일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 오버레이 멀티캐스트 기반에서 유무선 서비스를 위한 적등적 키관리 기법을 제안한다. IP 멀티캐스트의 라우터 기능을 어플리케이션에서 처리하고, 적응적인 그룹관리를 위해서 유니캐스트와 멀티캐스트의 두가지 통신기법으로 그룹키를 분배한다. 또한, 안전한 그룹키 관리를 위해 멤버의 그룹 가입과 탈퇴시에 키의 갱신을 수행하며, 주기적인 메시지 교환으로 멤버의 상태를 체크하여 비정상적인 그룹탈퇴의 경우에도 동적인 키의 갱신을 통하여 forward secrecy 와 backward secrecy의 보안적 요구사항을 충족시킨다. 그룹키는 갱신된 키의 분배를 우선적으로 하였으며, 대칭키를 이용한 암호화 기법과 이전의 그룹키를 사용하는 두 가지의 기법을 적응적으로 사용하는 기법에 대해서 제안한다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성에 기반한 적응적 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크를 삽입할 대상에 대한 시각적 특성 분석을 위해 영상의 휘도, 대비, 텍스쳐 등의 특징을 사용하였다. 제안하는 방법은 인간의 시각적 특성에 따라 워터마크의 삽입 블록과 삽입될 워터마크의 위치와 강도를 적응적으로 결정한다. 실험은 절단, 영상강화, 저주파 필터링, JPEG 압축의 영상처리 공격에 대한 워터마크 검출율을 비교하였다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
본 논문은 패킷 기반 네트워크의 유동적인 환경 변화와 전송하는 비디오 데이터의 특성을 함께 고려하여 비디오 데이터를 스트리밍하는 적응적 전송 미들웨어를 구현하고 성능을 평가하였다. 적응적 전송 미들웨어는 SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈과 TFRC 기반의 전송률 제어 모듈로 구성되며, SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈은 패킷 손실에 의해 손실된 비디오 데이터 중에서 중요도가 높은 데이터만을 선별적으로 재전송하여 패킷 재전송에 따른 전송 지연의 부담을 줄임과 동시에 패킷 손실에 따른 에러를 크게 감소시킨다. TFRC 기반의 전송률 제어 모들은 TCP 기반의 데이터 전송과 정당하게 네트워크의 전송 대역폭을 공유하면서 최적의 전송 대역폭을 산출하여 전송률을 제어함으로써 유동적으로 변하는 전송 대역폭에 적응적으로 비디오 데이터의 전송률을 제어한다. 외부 인터넷 환경에서 적응적 전송 미들웨어를 적용하여 비디오 스트리밍을 실험하고 패킷 손실에 대한 복구 성능과 스트리밍 지터 정도를 측정하여 분석한 결과, 적응적 전송 미들웨어를 적용하지 않은 경우와 비교하여 상대적으로 높은 스트리밍 성능을 보였다.
본 연구는 간호학생의 적응유연성 수준을 파악하고 적응유연성에 영향을 미치는 요인을 규명하고 간호학생의 적응유연성을 향상시키는 프로그램을 개발하는데 필요한 기초자료를 마련하고자 시행한 서술적 조사연구이다. 자료 수집은 D광역시 일개 대학의 간호학과 학생 중 자발적 참여에 서면 동의한 155명을 대상으로 2018년 4월 15일부터 5월 30일까지 자가보고형 설문조사를 통해 이루어졌다. 변수의 측정을 위해 적응유연성, 생활스트레스, 자기효능감, 사회적 지지, 긍정정서, 스트레스 대처전략 측정도구를 사용하였으며 수집된 자료분석을 통해 대상자의 일반적 특성 및 그에 따른 적응유연성 차이, 각 변수의 수준 및 변수 간의 상관관계를 파악하였으며 다중회귀분석을 통해 적응유연성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 대상자의 적응유연성은 평균 3.54점으로 측정되었으며 학업성적과 전공에 대한 만족도에 따라 유의한 차이가 있었다. 적응유연성은 생활스트레스, 자기효능감, 사회적 지지, 긍정정서, 적극적 스트레스 대처전략, 소극적 스트레스 대처전략과 유의한 상관관계가 있었다. 적응유연성에 영향을 주는 요인으로는 자기효능감(${\beta}=.39$, p<.001), 적극적 스트레스 대처전략(${\beta}=.26$, p<.001), 사회적 지지(${\beta}=.16$, p<.001) 순으로 나타났으며 이들 요인들의 적응유연성에 대한 전체 설명력은 51.0%였다. 간호학생이 학업 및 취업과 관련된 스트레스 상황에서 효과적으로 대처하고 회복하여 적응할 수 있도록 적응유연성을 증진시킬 필요가 있다. 특히, 본 연구결과를 토대로 자기효능감, 적극적 스트레스 대처전략, 사회적 지지와 같이 간호학생의 적응유연성에 중요하게 영향을 미치는 보호요인들을 촉진하여 간호학생의 적응유연성을 증진시킬 수 있는 프로그램의 개발과 효과검증이 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 중국 고등학생들을 대상으로 이들이 지각한 부모양육방식과 성격강점 및 학교적응 간의 상호관련성과 이들 변인들에 대한 성차를 살펴보고, 지각한 부모양육방식과 성격강점이 학교적응에 직 간접적인 영향을 미치는지에 대해 살펴보고자 하였다. 본 연구의 최종 분석 대상은 중국 하남성 정주시에 소재한 고등학교 재학생 총 378명이었다. 본 연구 결과, 부모양육방식과 성격강점 및 학교적응은 상호 유의미한 관련을 보였으며, 부모양육방식의 하위 요인인 '권위주의적' 요인과 성격강점의 하위 요인인 '용기' 요인 및 학교적응의 하위 요인인 '교우관계' 요인만이 유의미한 성차를 보이는 것으로 나타났다. 또한 부모양육의 '권위주의적' 요인이 성격강점에 직접적으로 부정적인 영향을 주고 있으며, 성격강점을 통해 학교적응에 간접적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 아울러 부모양육의 '민주적' 요인이 성격강점에 직접적으로 긍정적인 영향을 미쳤으며, 성격강점을 통해 학교적응에 간접적으로 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 자녀양육에 대한 부모교육 및 학교적응 증진을 위한 프로그램 개발과 중국 청소년을 이해하고 한국과 중국 간의 교육적 차원에서의 교류를 활성화하는데 도움이 되는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
증명 가능한 안전성은 암호에서 어떤 암호 시스템의 안전성을 정형적으로 증명하는데 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는, 적응적 선택 암호문 공격에 대해 안전하다고 증명된 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템을 분석하고, 그 안전성 증명이 일반적 의미에서의 적응적 선택 암호문 공격에 대해서는 완전하지 않음을 보인다. 향후 연구 방향으로는 크게 두 가지 방향을 생각할 수 있다. 첫째는, 일반적 의미에서의 적응적 선택 암호문 공격에 대해서 완전하도록 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템을 수정하는 것이며, 둘째는 현재의 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템에 대하여 성공적으로 적응적 선택 암호문 공격을 할 수 있는 예를 보이는 것이다.
본 논문에서는 적응적인 임계값을 이용한 정확한 움직임 추정방법과 이진영상에서의 미리 정의한 패턴을 이용한 에지 기반 공간 필터링 방법을 이용한 적응적 3-D 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측시 발생하는 움직임 미검출과 거짓 움직임 검출을 줄이기 위해서 영상내의 복잡도에 따라 적응적인 임계값을 적용 하였다. 움직임 영역에서의 공간 필터를 사용할 경우 완만한 대각 방향의 에지와 라인의 보간 성능을 높이기 위해 최근에 발표된 미리 정의한 이진 패턴을 이용한 에지기반의 필터링 방법에서 이진 패턴의 재구성을 통해 보간하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 사용할 경우 기존의 방법들에 비해 시각적으로 뛰어난 결과를 보이는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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