이동 기기와 이를 위한 기반 기술이 급격히 발달함에 따라 사용자의 요구가 다양해지면서 다양한 그래픽 컨텐츠를 선호하게 되었다. 모바일 플랫폼에서 그래픽 기술이 많이 적용되는 대표적 어플리케이션으로 모바일 게임이 있지만, 현재 하드웨어의 한계로 이차원 영상 기반의 그래픽으로만 제작되고 있다.(중략)
최근 스마트폰의 이용률이 폭발적으로 증가하면서 다양한 응용이 새로운 이슈로 주목 받고 있다. 특히, 소셜 관계성을 기반으로 하는 앱은 더욱 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 개인의 주관적인 성향을 객관화시켜 사용자의 능동적인 방식을 요구하는 목적으로 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기획하여 제안하는 콘텐츠는 "윈어팩션 앱(Winaffection Application)" 이라고 부른다. 제안하는 콘텐츠는 외적인 면과 더불어 성향, 기호기능을 추가하여 사용자의 이상형에 근접한 결과를 산출하고 사용자의 개인적인 공간, 회원들 간의 공개적인 공간을 활용하여 맞춤이성을 찾는데 도움이 되도록 기획하였다. 본 연구를 통하여 사용자는 자신의 성향과 취향에 맞는 이성을 만나 사회적 상호 관계성를 형성하는 초기에 발전적으로 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 다양한 양상으로 발생하는 필기체 한글에서의 변형을 흡수하기 위한 적응적 패턴 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정합의 정확도를 개선하기 위하여 구조적인 정보를 사용하고, 단일 정합 과정에서의 처리 속도를 개선하기 위하여 각각의 검은 점에서의 이웃들만을 고려하여 처리한다. 또한, 반복 적용시 수렴 속도를 빠르게 하기 위하여 입력 패턴을 부분영역으로 나누어 각 부분 영역에서의 정합이 성공적인지 여부에 따라 적응적으로 다음 반복 정합 과정을 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 다양한 필기체 한글 데이타에 대하여 실험한 결과, 제안된 적응적 패턴 정합 방법이 기존의 패턴 정합 방법 보다 처리 속도 및 정합의 성능 측면에서 우수함을 알 수 있었다.
"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.
본 논문은 한글 주소의 오인식 수정에 관한 연구로서, 필기자의 다양한 필기 형태와 입력 장치의 특성으로 인하여 문자 인식 단계에서 발생할 수 있는 혼동을 줄이고 오류를 효율적으로 수정하는 후처리 알고리즘을 소개한다. 특히, 주소의 행정 구역부에 대해서는 정합해야 할 문자 모델의 범위를 줄여줌으로써 높은 인식률과 처리 속도를 기록하였으며, 문자 인식의 결과에 임계값과 백트랙킹 방법을 도입한 후처리 알고리즘을 적용하여 더욱더 높은 인식률을 나타낼 수 있었다. 번지부와 건물부에 대한 오인식도 제안된 각각의 알고리즘을 적용함으로써 효과적으로 수정할 수 있었다. 우리나라의 25,000여 행정 구역을 바탕으로 작성 가능한 주소들 중에서 임의의 150개 주소 데이타에 대하여 제안된 후처리 방법을 포함한 다양한 후처리 방법으로 실험한 결과, 행정 구역부에 대하여 98%이상의 높은 인식률을 보임으로써, 제안된 후처리 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
이동 객체 데이터베이스 시스템에서 시공간 조인 연산은 이동 객체들의 결합을 위한 중요한 연산이며 수행 시간은 이동 객체의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가한다. 그러므로 효과적인 시공간 조인 연산이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 공간 조인에서 활용되었던 기법들을 이동객체 조인에 적용하였다. 이동 객체의 궤적에 대한 정보를 잘 유지하고 있는 시공간 색인인 TB-Tree 를 이용한 깊이 우선 탐색 기반과 넓이 우선 탐색 기반 TB-Tree 조인에 대한 알고리즘들을 제시하고 구현한 알고리즘들의 성능 비교한 실험 결과를 제시한다.
비교적 적은 수의 레지스터를 사용하는 내장형 프로세서에서 미디어 데이터를 처리할 때, 레지스터 부족으로 인하여 프로세서의 성능이 현저히 감소하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이를 Shadow 레지스터 기법을 사용하여 해결하는 방안을 제안한다. 프로토타입 프로세서를 사용한 비교 실험에서, 제안된 기법은 약 16.7%의 하드웨어 추가로 구현될 수 있으며, 실행기간을 약 16-28%, 감소시키고 실행 프로그램의 크기를 약 3.3-5% 감소시킬 수 있음을 보였다. 본 논문의 실험 결과는 이상적인 메모리 모델 하에서 얻어진 것으로서 실제적인 환경에서는 더욱 큰 이득이 예상된다.
국내 TRIGA Mark II&III 및 우라늄 변환시설 해체시 다량의 금속폐기물 발생이 예상되며, 현재 이러한 저준위 방사성 금속폐기물을 처리, 재활용하는 기술들에 대한 연구가 국$\cdot$내외적으로 활발히 수행 중에 있다. 이에 본 연구에서는 해체시 발생하는 금속폐기물의 효율적인 감용 및 재활용에 관한 국내외 처리 기술을 검토하여 국내 TRIGA Mark II&III 및 우라늄 변환시설에서 발생하는 해체 금속폐기물의 처리 방안을 수립하기 위한 정보를 제공하고자 한다.
다양한 환경에 관한 센서기술의 발달과 센서를 정보를 전송하는 노드가 최근 Zigbee무선통신방식을 이용해서 개발되어 지고 있으나, 이를 수집 처리하는데 많은 수집노드, 싱크노드, 관리pc등 복잡한 처리과정을 하고 있다. 이러한 방식은 실제 농가에 적용하여 사용한 결과 많은 데이터 오류, 끊김, 손실 등 실제 현장에서 많은 문제점이 나타나고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 각각의 노드들의 정보를 효과적으로 처리하고 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 스마트 게이트웨이시스템을 만들고자 한다.
WWW(World Wide Web)와 온라인 정보 서비스의 급속한 성장으로 인해, 보다 많은 정보가 온라인으로 이용 혹은 접근 가능해 졌다. 이런 정보홍수로 접근 가능한 정보들이 과잉되는 문제가 발생했다. 이러한 과잉 정보 현상으로 인하여 시간적 제약이 뒤따르며 이용 가능한 모든 정보를 근거로 중요한 의사 결정을 내려야 한다. 문서 요약 자동화(Text Summarize Automation)는 이 문제를 처리하는데 필수적이다. 본 논문에서는 정보 검색을 통해 획득한 문서들을 일차적으로 문서 길이 정규화를 이용하여 질의에 적합하고 신뢰도가 더욱 높은 문서 정보를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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