본 연구에서는 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 최적 절점생성기법을 제안하고 이를 Element-free Galerkin 방법에 적용하였다. 무요소방법에서 제안된 일반적인 적응적 절점배치방법의 경우 적분격자를 이용하기 때문에 그 절점의 분포가 평가된 오차를 정확히 반영하지 못하고 불균등한 세분화로 인해 주변 절점분포와 급격한 절점밀도의 차이를 보이게 되어 추가적인 해석오차를 유발한다. 본 연구에서는 평가된 오차의 분포와 적분격자를 따라 구성된 불균등한 초기절점배치를 최적삼각격자 구성기법인 Bubble Mesh 기법을 이용하여 최적화 시키는 적응적 절점구성기법을 제안하였다. 절점의 불균등한 배치에 따른 추가적인 오차의 발생현상을 보이기 위해 1차원 문제를 해석하였고 본 연구에서 제안된 Bubble Mesh 기법을 이용한 적응적 무요소해석법의 적용성을 보이기 위해 2차원 문제를 해석하였다.
본 논문에서는 적응적 변이보상 예측기법을 이용한 효과적인 스테레오 영상 압축 및 복원 방법을 제안하였다. 즉, 스테레오 영상간의 상호 상관도를 적응적으로 추정함으로써 단안 영상을 전송하는데 필요한 수준으로 전송 대역폭을 효율적으로 압축하고 복원할 수 있는 적응적 변이보상 예측기법을 제안하였다. 특히, 예측된 영상을 복원할 때, 스테레오 영상에서 추출된 특징값의 크기에 따른 적응적 정합기법을 적용함으로써 잘못된 변이벡터의 추정을 감소시키고 전체적인 변이의 신뢰도를 향상시켜 복원된 영상의 화질을 개선하였다. CCETT의 'Fichier', 'Manege' 및 'Tunnel' 영상을 사용한 실험한 결과, 제안된 적응적 변이보상 예측기법에 의해 복원된 영상은 기존의 화소기반 및 블록기반 방식에 비해 PSNR이 약 9.08dB 향상됨을 확인하였고, 오차영상의 비교에서도 기존의 방식보다 제안된 기법을 적용한 복원영상이 원영상과 차이가 거의 없음이 분석되었다.
본 논문은 적응적 메쉬 구조를 이용하여 가상 종이 객체를 실시간에 시뮬레이션 하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 삼각 메쉬에 적용될 수 있으며, 안정적인 수치 적분과 변형 기반 메쉬 세분화를 이용하여 효율적으로 종이 표면의 주름과 구김을 생성한다. 종이 객체의 구겨짐을 사실적으로 표현하기 위하여 부러지는 스프링을 가진 적응적 메쉬 구조를 사용한다. 적응적 구조가 지속적으로 질점을 삽입 혹은 삭제하기 때문에, 질량과 운동량의 보존이 고려되어야만 사실적인 종이 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 기법은 실시간 환경에서 종이와 같이 얇은 쉘 구조의 사실적인 애니메이션을 생성한다.
현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.
과거에는 대기업과 중소기업의 제품 간에는 품질뿐만 아니라 제품 구매 후 제품 서비스에도 큰 차이가 났다. 이러한 요소들은 많은 소비자들이 제품을 구매할 때, 브랜드 가치를 고려하는 주된 이유였다. 그러나 시간이 지남에 따라 대기업과 중소기업 간의 기술력 및 서비스의 차이가 많이 줄어들면서, 브랜드 자체보다는 누가 소비자의 욕구를 충족시키는 가치를 선점하는지에 따라 경쟁 우위가 바뀌었다. 이에 따라 소비자를 만족시킬 수 있는 다양한 전략이 연구되고 있으며, 최근까지 연구자들이 판매행동과 관련하여 다루었던 주요 개념은 적응 판매이다. 본 연구의 목적은 판매원의 적응적 판매 전략이 중소기업 제품을 구매하는 소비자들에게 미치는 영향에 대해 규명하고자 하였다. 특히, 판매원의 적응적 판매 전략이 소비자의 쇼핑 가치, 판매원과의 결속 및 소비자 제품 만족도에 미치는 영향을 파악하였다. 연구대상은 판매원을 통해 중소기업 제품 구매 경험이 있는 경남지역 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 분석도구로는 SPSS 21.0을 사용하였으며, AMOS 21.0을 사용하여 구조 방정식 모형 분석을 하였다. 연구에 대한 실증 분석 결과 첫째, 판매원의 역할은 소비자의 쇼핑가치, 소비자와의 관계 결속과 제품 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 판매원의 적응적 판매 전략은 소비자의 쇼핑 가치에 영향을 미치는 중요한 변수라고 제안 할 수 있으며, 또한, 판매원의 적응적 판매 전략은 실용적 쇼핑 가치가있는 소비자보다 쾌락적 쇼핑 가치가있는 소비자에 더 강한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 판매원과 소비자의 결속은 소비자의 제품 만족에 있어 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 판매원의 적응적 판매 전략의 효과를 알아봄으로써, 온라인과 비대면 마케팅이 점차 강조되고 있는 현재의 시장 환경에서, 기업들에게 판매원의 중요성과 판매원을 통한 효율적인 마케팅 접근법을 제시하고, 이를 통한 실무적인 시사점을 제공하는 점에서 그 의의를 가진다.
본 논문은 능동형 평면 위상 배열 안테나를 이용한 레이더 시스템에 적용, 구현된 적응적 빔형성기의 시험결과 및 성능을 다룬다. 적응적 빔형성 알고리즘은 이미 많은 문헌 등에서 연구되고 있지만, 실제로 구현된 레이더 시스템에 대한 소개 및 결과는 찾기 어렵다. 여기서는 실시간 디지털 신호 처리까지 구현된 실제 레이더 시스템에 적용된 적응적 빔형성 알고리즘의 결과에 대해 알아본다. 또 일반 평면 위상 배열이 아닌 부배열 합성을 이용한 적응적 빔형성 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘의 성능은 모델링과 시뮬레이션을 통해 먼저 입증한 다음, 실제 레이더 시스템을 이용한 원전계 시험 결과로 최종 확인한다.
기존의 참조 소프트웨어인 MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC에서는 움직임 벡터를 찾을 때 항상 고정된 해상도를 사용하였으며 다른 참조 소프트웨어인 KTA에서는 움직임 벡터를 찾을 때 움직임벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 성능이 가장 높은 해상도를 선택해서 사용하였다. 하지만 움직임 벡터의 해상도는 블록마다 서로 다르기 때문에 블록별로 서로 다른 해상도를 적응적으로 사용할 필요가 있다. 적응적인 움직임 벡터 해상도 부호화 방법은 이러한 점을 이용하여 블록 별로 현재 블록의 움직임 벡터가 1/4 해상도인지 1/8 해상도인지에 판단하고 그에 대한 정보를 복호기에 전송해준다. 제안하는 알고리즘은 적응적 움직임 벡터 해상도를 사용하여 부호화 할 때 1/8 해상도 움직임 벡터가 성능이 없다고 판단되는 곳에선 적응적 움직임 벡터 해상도 방식을 사용하지 않고 1/4 해상도로만 움직임 벡터를 찾는다. 이러한 경우 해상도 정보를 복호기에 전송하지 않아 부호화 효율을 높일 수 있고 또한 1/8 해상도에 대한 움직임 예측을 하지 않기 때문에 부호화기 복잡도를 낮출 수 있다. 실험결과 평균 0.2%의 성능을 얻을 수 있었으며 부호화기 복잡도는 4% 감소하였다.
이 논문에서는 XML을 이용하여 웹 기반 적응적 하이퍼미디어 시스템을 설계한다. 설계한 적응적 하이퍼미디어 시스템은 학습자 각각의 동적 이해 과정을 통해 하이퍼미디어 컨텐츠를 프리젠테이션 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 학습자 프로필은 학습자 모델 안에 포함되어 있고, 하이퍼미디어 컨텐츠인 영역 지식은 개념 기반의 영역 모델 형태로 설계되었다. 따라서 이 논문에서는 XML을 이용해서 영역 모델과 학습자 모델을 구조화하기 위한 두 가지의 다른 마크업 언어를 정의한다. 이러한 마크업 언어는 웹 기반 교육용 적응적 하이퍼미디어 분야에서 자료를 구조화하기 위한 간단한 방법론을 가지고 쉽게 확장될 수 있고 저작될 수 있다.
수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 비월주사 방식의 영상을 순차주사 방식의 영상으로 변환하기 위한 deinterlacing 기법에 관하여 고찰한다. 먼저, 공간 영역 상에서 수행되는 기존의 deinterlacing 기법 중에서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 ELA방법의 단점을 보완하기 위하여 적응적 ELA 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ELA방법은 수평 edge를 검출할 수 없어 수평 edge 성분을 포함하는 화소 값은 원치 않는 값으로 보간 되는 결과를 가져왔다. 이를 개선시키기 위해 수평 edge를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하고, 수평 에지 부분을 적절히 보간할 수 있는 적응적인 필터를 제안한다. 그 결과 수평 edge 부분에서의 개선으로 기존의 ELA 방법보다 더 나은 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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