인터넷과 ICT 발전으로 스마트폰을 활용한 영어학습 분야 교육용 애플리케이션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 학습자가 시간과 장소의 한계를 넘어 학습이 가능하게끔 해주는 스마트기술 기반 학습 플랫폼인 모바일 러닝은 환경변화와 트렌드에 맞춰 교육의 새로운 패러다임을 가져올 것이라 예상한다. 하지만 현존하는 애플리케이션들을 확인해보면 싱글채널을 보유한 영어학습 기관정보유형 또는 단순 언어학습을 사고학습의 개념으로 구성한 콘텐츠들이 대부분이다. 이에 영어학습 과정상의 인식 전환이 필요하며 사고적 운동학습이라는 관점으로 접근한 플랫폼서비스 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 영어학습을 위한 모바일러닝 UX플랫폼 개발범위와 전략을 모색하고 프로토타입을 통해 서비스 모델을 제안하는데 목적을 둔다.
본 논문에서, 극다중 안테나 시스템을 다중셀 환경에 적용하고 기지국의 안테나 수가 무한하다고 가정한 상태에서, 파일럿 오염으로 인해 제한된 시스템 용량을 개선하는 파일럿 도약 기법을 제안한다. 기존의 파일럿 고정 방식은, 각 사용자가 긴 시간 동안 동일한 Signal-to-interference ratio (SIR)를 얻게된다. 따라서, 약한 간섭을 받게 된 사용자는 지속적으로 SIR이 높은 반면에, 강한 간섭을 받게 된 사용자의 SIR은 지속적으로 낮아서 서비스의 질이 저하된다. 본 논문에서 제안한 파일럿 도약 기법에서는 매 타임 슬롯마다 다른 파일럿 신호를 사용하며, 이에 따라 매번 다른 양의 간섭을 받게 되므로, 매 타임 슬롯마다 SIR이 요동치게 된다. 이러한 채널에서 Hybrid Automatic Repeat & reQuest (HARQ) 기법을 적용할 경우에, 아웃티지 확률과 전송률의 개선 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 극다중 안테나 시스템에 파일럿 도약 기법을 적용 후, 체이스 결합 유형의 HARQ를 적용하고 시뮬레이션을 통하여 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.
경계요소법을 사용하여 세 가지 유형의 전두부 형상과 비 평면 지면이 FAST 동체의 공력 특성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 수치해석 기법을 검증하고 벽면의 영향이 마찰항력에 미치는 영향을 파악하기 위하여 풍동시험을 수행하였다. 채널은 동체의 양력을 증가시키는 효과가 있었다. 최적의 전두부 형상은 동체와 측면 벽 사이의 간격, 동체의 높이와 같은 FAST 및 안내로 설계 조건에 의존하였다. 계산한 유도항력계수 값과 측정한 전항력 값을 비교한 결과 형상 항력은 동체의 고도에 무관하였다. 지면효과를 받지 않는 동체의 형상항력 값을 알고 있다면, 본 수치기법은 고속 지상 운행체의 개념설계에 사용할 수 있다.
이 연구는 모바일 뉴스의 핵심 소비층으로 부상하고 있는 밀레니얼 세대가 모바일과 SNS를 통해 어떤 뉴스콘텐츠와 뉴스가치를 선호하며, 뉴스기사에 대하여 어떻게 반응하는지를 조사 분석하였다. 연구결과, 밀레니 세대가 뉴스를 가장 많이 소비하는 SNS 창구는 카카오톡과 페이스북이었으며, 하루에 평균 한 번 이상 SNS를 통해 뉴스를 소비하는 것으로 나타났다. 밀레니얼들은 인구학적 특성별로 뉴스유형 선호와 뉴스기사에 대한 반응정도가 달랐으며, 뉴스주제별로 반응정도도 다르게 나타났다. 또한 밀레니얼들의 뉴스 소비 경로는 SNS가 전국일간지와 지상파TV, 인터넷신문, 종편채널 등보다 높게 나타났으며, 선호하고 중요하게 생각하는 뉴스가치로는 '영향성'과 '유용성'이 '속보성'이나 '흥미성'보다 높게 평가되었다.
일반적인 RFID 시스템은 하나의 리더와 다수의 태그로 구성되며, 단일 무선 공유 채널을 갖는다. 이로 인해 리더의 요구에 여러 태그들이 동시에 응답할 때 빈번하게 충돌이 발생한다. 태그 충돌을 억제하기 위해 QT[8]와 HCT[10], BSCTTA[2], QT-BCS[9]등과 같은 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 BSCTTA 알고리즘을 기반으로 다중 그룹핑과 비트 변화 감지 센서를 이용한 트리 기반 충돌 방지 알고리즘(TABCS, Tree-based anti-collision algorithm using Bit Change Sensing)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 비트 변화 감지 장치를 통해 충돌이 발생하더라도 리더는 태그들이 비트 변화 감지 장치를 이용하여 전달한 비트의 유형을 인식할 수 있게 한다. 또한, TABCS는 유일한 프리픽스를 빠르게 생성하게 하고, 모든 태그의 인식에 필요한 비트 전송량을 줄임으로써 기존 알고리즘에 비해 인식 속도를 빠르게 한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 기존에 제안된 다른 알고리즘에 비해 전체적으로 우수한 성능을 보임을 검증한다.
병렬 피드백을 이용하여 이득을 조절할 수 있는 저잡음 증폭기가 설계되었다. 설계된 저잡음 증폭기는 0.18um CMOS 공정으로 설계되었으며, 병렬 피드백은 커플링 캐패시터와 이득 제어 트랜지스터로 구성되어있다. 제안된 이득 제어 방법은 병렬 피드백에 연결된 이득 제어 트랜지스터의 채널 저항을 이용하였다. 측정 결과 $12\;dB{\sim}26.5\;dB$까지 총 38.5 dB의 이득 제어 범위를 가지고 있으며, 측정된 잡음지수는 약 4 dB이다. 소비 전력은 약 13.5mW였다. 측정된 잡음 지수의 경우 시뮬레이션과는 다르게 일반적인 저잡음 증폭기보다 높게 나타났지만, 다른 유사한 기술에 비해 훨씬 큰 동작 범위를 가지는 저잡음 증폭기가 구현하였다.
이 논문에서는 다양한 길이와 종류의 수열을 사용한 STDR(sequence time domain reflectometry) 및 SSTDR(spread spectrum time domain reflectometry) 기법의 고장위치 탐지 성능을 비교하고, SSTDR 기법의 성능 향상을 위한 인가신호 제거 방식을 제안한다. 대표적인 PN(pseudo-noise) 수열인 m 수열, 자기상관(autocorrelation) 성질이 우수한 이진(binary) Barker 수열과 4위상 Frank 수열을 사용하였을 때, 전력선 채널 모형에서 고장 유형, 고장위치, 제안 기법 사용 유무를 바꾸어가며 오탐지율을 비교 분석한다. 감쇠가 심할 때와 고장위치가 매우 가까울 때 제안한 인가신호 제거 방식을 사용하면 고장위치 탐지 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 모의실험으로 확인한다.
본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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