악관절 잡음과 동통,과두 흡수를 동반한 퇴행성 측두하악장애는 교합 불안정과 개구장애 를 동반하기도 한다. 진단을 위해 CT나 MRI를 이용해 과두 형태 및 디스크 위치를 파악하 는 것이 유용한 접근법이다. 퇴행성 측두하악관절 환자는 CT나 MRI를 이용하여 진단하고, 과두-원판 재위치와 근 기능 개선을 위해 장기간 교합 안정장치 사용이 필요하므로 교정치료 기간에 변형된 교합 안정장치의 병용이 필요하다. 이에 본 연구에서 교합 안정장치를 병용하여 교합 재구성 증례를 CT나 MRI로 고찰해 보고자 한다.
최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.
분산 시스템 상에서 SDR 소프트웨어 시스템을 구현하려면 재구성성과 유연성이 필요하다. 따라서 이를 충족시켜줄 수 있는 객체지향 컴퓨팅 기술이 필요하게 된다. 이러한 분산 객체 구조를 가능하게 하는 핵심은 CORBA 미들웨어이다. CORBA는 소프트웨어 버스로서 분산성와 이종성을 숨기고 분산 객체들이 유연하게 통신할 수 있게 해주는 핵심 역할을 담당한다. 분산 네트워크 환경 하에서 CORBA의 네이밍 서비스는 네임 서버에 저장한 논리적 이름을 통해서 객체의 위치 정보를 얻는다. 이 방식은 서버의 물리적인 위치 변화에 상관없이 객체의 위치 투명성을 제공한다. 본 논문에서는 SDR 시스템에서 클라이언트가 재구성을 위한 소프트웨어를 다운로드를 받기위해 서버의 구현객체에 논리적인 이름을 이용하여 접근을 가능하게 해주는 신뢰성 있는 CORBA 네이밍 서비스를 설계함으로써 SDR 시스템의 지역적 투명성을 지원하는 모델을 제안한다.
텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.
재구성 구조를 위한 자동화된 툴의 개발에 있어서 명령들을 재구성 구조에 맵핑하기 위한 알고리즘의 개발은 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 리소스가 한정된 Coarse-Grained 재구성 구조에 명령들을 맵핑하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 위한 휴리스틱을 제시하였다. 제안된 알고리즘에서는 하드웨어 리소스 사용에 대한 명령 할당과 라우팅 경로 할당을 사이클 기반의 타이밍 모델을 통해서 동시에 고려하였다. 제안된 알고리즘은 통신에 사용되는 리소스의 사용 및 전역 메모리 접근을 리스트 스케줄링을 기반으로 최소화한다. 리스트 스케줄링에서 맵핑되어야 할 명령들은 대상 어플리케이션의 데이터 플로우의 일반적인 특성들로 우선순위가 결정되게 된다. 제안된 맵핑 알고리즘의 대한 평가를 통해서 볼 때 전역 메모리 자원의 소모 및 수행 시간면에서 상당한 성능향상을 얻을 수 있었다.
탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
21세기에 접어들어 우리 교육은 세계화, 정보화, 다양화라는 큰 흐름 속에서 민족적 주체성을 함양하는 방향으로 변하고 있다. 특히 사회과목에 있어서는 학습자가 살고 있는 지역의 전통과 특수성에 대한 교육을 강화하고 있다. 이런 흐름 속에서 본 연구는 초등학교 3학년 사회과목의 지역화 단원을 지도하는데 필요한 ICT 교수-학습 과정안의 개발에 대해 다루었다. 특히 학습자가 다양한 멀티미디어 자료를 통해 보다 쉽게 학습 내용에 접근할 수 있고, 교사는 교수-학습에 다양한 자료를 손쉽게 투입하고 다양한 방법으로 재구성할 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다.
최근 어패럴 캐드 시스템을 지원하기 위해 3차원 레이저 스캐너로부터 획득된 데이터를 해석적 곡면으로 재구성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 역공학(reverse engineering)을 이용하여 인체를 모델링 하는 시도는 패션, 의료 둥의 분야에서 그 수요가 증가하고 있지만, 그 대상이 되는 인체가 매우 불규칙하기 때문에 기하학, 해석학적으로 접근하기가 어렵고, 시도 또한 미비한 실정이다. (중략)
본 연구는 교사양성 대학에 적합한 현대대수학 강좌운영의 실례를 소개하고자 한다. 이를 위하여 군, 환, 벡터공간 내용을 적절히 재구성한다. 갈로아 정리는 고차방정식 근의 가해성과 밀접한 관련이 있으므로 중 ${\cdot}$ 고등학교육과정과도 관련지을 수 있다. 그러나 근론과 환룐, 벡터공간의 이론적 배경을 바탕으로 체론의 갈로아 정리로 나아가는 과정에서 많은 학생들이 어려움을 토로하는 것이 현실이다. 이처럼 그 내용의 중요성에 비해 실질적인 접근의 어려움으로 인하여 체론을 아예 배우지 않거나 배우더라도 그 본질을 이해하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는, 교사양성 대학의 학생들의 갈로아 정리의 핵심과 본질을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 함에 초점을 두고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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