴의 부분영역을 이용하여 얼굴을 검출할 수 있다는 것을 보인다.
데이터 마이닝에서 클러스터링은 서로 유사한 특징을 갖는 데이터들을 동일한 클래스로 분류하는 방법이다. 클러스터링에는 다양한 방법이 존재하지만 대표적으로 집합으로 표현된 데이터들의 유사도를 측정하기 위해서는 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 이용한다. 자카드 유사도는 서로 다른 집합 간의 공통된 부분을 상대적으로 평가하여 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 최근에는 데이터를 저장할 수 있는 기술과 매체의 발전으로 표현할 수 있는 데이터의 영역과 범위는 발전되고 있기 때문에 많은 연산과 시간의 비용이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서 두 데이터의 표본의 유사도를 통해 실제 데이터들의 유사도를 추정할 수 있는 Min-Hash 가 제안되었다. 본 논문에서는 이를 활용하여 집합의 영역을 다중 집합(Multiset)으로 확장하여 중복되는 값을 가질 수 있는 두 데이터 간의 유사도를 효율적으로 추정할 수 있는 Min-Max Hash 를 제안한다.
본 연구의 목적은 연구데이터 관리서비스 구현 시 성공적인 서비스를 위한 고려사항을 도출하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 활용하여 연구데이터 관리서비스의 영역을 파악하였고, 미국, 독일, 호주에서 연구데이터 관리서비스를 시행중인 대학도서관 6곳과 1개의 기관에서 담당자 8명을 대상으로 연구데이터 서비스에 관한 질문의 답변을 이메일을 통해 수집하였다. 또 해외서비스를 대상으로 수집한 고려사항이 국내에 적용가능한지 국내 연구데이터 관리서비스 전문가와 검토하였다. 연구데이터 서비스 영역은 총 9개의 카테고리로 구분하여 분석하였는데, 연구서비스와 연구데이터 관리서비스 연계, 국가/대학/기관 차원의 협약, 메타데이터 입력주체 및 필수 요소, 직원의 전문화 방안, 이용자 요구분석을 통한 주요서비스 영역 선정, 연구데이터와 연구결과물의 효과적인 연결방안, 이용자와 유관기관과 긴밀한 공조 등의 연구데이터 관리서비스 구축 시 고려사항을 도출할 수 있었다.
고도 정보화 사회의 발전에 따라 멀티미디어의 발달, 그리고 인터넷의 보급으로 인하여 멀티미디어 정보의 지적 소유권 보호를 목적으로 영상 데이터에 기밀정보를 삽입하는 정보 은닉에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 정보 은닉의 한 방법인 디지털 워터마킹 기술은 크게 화소 값에 직접 정보를 삽입하는 공간 영역(spatial domain) 기반 워터마킹과 주파수 영역으로 변환하여 정보를 삽입하는 주파수 영역(frequency domain)기반 워터마킹으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 영상의 디지털 데이터를 FFT에 의해 주파수 영역으로 변환하여 인간의 시각으로는 지각할수 없는 주파수 영역에 워터마크를 삽입한 후, 무결성의 정도를 측정하여 워터마크를 검출하는 주파수 영역기반(frequency domain based) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
무선 네트웍을 통해 공간 데이터를 요청하고 수신하는 PDA에서 지도 정색을 하기 위해 캐쉬와 공간 색인을 사용하는 한정을 대상으로 한다. 서 대로부터 전송되는 공간 객체들은 캐쉬된 영역의 공간 객체와 중복이 발생하므로 이에 대한 처리 방법이 필요하다. 또한 추가되는 영역의 공간 데이터를 색인에 추가하는 연산은 Bulk-Insertion기법이 효과적이지만 추가영역에 대한 색인 구축 연산이 무선 단말기에 부하를 준다. 그리고 교체로 인한 캐쉬 영역 삭제 시에도 신속한 영역 단위의 삭제 방법이 필요하다 이 논문에서는 먼저 중복 객체에 대한 처리 방법을 분류하고 Bulk-operation을 통해 캐쉬 영역의 빠른 색인 삽입, 삭제 연산을 수행하는 지도 서비스를 위한 시스템을 계시한다. 무선 단말기에 집중된 부하를 분산시키고 성능 향상을 위해 에이전트를 이용한 시스템을 설계하고 구현한다. 구현하여 실험한 결과 클리핑 방법이 효과적이며 전체적인 성능 향상을 보인다
본 논문에서는 그룹웨어(groupware) 또는 CSCW(Computer Supported Cooperative Work) 사용자들이 공유할 데이터들을 그룹 공유 영역에 위치시킨 후 그룹 공유 영역 내의 공유 객체에 대한 접근을 그룹웨어 사용자들에게 제공하는 구조를 제시하고, 그룹공유 영역의 구현을 위해 실시간 그룹웨어 응용에 의존하지 않는 구조를 지닌 공유 영역 서버인 SAS(Shared Area Server)에 대해서 기술한다. 그룹웨어 응용에게 공유 영역에 대한 접근을 제공하는 SACI(Shared Area Client Interface)와 함께 SAS는 하이브리드 구조를 구성하고 SAS와 SACI 그리고 그룹웨어 응용 사이에는 비동기 메시지 전달 방식을 제공한다. 본 논문에서는 실시간 그룹웨어에서 사용하는 공유 객체에 대한 동시성제어를 다루면서 기존 연구와의 차이점을 기술한다.
플래시 메모리은 많은 부분에서 기존의 저장장치인 HDD에 비해 좋은 성능을 지녔다. 하지만 HDD와는 달리 데이터의 덮어쓰기가 허용 되지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리는 FTL(Flash Translation Layer)을 사용하고 있으며, FTL을 통해 기존의 저장장치와 동일하게 사용할 수 있다. FTL들 중 로그영역을 사용하여 성능을 개선한 것들이 많은데, 로그영역의 사용으로 인해 읽기/쓰기 작업시 반드시 로그영역을 탐색을 해야만 했다. 본 논문에서는 카운팅 블룸필터(Counting bloom filter)를 활용하여 불필요한 로그영역 탐색을 줄이는 기법을 제안하였고, 실험을 통해 로그영역에 최신 데이터가 없는 경우 탐색횟수를 크게 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.
본 연구의 목적은 수학 평가 데이터를 내용 및 인지 영역을 함께 고려하여 분석하기 위해, da Silva(2019)가 제시한 Q행렬 기반의 다차원 문항반응모형(M2PL-Q)의 활용 방안을 제시하고, 이를 TIMSS 2019 8학년 수학 평가 데이터에 적용하여 분석한 결과를 제시하는 것이다. 연구 결과 M2PL-Q 모형을 통해 학생의 능력 수준을 내용 영역과 인지 영역에 걸쳐서 추정할 수 있음을 확인하였으며, 각 영역에 대한 능력 수준이 서로 연관되어 있는 양상을 확인하였다. 또한, 문항의 특성을 영역별로 구분하여 추출할 수 있으며, 문항에 따라 내용 영역과 인지 영역이 문제 해결에 미치는 영향이 서로 다를 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 방법에서는 별도로 분석되던 내용 영역과 인지 영역을 하나의 분석 모형에 포함하여 평가 데이터를 종합적으로 분석하는 방안을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다. 각 영역에 대해 추정된 능력 수준을 개별 학생에 대한 진단에 활용하면, 학생이 세부적인 내용 및 인지 영역에서 보이는 강점과 약점을 파악하여 학습을 지원할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 각 평가 문항의 세부적인 특성을 고려하여 평가의 상황과 목적에 따라 적절하게 활용함으로써, 평가의 타당성과 효율성을 높이고 학생의 능력 수준을 보다 효과적으로 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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