임베디드 시스템에 탑재될 자바가상머신을 기능별 모듈로 컴포넌트화 하여 이식될 플랫폼의 요구사항에 맞추어 재구성한다면 컴포넌트 기술의 장점인 소프트웨어의 재사용과 재구성을 통한 빠르고 신뢰성있는 자바가상머신 개발이 가능하다. 이러한 자바가상머신 컴포넌트 재구성을 위한 컴포넌트 모델의 정의 및 명세를 위한 지원도구가 필요하며, 명세도구의 지원 하에 보다 시각적인 컴포넌트 구성 및 각 명세요소 정의를 바탕으로 한 자바가상머신 컴포넌트의 재구성에 요구되는 여러 제약조건이나 각 컴포넌트 간의 관계정의 등이 명세 되어질 수 있다. 또한 임베디드 시스템이 가지는 실시간 속성에 대해서 정의하여 이를 명세도구를 통해서 속성명세 및 설계 시에 예측성을 지원하기 위한 WCET 계산이나 우선순위 정의 등을 명세할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 명세방법을 제안하고 실시간 속성 중심의 자바가상머신 컴포넌트 명세도구를 설계하고 구현하였으며, 기존에 제안된 내장형 실시간 컴포넌트 개발 도구와 비교하였다.
본 연구는 한국 장애학생을 위한 전환교육 모델을 융합 재구성하는 데 목적을 두어 실시되었으며, 궁극적으로 학교-지역사회 연계 장애인평생교육 지원체제 개발 타당성 관점을 제고하고자 하는 데 의의를 두어 역시 실시되었다. 연구 방법은 장애학생 전환교육 모델을 학령기와 성인기 간 연계 관점에서 구체화하고자 한 선행 연구문헌을 분석한 절차를 기초로 하여 전문가 회의를 병행하는 절차로 구성되었다. 연구 내용은 현행 특수교육 분야에 구축된 전환교육모델을 융합 재구성하기 위해 IEP-ITP-ILEP 간 연계교육이 특수교육과 장애인평생교육 간에 학교 중심, 지역사회 중심, 교육, 복지의 관점을 근거로 일관적 연계 타당성을 확보하는 차원으로 반영되었다. 이에 따라, 학령기 중심의 특수교육 분야에서 구축된 장애학생의 전환교육 모델이 학령기와 성인기 전환 시점의 단편적 접근 경향성을 최소화하고, 성인기 전체와 연계될 수 있는 표준 근거와 구성 체계를 제시함으로써 현행의 전환교육 모델을 내용 측면에서 융합 재구성하였다.
본 논문에서는 중심신경망을 이용하여 위성영상으로부터 직사각형 형태의 3차원 건물의 지붕모델을 재구성하는 방법을 연구하였다. 제안된 3차원 지붕모델 재구성 기법의 핵심은 3차원 선소의 군집화에 있다. 이를 위해 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 구해진 DEM (Digital Elevation Map) 데이터와 2차원 선소에 의해서 3자원 선소를 발생하였다. 제안된 군집화 과정은 중심신경망을 이용한 방법에 의해 수행되며, 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 선소 추출과정에서 끊어지거나, 중복된 3차원 선소를 건물을 이루는 주된 선소로 군집화하고, 두 번째 단계에서는 건물을 구성하는 주된 선소를 구하기 위해 서로 평행인 선소들의 군으로 군집화를 수행한다. 이 군집화 결과를 최종 클러스터링 과정을 통해 직사각형 형태의 지붕모델로 재구성하게 된다. 제안된 방법이 대전지역의 고해상도 IKONOS 위성영상에 의해 실험되었다. 재구성된 건물모델이 원래 건물의 위치와 형태를 대체로 정확히 반영하여, 본 논문에서 제안된 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 도시지역의 건물모델을 구축하는데 효과적으로 사용될 수 있음이 입증되었다.
정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.
디지털 시대의 서사는 상호작용을 시도하여 왔고, 브랜치 서술로 대표되는 인터랙티브 스토리텔링은 다수의 선택지 구현에 따른 비싼 제작 비용, 선형적 스토리에 비해 빈약한 서사의 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 사용자의 성격적 특성을 이용한 사용자 중심 스토리텔링을 제안한다. 성격분류지표인 에니어그램과 기호학자 그레마스의 행동자 모델을 사용하여, 스토리와 인물 등의 이야기 재료가 같을 때 사용자의 에니어그램 성격유형에 따라 같은 이야기에서 서로 다른 주제를 도출하여 이야기를 재구성한다. 사용자와 동일한 에니어그램 성격 유형을 가진 인물, 그 성격 유형의 핵심가치를 각각 행동자 모델의 주체, 대상으로 정하여 행동자 모델의 욕망의 축을 정의함으로써 주제가 결정된다. 에니어그램의 통합과 분열의 방향을 이용하여 행동자 모델의 능력의 축을 정의한다. 이렇게 에니어그램의 9가지 성격 유형별 주제와 그에 따른 행동자 모델을 도출하고 이야기를 만든다. 사용자는 개인의 성격에 따라 이 서로 다른 관점과 주제로 재구성된 이야기들 중 하나를 보게 된다. 본 연구에서는 판소리계 소설 "토끼전"의 이야기에 위의 구성방법을 적용해보았다. 사용자 중심 스토리텔링은 사용자의 성격과 관점에 따라 그들의 선택을 예측하고 이야기를 재구성하는 새로운 시도이다.
서론: 종래의 PET 영상 재구성에 있어서 FBP 등에 비해 3차원 반복 재구성 방법이 일반적으로 대체하고 있으며, 이것은 검출기 기하학적 특성과 완벽한 3차원 산란 평가 및 저잡음 randoms 평가 등의 더 진보된 재구성 알고리즘을 제공하고 활용되고 있다. 최근에 SharpIR알고리즘은 3차원 반복 재구성 알고리즘으로 PET 검출기 응답 정보를 통합하여 PET 영상의 잡음을 효과적으로 감소시켜 대조도를 향상 시키기 위한 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 새로운 반복 시스템 모델인 SharpIR에 대한 성능 평가와 임상에서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 실험재료 및 방법: 검출기 응답에 대한 분해능을 측정하기 위해 유리관(내경 1.1 mm, 두께 0.2 mm)에 $^{18}F$-FDG (250 MBq/mL)을 주입하여 축 방향 시야의 중심과 축 방향으로 5, 10, 15, 20 cm만큼 떨어진 지점에서 획득하였고 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하여 각각의 영상에서 반치폭을 구하였다. 또한 영상품질평가로 image quality phantom (NU2-2001)을 이용하여, 여러 개의 각각 다른 반지름을 가지는 원형구에 cold (직경 28, 37 mm)와 ho (직경 10, 13, 17, 22 mm)부분을 나누어 배경잡음을 주고 영상의 대조도를 평가하였다. 획득된 영상은 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성을 하였다. 임상실험에서는 전신검사를 시행받은 환자 중 병소가 있는 환자 10명을 대상으로 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하였다. 이때 iterations을 1~10까지 변경하여 병소 부위와 간 부위에 관심영역을 설정하여 대조도를 평가하였다. 결과: VUE point HD로 재구성한 영상에서는 시야 중심으로부터 축방향 거리 증가와 함께 반치폭이 함께 증가하였지만 VUE point HD-SharpIR로 재구성한 영상에서는 거리가 증가하여도 일정한 반치폭을 나타냈다. 대조도는 팬텀 실험과 임상 실험에서 VUE point HD-SharpIR이 VUE point HD보다 대조도의 향상을 나타냈다. 결론: 검출기 시스템 응답에 대한 더 많은 정보를 포함시킴으로써 SharpIR 알고리즘은 VUE point HD에서 사용되는 기본 모델의 정확성을 향상시켰다. 또한 SharpIR은 VUE point HD보다 각각의 복셀에 관련된 더 많은 측정 위치를 가지는 시스템 모델이기 때문에 더욱 정교한 재구성 모델의 결과를 나타내기 위해 더 많은 반복이 걸린다. 결론적으로 SharpIR은 PET 영상에서 대조도를 향상시켰고 임상에서 적용할 수 있는 최적화된 재구성 조건을 알아보기 위해 종단적 연구를 통해 적용한다면 임상에서 유용하게 사용될 것이다.
SDR(Software Defined Radio) 시스템의 발전으로 단말기와 기지국 장비의 교체 없이 서로 다른 표준안을 요구하는 서비스에 대해서 해당 컴포넌트들을 다운로드하고 동적으로 시스템을 재구성하여 해당 서비스에 맞는 시스템을 구성할 수 있다. SDR 시스템의 기본 기능에는 사용하고자 하는 컴포넌트를 여러 가지 방법에 따라 다운로드하는 것이 포함 될 수 있다. 다운로드 할 필요가 있는 컴포넌트는 크게 상용과 공개용으로 나눠 볼 수 있는데 기본적으로 안티바이러스 패치나 해당 사업자의 중요한 소프트웨어 패치 등의 공개용 컴포넌트를 효율적으로 다운로드 하여 재구성하는 방안이 우선적으로 요구된다. 본 논문에서는 OTA(Over The Air)를 통해 다운로드 하고자 하는 경우를 중심으로. Server/Client 모델의 일 대 일 방식의 다운로드 방식보다 네트워크 자원 및 트래픽의 효율적인 사용을 위해 Ad hoc 모델을 이용하여 다운로드하는 알고리즘을 제안하였다.
새로운 세기의 수학 교육은 직관과 조작 활동에 바탕을 둔 경험에서 수학적 형식, 관계, 개념, 원리 및 법칙 등을 이해하도록 지도되어야 한다. 즉 학생들의 내면 세계에서 적절한 경험을 통하여 시각적 ${\cdot}$ 직관적으로 수학적 개념을 재구성할 수 있도록 상황과 대상을 제공해야 한다. 이를 위하여 컴퓨터 응용 프로그램을 활용한 자기주도적 수학 개념 형성에 적합한 교수 ${\cdot}$ 학습 모델을 구안하여 보았다. 이는 수학의 필요성과 실용성 인식 및 자기주도적 문제해결력 향상을 위한 상호작용적 매체의 활용이 요구된다. 본 연구는 구성주의적 수학 교수 ${\cdot}$ 학습 이론을 근간으로 대수 ${\cdot}$ 해석 ${\cdot}$ 기하 및 스프레트시트의 상호 연계를 통하여 수학 지식을 재구성할 수 있도록 학습수행지를 제작하여 교사와 학생의 다원적 상호 학습 기회를 제공하는 데 주안점을 두고자 한다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
최근 COVID-19 팬데믹은 인류의 생명과 안녕을 위협하면서 이전에 경험하지 못했던 고통을 안겨주고 있다. COVID-19 팬데믹을 계기로 인간안보는 다시 소환되었다. 그러나 태생적 한계와 권위주의 통제모델에 의해 역설적으로 인간안보의 위협요인이 되고 있다. 먼저 이 논문은 먼저 COVID-19를 중심으로 인간안보 개념의 분석적 엄격성을 제고한다. 이를 토대로 현실적으로 제기된 인간안보 이슈들을 반영한 실천모델을 재구성함으로써 인간안보의 실천적 유용성을 향상시키고자 한다. 특히 COVID-19 팬데믹이 자연재해가 아닌 국제사회의 부도덕과 분열에 기인한 인위적 대재난이라는 관점에서 접근한다. 동시에 인간안보의 근본적 가치인 인권과 현실적 과제인 방역을 균형적으로 실현하기 위하여 신흥안보(emerging security) 관점을 반영한 다자주의 거버넌스모델(Multilateralism Governance Model)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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