본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.
본 논문에서는 부분파수적분법과 유전자알고리즘기법의 조합을 통한 광대역 신호로 부터 직접적인 해저지질특성치의 역산기법을 제시하였다. 광대역주파수신호의 시간영역 모 의는 부분파수적분법을 사용하여 계산시간을 단축하였고, 다수의 국부최소점이 존재하는 역 산문제에 유전자알고리즘기법을 적용한 전역되적점에 대한 탐색을 수행하였다. 본 방법을 사용하여 해저퇴적층의 지질특성 요소에 대한 역산을 수행하였다.
이 연구에서는 인터넷 포르노그래피 탐색 이유와 사이버섹스에 대한 인식이 어떠한지를 성별과 기존 인터넷 포르노그래피 이용량을 중심으로 분석했다. 이를 위해 인터넷 포르노그래피 이용경험이 있는 남녀대학생 203명의 응답을 이용했다. 인터넷 포르노그래피 탐색이유는 파트너와의 성관계, 자위행위, 성적호기심 요인으로 구분되었다. 분석결과, 남성들은 직접적 성관계와 자위행위를 위한 도구적 차원에서 탐색하고 있었지만, 여성들은 성에 대한 궁금증 및 무료함을 벗어나기 위한 수단으로 탐색하고 있었다. 사이버섹스는 대안적 섹스와 실제 섹스로 구분되었다. 분석결과, 남녀 모두 온라인에서 파트너와 성적인 메시지를 주고받으면서 성적행위를 하는 것에 대해 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 연구결과와 성관련 건강에 대한 함의가 함께 논의되었다.
본 연구에서는 수학학습 부진아 지도에서 테크놀로지의 활용이 가지는 의미를 분석해 보고, 테크놀로지가 공평성의 원리에 입각하여 구체적 조작물로서 부진아의 수학 학습지도에 어떠한 영향을 미치는가, 부진아의 개별지도에 긍정적인 영향이 있는가, 부진아의 수학에 대한 관심과 흥미의 제고 및 학습 개념과 원리를 이해하는 데에 도움이 되는가에 대하여 살펴봄으로써 수학학습 부진아들에게 테크놀로지의 활용 가능성을 탐색하고자 한다. 또한 선행연구의 분석을 통하여 수학학습 부진아들의 발생요인을 종합하였으며, 선정된 대상의 사전조사에 의거해, 수학학습 부진의 원인을 학습자 요인의 인지적 요인인 학습방법 미숙과 교과 요인 가운데 수업 요인인 직접적 개별학습의 부재에 초점을 맞추었다. 연구반에 대한 총 40시간의 수업 실시 후의 연구결과에 의해 테크놀로지가 수학학습 부진아의 치유에 긍정적인 영향이 있다는 가능성을 탐색하였다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정 (Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법 (Full Search Algorithm, FSA)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 이 논문에서는 고속 탐색 알고리듬 중 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 알고리듬 (One-bit Transform-based Motion Estimation, 1BT)을 소개하고 1비트 변환 알고리듬의 방법에 있어서 기존의 1비트 변환 알고리듬의 PSNR을 유지하면서 좀 더 빠른 속도로 인코딩이 가능한 커널 및 알고리듬을 제시한다. 실험결과에 따르면 우리가 제안한 알고리듬은 기존의 1비트 변환 알고리듬과 비슷한 PSNR을 유지하면서 속도가 향상된 것을 볼 수 있었다.
마이크로 마우스를 이용한 다수의 미로 경진대회가 개최되어 미로 탐색 알고리즘의 성능이 비교되고 있으며, 미로 탐색 알고리즘은 좌(우)수법, 구심법, 언덕오르기 등을 기본으로 하여 다양한 형태로 적용되어 사용되고 있다. 하지만 미로 탐색알고리즘을 적용하여 테스트하기 위한 소프트웨어 플랫폼이 없어서 프로그램을 직접 개발하거나 하드웨어를 통해 알고리즘의 성능을 테스트해야 하는 불편함을 겪는다. 본 연구에서는 하드웨어로 구현이 어려운 다양한 형태의 미로 제작과 알고리즘의 손쉬운 적용이 가능하고, 스텝, 연산 횟수, 탐색 시간의 평가가 가능한 미로 탐색 알고리즘을 위한 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼은 메인 레이어, 인터페이스 레이어, 사용자 레이어의 분리 구조로 되어 알고리즘을 쉽게 교체적용 할 수 있는 장점이 있다. 플랫폼의 실험을 통하여 미로 탐색 알고리즘들의 성능을 평가하고 분석하여 알고리즘의 개발 및 실험에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
본 연구는 이용과 충족 이론을 적용하여 e스포츠 직접관람자의 관람동기, 관람만족, 행동의도의 주요 변수 간 관계를 실증 분석하였다. 탐색적 요인분석 결과 기존의 주요 관람만족 동기 중 8개의 스포츠동기, 3개의 팬동기와 한 개의 관람촉진 동기가 e스포츠의 직접관람동기로 확인되었다. 그리고 직접관람자의 관람동기 중 오락, 팀애착, 경기기술, 선수매력, 심미성 동기요인은 관람만족에 유의미한 영향을 미치고, 행동의도에는 사회교류와 오락요인이 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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