이 연구는 외국인 노동자들의 한국문화에 대한 적응문제를 살펴 보기 위하여 그들이 한국인들에 대하여 가지고 있는 사회적 거리감(social distance)을 분석하고 있다. 사회적 거리감은 인종 간 상호 관계 연구에서 중요한 개념으로 다루어져 왔으며, 특히 사회적응 수준을 드러내는 효과적인 척도로 각광받아왔다. 이 연구는 한국내 외국인 노동자들의 한국인에 대한 사회적 거리감의 결정요인을 규명하려는 목적을 가지고 있다. 서울과 경기 지역에서 수집된 자료에 대한 다중회귀분석(OLS Regression)을 통하여, 이 연구는 서구 사회에서 다수 인종의 사회적 거리감을 효과적으로 설명하는 것으로 판명된 요인들이 한국의 소수 인종인 외국인노동자들에게도적용될수있는가를살펴본다. 구체적으로는 연령, 성, 교육, 종교, 인종과 같은 사회인구학적 변수들과 한국인과의 접촉정도 가사회적 거리감에 유의미한 효과가 있는지 분석된다. 둘째, 이 연구는 외국인 노동자들의 가장 중요한 삶의 공간인 작업장에서의 경험과 관련된 변수들이 사회적 거리감에 대하여 가지는 효과를 탐구한다. 셋째, 구조방정식 모형(Structural Equation Model)의 적용을 통하여, 이 연구는 다중회귀에서 분석된 여러 설명 변수들 간의 복잡한 인과구조를 규명하고, 이들이 사회적 거리감에 미치는 영향을 직접효과, 간접효과, 전체효과로 나누어 살펴본다. 다중회귀분석 결과는 집단 간 사회적 거리감은 사회인구학적 변수들, 한국인들과의 접촉, 작업장 내 경험등 다양한 요인들의 복합적인 결과물이라는 점을 확인해 준다. 특히 분석결과는 작업장에서의 경험과 느낌이 한국 내 외국인 노동자들의 한국인들에 대한사회적거리감형성에결정적이라는사실을보여주는반면, 기존연구에서 효과적인 것으로 판명된 전통적 요인들은 영향력이 미미하다는 점을 말해준다. 한편, 구조방정식 모형을 적용한 분석결과는 한국인 친구들과의 접촉과 이해하기 쉽고 구체적인 노동조건이 사회적 거리감에 직접적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여 준다. 한편 추상적인 노동조건은 사회적 거리감에 간접적으로 영향을 미친다. 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건에 의해 유의미한 영향을 받지만, 한국인 친구와의 접촉과는 관련이 없다. 간단히 말해, 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건이 사회적거리감에 대하여 가지는 효과를 매개한다. 결론적으로, 구조방정식모형의 분석결과는 작업장 관련 변수들간에 복잡한 인과구조가 존재한다는 점과 작업장 내 경험이 한국인에 대한 사회적 거리감 형성에 가장 중요하다는점을 확인해 준다.
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.
적응형 전치왜곡 선형화기를 안정화하기 위한 구조를 제안한다. 증폭기 궤환 루프에 의한 출력 신호의 루프 지연을 보상하기 위해 지연 제어 회로를 추가하고, 적응 앨거리즘으로 사용된 RLS 앨거리즘이 갖는 수치적 불안정성을 완화하기 위하여 Yang의 앨거리즘을 도입한다. 이 방법을 다항식형 전치왜곡기를 이용한 선형화기에 적용하고 모의실험을 통하여 그 효용성을 확인한다.
본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 부화소 기반의 새로운 적응적 선형보간법으로 변경하는 방법을 제안한다. 일반적 선형보간법에서 고정된 위치로 쓰이는 거리계수를 왜곡된 거리 계산에 의한 화소 가중치를 주는 방법으로 개선한다. 이를 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러(minimum mean square error, MMSE)를 이용한다. 원영상과의 차이를 최소화하는 왜곡 거리 계산을 위하여 이웃한 보간 화소와 왜곡거리를 참조하게 된다. 이를 사용하면 복잡도가 높지 않은 효과적인 화소 보간을 할 수 있고 실험 결과 일반적인 보간법과 비교할 때 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 면에서 우수함을 알 수 있었다.
우리는 액체와 고체가 혼합된 표면을 세밀하게 복원하기 위해 하이브리드 부호거리장과 적응형 유체표면기술을 통합한 유체표면복원의 새로운 파이프라인을 제안한다. 이전 입자기반 유체 시뮬레이션은 입자가 불규칙하게 분포 될 때 유체표면에 노이즈 문제가 발생한다. 이 문제를 줄이기 위해 스무딩(Smoothing)기법을 적용하면 반복적인 스무딩과정으로 인해 선명하고 디테일한 유체의 표면적 특징을 소실하여 유체의 디테일이 사라지는 문제가 발생한다. 우리의 방법은 유체를 구성하는 입자기반의 부호거리값과 고체를 구성하는 삼각형기반의 부호거리값을 결합하여 하이브리드 부호거리장을 구성한다. 그리고 적응적으로 유체의 표면을 복원하는 방법을 제안하여 전체적인 효율성을 한 층 개선시킨다. 이렇게 하면 고체와 액체 부분의 세밀한 표면적 특징을 표현할 수 있을 뿐만 아니라 두 재질이 혼합되었을 때도 디테일한 표면의 특징과 부드러운 유체표면을 모두 나타낼 수 있다. 또한, 가이딩 형상이란 개념을 소개하여 부호거리값을 빠르게 얻어 올 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로, 하이브리드 부호거리장과 메쉬 재복원 기술을 적응형 프레임워크에서 통합함으로써 유체표면을 복원하는 파이프라인의 전반적인 효율성을 개선시켰다.
화자 분할 기술은 오디오 데이터로부터 자동적으로 화자 경계 구간을 검출하는 것이다. 화자 분할 방식은 화자에 대한 선행 지식 사용 여부에 따라 거리기반 방식과 모델기반 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 eigenvoice 기반의 화자가중치 거리를 이용한 화자 분할 방식을 도입하고, 이 방식을 대표적인 거리 기반 방식들과 비교한다. 또한, 화자가중치의 거리 측정 함수로 유클리드 거리와 cosine 유사도를 사용하여 화자 분할 성능을 비교하고, eigenvoice 방식에 의해 화자 적응된 모델들 사이의 직접적인 거리를 이용한 화자 분할 방식과의 비교를 통해 화자가중치 거리를 이용한 방식이 계산량면에서 효율적인 점을 검증한다.
본 논문에서는 센서기반 이동로봇의 적응 순항 제어를 위한 선형 관측기 기반의 출력 궤환 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법에서는 선도로봇의 속도를 모르는 상태에서 거리센서를 통해 선도 로봇과의 거리를 측정하고 속도와 가속도를 추정하기 위하여 선형 관측기를 이용한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험과 실제 적용실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.
거리조인은 두 공간 데이터 집합 사이의 데이터쌍을 거리 상 가까운 순으로 검색하는 공간조인이다. 본 논문에서는 [1]에서 제시한 적응식 다단계 거리 조인 기법을 최적화하기 위한 기법들을 제안한다. 첫째, 평면 스위핑 축 선택을 위해 사용되는 스위핑 인덱스 공식을 최적화한다. 둘째, 노드쌍을 관리하는데 사용한 메인큐의 성능 향상을 위하여 노드쌍의 최대 거리값을 큐의 2차 우선 순위로 적용하는 기법을 제안한다. 또한, 균등 분포 및 비균등 분포 가정하의 한계 거리값 예측 기법의 장단점을 비교한다. 실험 결과는 제안하는 기법들을 통하여 알고리즘의 성능이 CPU 비용과 I/O 비용 면에서 크게 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 서브 블록별 상대적 거리에 따라 적응적으로 가중된 히스토그램 기반 지역적 대조비 향상 기법을 제안한다. 기존 지역적 대조비 향상 기법은 제한적인 공간의 정보만을 이용하기 때문에 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 초래하는 반면, 제안하는 방법은 서브 블록별 상대적 거리에 반비례하는 가중치를 통해 더 넓은 공간의 정보를 적응적으로 이용하여 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 효과적으로 방지한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 지역적 특성을 강화해주는 동시에 전역적인 자연스러움을 보존하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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