본 연구는 간호대학생의 분노표현방식, 사회적 지지 및 대학생활적응 간의 관계를 파악하고 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 규명하는 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 D시와 C시에 소재한 2개 대학의 간호대학생 266명이었다. 구조화된 자가 보고식 설문지를 이용하여 자료를 수집하였으며, 자료 분석은 SPSS WIN 18.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple stepwise regression analysis를 실시하였다. 연구결과, 간호대학생의 대학생활적응 수준은 중간 이상이었다. 대학생활적응은 일반적 특성 중 지원동기와 지각된 신체건강상태에 따라 유의한 차이가 있었다. 대학생활적응은 분노표현방식과 사회적 지지와 유의한 상관관계를 보였고, 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 분노표출, 사회적 지지, 지각된 신체건강상태, 분노조절, 분노억제이었으며 이들 변수의 대학생활적응에 대한 설명력은 27.1%이었다. 결론적으로, 적절한 분노표현과 사회적 지지 및 신체건강상태를 증진시키는 것은 간호대학생의 대학생활적응을 향상시키는데 효과적인 전략이 될 수 있다.
시주파수 표현법은 시간과 주파수의 2차원 평면에 대하여 신호의 크기 혹은 에너지 밀도의 분포를 표현하는 방법이다. 이러한 기술은 시변 신호(Time-varying signal)의 특성 분석에 유용하다. 연주음은 대표적인 시변신호이며 특성 분석을 위하여 시주파수 표현법을 사용할 수 있다. 최근 악기에 사운더를 부착하여 음질을 변화시키는 작업이 주목 받고 있다. 비교적 저렴한 비용을 지불하고 음질을 변화시켜 주관적인 평가를 개선하려는 시도로 시행되고 있다. 이러한 연주신호는 시간영역에서는 사운더가 없는 악기 원형으로 연주한 경우와 차이점을 찾기가 어렵지만 주파수 영역, 그리고 시간-주파수 영역에서 분석하면 차이점을 쉽게 볼 수 있다. 본 논문에서는 사운더를 부착한 악기의 연주신호를 주파수 영역에서 분석하여 사운더의 효과를 확인하고 더 나아가 시주파수 표현법을 활용하여 사운더의 영향을 분석한다. 악기에 따라 사운더의 효과는 다르지만 대체로 인간의 주관적인 평가에 영향을 주는 중간주파수대에서 강화된 효과를 확인할 수 있다.
H.264/AVC 부호화 표준은 움직임 벡터를 부호화하기 위해 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 확률적으로 해당 움직임 벡터와 가장 유사한 중간값을 예측 움직임 벡터로 사용한다. 이러한 방법은 다수의 움직임 벡터 중에서 어떤 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 추가 정보 없이 비트량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있으나, 중간값을 이용한 예측 움직임 벡터는 해당 움직임 벡터를 부호화하는데 소요되는 비트량을 항상 최소로 만드는 최적 예측값이 아니라는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 인접 블록이 가지는 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지 표현하는 정보를 복호화기에 알려주도록 하여 항상 최적의 예측 움직임 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있으나, 이에 대한 추가 정보를 부호화해야 하는 문제점이 발생하게 된다. 본 논문에서는 부호화기가 부호화 효율 측면에서 가장 우수한 움직임 벡터를 예측값으로 선택하고, 이를 복호화기가 스스로 예측함으로써 인접 블록이 가지는 다수의 움직임 벡터 중에서 특정 움직임 벡터가 예측값으로 사용되었는지에 대한 정보없이 움직임 벡터 부호화에 소요되는 비트량을 효과적으로 감소시키는 움직임 벡터 부호화 방법을 제안한다. 제안한 부호화기는 율-왜곡 측면에서 가장 우수한 예측 움직임 벡터를 선택하고, 복호화기는 부호화기가 선택한 예측 움직임 벡터를 정합 기술을 사용하여 스스로 예측한다. 실험 결과는 제안 방법이 QCIF 및 CIF 영상에서 약 2.2%의 전체 비트량을 감소시킬 수 있음을 보여준다.
본 연구는 이산 모형으로 표현되는 사용후 핵연료 중간 저장 공정을 전산기 모사하였다. 이는 계통 흐름을 보여주며, 기기 성능을 평가하고 계통 구성 요소와 흐름을 확립하여 설계에 관한 계통 구성 및 운전지침에 대한 정보를 제공한다. 공정 모사를 통하여 가장 좋은 시스템을 구성하기 위하여 주요 변수에 대하여 시험 분석하였다. 전산기 모사 결과에 의하면 하루 2교대 및 2대의 냉각 시설이 최적안으로 나타났다. 이산 공정 모사는 저장 시설의 최적 설계와 운전 자료를 얻는데 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문은 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 위한 코드 생성기 구현과정에서 실시간 시스템에 대한 ATM(Abstract Timed Machine) 명세로부터 생성된 SRL(Software Representation Language) 중간코드로부터 Ada 실행코드 생성방법을 제시한다. 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법인 ATM은 기존의 정형기법과는 달리 순환공학 환경에서의 실시간 시스템이 갖는 정적 및 동적 속성은 물론 특정 환경에서의 동적행위도 표현이 가능하므로, DoME/ATM 그래픽 명세 표기와 중간코드로부터 실행코드를 자동 생성함으로써 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 가능하게 한다. 따라서, 실행코드 자동 생성기를 구현하기 위하여 본 논문에서는 선행연구에 의한 DoME/ATM으로부터 변환된 SRL/ATM 코드로부터 Ada 실행코드를 생성하기 위하여 SRL/ATM과 Ada의 관계를 분석하고 실행코드 생성을 위한 기본 규칙들을 정의하여, Ada 실행코드 생성기를 설계한다. 실행코드 생성기는 SRL 파스트리 생성기를 이용하여 구문분석을 통해 구문노드와 수식노드, 단말노드 둥과 같은 구문적 요소들을 추출하여 어휘분석을 통해 얻어진 정보들과 추출된 구문 정보들을 기반으로 실제 Ada 실행코드를 생성한다.
DIBR (Depth Image Based Rendering)은 동일 시점의 색상 영상과 깊이 영상을 참조해서 임의 개수의 중간 시점 영상을 생성하는 기법으로 무안경식 다시점 입체 디스플레이를 위한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 DIBR 기법을 사용해서 생성되는 다시점 중간 영상의 객관적 품질에 깊이 정확도가 미치는 영향에 대해 설명한다. 본 연구는 먼저 사람이 인지할 수 없는 범위에서 왜곡을 보장하기 위한 최소 깊이 양자화 계수를 도출한다. 그리고 장면 구성의 특성에 따라 같은 양자화 수준에서 깊이 정보의 정확도를 효과적으로 표현하기 위한 비균등 영역분할 양자화 방법을 선형 양자화와 비교 분석한 결과를 제시한다.
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
입자 기반 유체 시뮬레이션에서 유체와 완전탄성체의 중간 형태인 점탄성체는 유체와는 달리 물질의 변형에 대한 항복응력(yield stress)이 필요하다. 기존 입자 기반의 점탄성체 연구에서는 폰 미제스(von Mises) 항복조건을 사용해 점탄성체의 변형을 표현하였으나 폭발을 표현하지는 못하였다. 본 논문은 물체가 받는 수많은 방향의 힘을 계산해야 하는 폰 미제스의 항복조건과는 달리 최대 주응력과 최소 주응력의 차를 이용해 쉽게 근사 할 수 있는 트레스카(Tresca)의 항복조건을 변형한 이상적 점탄성체 항복조건을 제안한다. 폰 미제스의 항복조건을 쉽게 근사화하기 위해 물체가 받는 힘을 변형된 길이로 표현한 기존 입자 기반의 시뮬레이션과 달리, 본 논문은 트레스카의 항복조건을 바탕으로 2차원 물체가 힘을 받아 변형된 넓이를 주응력으로 가정한다. 가장 큰 힘을 받는 순간을 최대주응력, 가장 적은 힘을 받는 순간을 최소 주응력으로 근사 화하여 차이를 계산한다. 점탄성체의 경계면이 이상적 항복 조건 이상으로 줄어들 때 물체가 한계응력을 이기지 못하고 현실감 있게 폭발하는 과정을 표현할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다차원 데이타의 유사도 검색을 효율적으로 지원하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식으로 영역을 분할하고 실제 데이타들이 존재하는 영역에 대해 동적 비트를 할당하여 영역을 표현한다. 따라서, 분할된 영역들 사이에 겹침이 발생하지 않으며 하나의 중간 노드에 많은 영역 정보를 저장할 수 있어 트리의 깊이를 감소시킨다. 또한, 특정 영역에 군집화되어 있는 데이타에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공하며 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드의 영역 정보를 이용하여 상대적으로 표현함으로써 영역 표현에 대한 정확성을 보장한다. 이를 통해 검색성능 향상을 제공한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 다차원 색인 구조와의 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 색인 구조가 기존 색인 구조보다 $40\%$정도 검색 성능이 향상됨을 증명한다.
EVM(Embedded Virtual Machine)은 모바일 디바이스, 셋톱박스, 디지털 TV에 탑재되어 하드웨어에 독립적으로 수행되는 스택기반 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM의 중간언어로 객체지향 언어와 순차적인 언어를 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 기존에는 C 프로그램을 실행하기위해 플랫폼에 의존적인 목적코드로 변환하여 실행하였다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구팀은 EVM을 개발하면서 목적기계의 코드가 아닌 플랫폼에 독립적인 스택기반의 SIL 코드를 생성하는 ANSI C 컴파일러를 개발하였다. 본 논문에서는 ANSI C 컴파일러가 생성한 SIL 코드를 3-주소 코드 형태의 재 표현된 ANSI C 프로그램으로 변환하는 SIL-to-C 역컴파일러(Decompiler) 시스템을 설계하고 구현하였다. 이와 같은 작업은 ANSI C 컴파일러가 생성한 SIL 코드가 올바른지를 확인할 수 있는 검증 방법을 제시하며, 소프트웨어 오작동 및 버전 호환이 이루어지지 않을 때 소프트웨어의 구조를 변경하고 수정하여 성능을 개선하는 작업을 용이하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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