제주도는 본토와는 달리 유량 관측에 상당한 어려움이 있어 왔다. 투수성이 매우 높은 지반 특성으로 인해 6개의 하천을 제외하고 평시에 대부분 건천이거나 강우로 인한 유출 발생 시에도 급한 하상 경사와 짧은 유하거리 등의 수문지질학적 특성으로 강우 발생 1~2일 정도만 지속되어 유출의 측정 자체가 난해한 지역이다. 현재 16개 관측 지점에서 하천 유출 관측이 전자파 표면 유속계를 이용하여 실시되고 있으나 하천 전문 인력의 부족으로 인해 효과적인 관측자료의 해석, 운용 및 검보정 등에 어려움이 많았다. 본 연구는 국토환경부에서 발주한 제주형 물순환 관리기반 시스템 구축의 일환으로 제주도에 적합한 유량 측정 방식을 확립하고 유량 관측 지점을 증가시키고 기존 측정 자료를 검보정하는데 목적을 둔다. 우선 다양한 유량 계측 기법을 활용하여 상시하천에서 유량 관측을 실시하여 상호 비교하여 기존 방식으로 관측된 유량을 검보정하고 제주도 유출의 특성을 개괄적으로 파악하고자 한다. 사용된 유량 관측 기법으로 ADCP, LSPIV, 자기유속계, 전자파표면유속계가 연외천과 강정천에 동시에 적용되었다. ADCP는 유량 관측의 정확도가 다른 계측 기기보다 상대적으로 우수하다고 알려져 다양한 유량 관측 결과를 보정하는 기준으로 사용되었다. 하지만 홍수 유출의 경우 대부분의 현장에서 관측이 어려워 이 경우 LSPIV가 대안으로 채택이 되었다. 그리고 단면의 일부 지점에서 유속을 계측하는 자기 유속계와 전자파표면유속계로 유량을 계산하여 ADCP와 LSPIV의 유량과 비교하였다. 비교 분석 결과는 기존의 전자파표면유속계의 측정 오류를 보정하고 향후 제주형에 적합한 유량 측정 방식을 선정하는 데 사용될 것으로 기대된다.
최근 가정, 자동차, 사무실등 많은 장소에서 임베디드 장치를 쉽게 찾아볼 수가 있다. 이렇듯 많은 분야에서 임베디드 장치가 사용됨에 따라 임베디드 시스템 제조업자들은 보다 빠른 시간에 많은 분야에 적용 가능한 임베디드 소프트 웨어를 개발해야 하는 어려움이 생겼다. 이러한 어려움은 소프트웨어 개발시간을 줄일 수 있도록 도와주는 개발환경의 필요성을 증가시켰다. 개발도구 중 디버깅도구는 개발시간의 대부분을 차지하는 디버깅 과정을 도움으로써 개발시간 단축이 큰 역할을 한다. 기존 디버깅도구는 모든 변수에 대한 데이터 추출을 하기 위하여 자원사용량과 처리량을 증가 시킴으로써 많은 부하를 발생시킨다. 이에 모니터링에 의한 부하를 최소화하기 위하여 변수 값을 추출하기 위한 모니터링 센서 기법과 실행시간 중 모니터링 대상을 변경하기 위한 디버깅레벨기법을 사용하여 소프트웨어의 내부 변수가 동작하면서 발생되는 오류를 검출할 수 있는 임베디드 모니터링 시스템을 설계 및 개발하였다. 하지만 실행시간 모니터링 중에 센서의 동작과정에 따르는 부하로 인하여 정확하지 않은 데이터를 추출할 수 있는 문제점이 발생되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서의 수행과정을 최소화하도록 센서 처리 구조를 변경하고 최적화된 센서 구조의 실행시간을 줄이기 위해 비트마스킹 기법을 사용한다.
최근 내장형 시스템이 점점 많은 분야에 사용되며, 시스템에 특화된 운영체제 커널에 대한 필요성이 커지고 있다. 하지만, 커널 개발은 코드의 복잡성 등의 이유로 말미암아 테스팅에 큰 비용이 소요됨에도 불구하고, 높은 신뢰성을 달성하기가 어려운 실정이다. 이러한 커널 개발 및 테스팅의 어려움을 극복하기 위해, 운영체제 커널의 동시성 오류 검출을 지원하는 모델 기반의 커널 테스팅 (MOKERT) 프레임워크를 제안한다. MOKERT 프레임워크는 주어진 C 프로그램을 Promela 정형 명세 모델로 변환하고 나서 Spin 모델검증기를 사용하여 검증하고, 검증반례가 생성된 경우, 이 검증반례를 실제 커널 코드에서 실행을 시켜서 진위를 확인한다. 본 연구에서는 MOKERT 프레임워크를 리눅스 proc파일시스템에 적용하여, ChangeLog에 보고된 오류가 실제로 자원경쟁문제를 일으킴을 확인하였을 뿐만 아니라, 커널 패닉을 일으키는 새로운 오류도 발견하였다.
오늘날 학교 현장에는 ADHD 증상으로 간주되는 산만하고 주의력이 부족하며 과잉행동을 보이는 학생들이 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 특징을 보이는 학생들은 일반 학생들에 비해 학업 성적이 떨어질 뿐만 아니라 주의집중 부족으로 인해 교사들의 지도시 어려움을 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 한 ADHD 학생을 대상으로 분수단원에 대한 적절한 개별지도를 계획하여 실시함으로써 학생의 분수 관련 이해 및 기능을 향상시키기 위한 지도 사례를 제공하고자 하였다. 연구 결과, ADHD 학생이 보이는 분수학습의 오류 유형으로 등분할의 개념 부족, 분수의 분모와 분자 개념 미흡, 분모가 같은 분수 및 대분수의 덧셈과 뺄셈의 오류 등을 찾을 수 있었고, ADHD 학생의 학력차, 학습 적성, 시간차에 따른 학습에 대해서 정확히 파악하고 이를 바탕으로 체계적인 계획을 세워서 지도한다면 학생의 분수 개념 이해 및 계산 기능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.
차세대 무선통신에서는 현재 서비스 되고 있는 성능보다 높은 BER(Bit Error Rate)의 성능을 요구한다. 기존의 DVB-RCS(Digital Video Broadcasting - Return Channel via Satellite)에서 사용중인 이진 터보 코드(Double binary Turbo code)는 높은 SNR(에서 오류마루 현상이 발생하여 차세대 무선통신에서 사용하기가 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 DVB-RCS NG에 적합한 부호화 방식으로 3D-터보 코드(Tthird-dimension Turbo code)의 부복호화기의 구조를 분석하고 성능분석 하였다. 3D-터보 코드는 기존의 DVB-RCS 방식에 rate-1인 post-encoder를 첨가시켜 오류마루 현상을 보완한 부호화기이다. 3D-터보 코드는 post-encoder의 형태, 인터리빙 기법, ${\lambda}$값의 변화에 따라 성능이 달라지므로 본 논문에서는 각 파라메타에 대한 최적의 값을 제시하였다. 전체적으로 3D-터보 코드가 기존의 DVB-RCS 터보 코드에 비해 성능이 우수하고 기존의 문제점인 오류마루 현상을 해결할 수 있음을 알 수 있다.
애드혹 네트워크는 완전 분산형 네트워크 구조로 인해 자원 효율성, 확장 가능성, 결함 허용성 측면에서 많은 장점이 있는 반면에, 다른 한편으로는 완전 분산형 네트워크 토폴로지가 보안 서비스 설계에 많은 도전을 안겨주기도 한다. 더구나, 네트워크 노드가 언제든지 추가 또는 탈퇴가 가능한 동적 토폴로지 변화는 보안 메카니즘을 설계 하는데 있어 어려움을 더하게 한다. 따라서, 애드혹 네트워크에서의 보안 서비스는 확장 가능하고 결함 허용이 가능하면서 네트워크 노드의 멤버쉽이 수시로 변경 가능하도록 하는 방식으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 임계치 암호 기술을 활용하여 기존 CA의 기능을 네트워크에 참여하고 있는 노드들에게 분산시켜 네트워크 자체적으로 인증 서비스가 가능 하도록 하는 분산 인증 기술 알고리즘을 살펴본다. 그러던 중 최근에 제안된 RSA 기반 애드혹 서명 알고리즘인 URSA 알고리즘에 중요한 보안 오류들이 있음을 [5]에서 지적한 바 있는데, 본 논문에서는 이들 오류들의 원인을 밝혀내고 이를 수정한 새로운 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송 수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13% 향상된 결과를 보인다.
본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.
도시철도역은 많은 이들이 사용하는 공공장소이다. 철도역을 자주 이용하면 길을 찾거나 가는 곳에 어려움이 없지만 처음 방문하는 여행객이나 외국인들은 복잡한 사인과 정보 등의 오류로 인하여 어려움을 겪는다. 본 연구는 도시철도역의 안내 사인시스템의 효과적인 정보를 제공하기 위한 도시철도역의 안내사인에 대하여 알아보고 디자인 개선하고자 한다. 본 연구를 위한 1차 조사로 도시철도역 사인시스템의 개념과 문헌에 대하여 조사하고, 2차 조사로 도시철도역 이용자의 문제점 니즈조사, 3차 조사는 안내사인 개선을 위해 부산도시철도역의 문제점과 디자인 개선에 대하여 알아보았다. 조사결과 도시철도역의 안내 사인은 늘어나는 정보량과 체계적으로 갖추어지지 않는 사인 등으로 인하여 사용자는 정보를 찾는 데 어려움이 많다. 무분별한 상업광고의 사인으로 찾고자 하는 정보를 찾지 못하고 통일되지 않는 사인계획으로 인하여 잘못된 정보를 얻기가 쉽다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상업광고의 자제와 알기 쉽게 정보를 전달하기 위한 디자인 그리고 사회적 약자를 위한 디자인 개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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