이 연구에서는 중학교 1학년 과학영재들의 비유 만들기의 각 단계에서 나타나는 심상적 사고의 특성을 심상적 정보처리 과정의 측면에서 분석하였다. 연구 결과, 과학영재들의 비유 만들기 과정에서 이미지 산출, 이미지 조작, 이미지 표현의 심상적 정보처리 과정이 나타났다. 또한, 과학영재들은 비유 만들기 과정에서 지각 심상, 기억 심상, 상상 심상의 세 가지 유형의 심상을 활용하는 것으로 나타났으며, 활용한 심상의 유형에 따라 심상적 정보처리 과정에 차이가 있었다. 이를 바탕으로 비유 만들기에서 활용한 심상의 유형에 따른 심상적 정보처리 모델을 제안하였다. 이 연구의 결과는 비유적 사고와 심상적 사고의 상호 작용을 강조함으로써 과학영재의 심상적 사고를 촉진할 수 있는 비유 만들기 전략의 효과적인 활용 방안을 마련하는데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
최근의 스마트 폰의 운영체제인 안드로이드를 넷북, 자동차용 장비, 산업용 장비에도 적용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 x86 계열의 ATOM CPU를 탑재한 산업용 컴퓨터 시스템에 안드로이드 운영체제를 탑재한 이후에 wifi 디바이스를 포팅하는 과정을 설명한다. 이를 위하여 안드로이드 운영 계층에서 디바이스가 동작하는 과정을 분석하고, 이에 따라 wifi 디바이스를 설치하는 과정을 설명한다. 이 과정은 앞으로 안드로이드 플랫폼이 지원하지 않는 다른 장비를 접속하고자 할 때에도 유용하게 활용할 수 있다.
영상처리에 관한 이론을 제공하고 있는 대부분의 서적들은 여러 가지 영상처리 과정은 프로그램 코드로, 영상처리 결과는 결과 영상만을 단순하게 제공하고 있기 때문에 학습자가 그 처리과정과 결과를 직접 확인하기 위해서는 별도의 컴파일러를 사용해야 하는 불편함이 있다. 따라서 이론 학습과 동시에 그 결과를 확인할 수 있도록 실습을 병행할 수 있는 학습 도구의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리에 관한 이론을 단원 별로 체계적으로 학습할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 단원에 관계되는 영상처리과정을 이해할 수 있도록 제공되는 실습 창을 통해 직접 프로그램을 작성하고 실행하여 그 결과를 확인할 수 있는 현장 실습이 가능한 영상처리 학습 시스템을 제시 한다. 제시하는 시스템은 플랫폼에 독립인 시스템이 되기 위해서 자바 언어로 구현하였으며, 학습 내용의 체계적인 관리와 제공을 위해서 단원 별 내용을 데이터베이스로 구성함으로써 사용자가 필요에 따라 단원 별로 재학습하기에 적합하도록 구성하였다.
미래 발생 가능한 수문 및 기상현상의 예측과정은 지식의 부족과 자연현상의 다양성으로 인해 불확실성을 포함하게 된다. 하지만 많은 예측들은 아직까지 확정적으로 제공되고 있으며, 결과적으로 예측결과의 불확실성 정도를 제공하지 못하고 있다. 앙상블 유량예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)은 이러한 불확실성을 고려하여 수자원시스템의 의사결정에 있어 중요한 요소 중 하나인 유량예측을 수행할 수 있는 방법이다. 하지만 ESP의 결과는 기상자료, 유역 초기조건, 수문모형의 매개변수, 단순화된 수문모형에 의해 비교적 큰 불확실성을 포함하게 되며, 따라서 실제적인 현업에서의 사용을 위해서는 불확실성 정도를 줄이기 위한 사전 및 사후처리 과정이 요구된다. 본 연구에서는 국내에서 활용 가능한 기후 예보자료를 사용하여 앙상블 유량예측에 적용할 수 있는 사전처리 방안들을 검토하고, 국내에서 사후처리를 위해 적용되었던 최적선형 보정기법에 더해 다양한 기법들을 강우유출모형인 TANK모형의 모의결과 보정에 적용하였다. 사전 및 사후처리를 적용한 결과 기상자료와 유량예측과정에 존재하는 불확실성을 저감시키는 것이 가능하였다. 특히 사전 및 사후 처리가 동시에 적용되었을 경우 그 향상 정도가 단순히 각각의 방법에 의한 향상 정도를 합한 것보다 높게 나타날 수 있음이 확인되었다. 사전 및 사후처리를 동시에 적용한 경우 이수기에는 RPS(Ranked Probability Score) 평가방법 내에서 54%를, 홍수기에는 8%를 향상시키는 것이 가능하였다.
전통적인 위험은 자연재해, 재난처럼 위험 발생 원인과 관련하여 위험 주체의 책임성이 불분명한 위험이며 기술적인 위험은 유해 화학물질 사고처럼 발생 주체에게 책임성이 있는 경우다. 이 연구는 책임성 여부에 따른 위험 상황에서 각각 공중이 어떻게 위험 정보를 처리하고 탐색하는지 알아보고자 했다. 책임성 여부에 따른 위험 정보 탐색과 처리 과정을 비교하는 이유는 위험의 책임성에 따라 공중이 느끼는 감정과 행동이 달라지기 때문에 관련 조직의 책임성이 있는 위험과 책임성이 없는 위험의 정보 탐색 및 처리 과정의 차이를 통해 공중에게 위험을 커뮤니케이션하는 캠페인 전략이나 정책을 다르게 적용할 수 있기 때문이다. 따라서 이 연구는 공중이 위험 정보를 탐색하고 처리하는 과정을 연구하는 모델인 위험 정보 탐색 처리 모델(Risk Information Seeking and Processing, RISP)을 통해 책임성 여부에 따른 두 가지 국내 위험 상황에서 공중의 위험 정보 탐색과 처리 과정을 비교했으며, 모델 변수의 인과성 차이를 검증했다. 연구 결과, 위험 커뮤니케이션에서 책임성 여부에 따라 공중이 위험 정보를 탐색하고 처리하는 과정에 차이가 있었으며, 두 가지 유형의 위험 비교를 통해 위험 유형에 따라 각기 다른 커뮤니케이션 전략을 세워야 한다는 것을 밝혔다. 또한 위험 정보 탐색 처리가 그동안 환경 위험, 건강 관련 위험과 같이 책임성이 불분명한 위험에서 다루어져 왔기 때문에, 책임성이 있는 불산 유출과 같은 위험의 경우 관련 기관에 대한 불신이 위험 자체가 아닌 기관에 대한 부정적 감정을 형성하여 일반적인 위험 정보 탐색 처리 모델과 같은 흐름으로 정보를 탐색하거나 처리하지 않는 것을 밝혀냈다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이론적인 함의를 논의했다.
본 논문에서는 훼손된 영상 신호를 복원하는 기존의 나가오 필터의 수식 과정 중 일부를 제거하여 처리시간을 단축하고 그 효과는 유지하는 방법에 대해서 연구하였다. 기존의 나가오 필터를 이용한 신호처리 복원 방법으로는 계산량이 많아 한 화소를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 나가오 필터의 수식 과정 중 표준편차를 구화는 과정을 제거함으로써 처리시간이 단축되면서 그 효과는 유지됨을 확인한다. 모의 실험을 통하여 이 방법의 우수성을 확인한다.
여러 응용 서비스를 유 무선을 포함한 다양한 네트웍을 통해 제공하기 위해서는 네트웍에 적응할 수 있는 서비스 형태가 요구된다. 그 가운데 멀티미디어 서비스의 경우 네트웍이 서로 다른 환경에 적응할 수 있는 해결책으로 트랜스코딩 기술이 제시되었다. 하지만, 트랜스코딩을 위해 필요한 복호 부호의 처리 과정은 실시간으로 제공되는 멀티미디어 스트리밍의 경우에 제약조건으로 작용하고, 이에 따른 처리 과정을 대폭 줄이는 일부 기술들은 사용자 측의 서비스 품질에 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 트랜스코딩을 통한 처리 과정과 사용자 측 서비스 품질의 두 가지 측면을 고려하는 frame dropping 시의 모션 벡터 합성 기법에 대해서 언급한다. 또한, 본 논문에서는 기존의 기법과는 달리 양방향 예측 프레임이 포함된 경우에도 적용할 수 있는 확장성을 제공한다.
본 연구는 최소비용문제에 적용할 수 있는 사전처리 기법의 이론과 그 구현에 대해서 다룬다. 일반적으로 해법을 적용하여 문제를 풀기 이전에 최적해에서 유통량을 알 수 있는 호나 중복적인 호와 점을 제거하여 문제 크기를 줄이는 과정을 사전처리(preprocessing)라 한다. 또한 문제의 비가능성이나 입력된 문제의 정확성 등을 검사하는 과정도 사전처리에 포함하기도 한다 따라서 사전처리는 문제 축소와 입력된 문제의 정확성 검사 등을 통해 해법의 수행도와 안정성을 높이는 효과를 가져다준다. 본 연구에서는 최소비용문제의 사전처리로 비가능성 판정, 중개지에 대한 사전처리, 병렬호에 대한 사전처리, 호의 유통상한과 유통하한을 이용한 유통량고정에 대한 사전처리, 우회경로에 대한 사전처리 등을 연구하였다. 본 연구에서는 네트워크 단체법 프로그램에 최소비용문제에서의 사전처리기법을 각각 구현하여 이러한 사전처리를 하지 않았을 때와 비교하여 문제의 크기를 줄일 수 있었고 수행시간을 16%정도 줄일 수 있다는 것을 실험적으로 보였다.
3D 점 데이터는 높은 정확성을 가진 사물의 표면 정보 데이터로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 지리학에서 지형 파악과 분석에 많이 사용되고 있다. 일반적으로 3D 점 데이터의 Gridding 과정을 거치게 되는데 이는 불연속적인 점 데이터를 일정한 좌표 값으로 만드는 과정으로 긴 실행 시간과 높은 비용이 필요하다. 특히 Gridding 과정 중 보간 작업을 위해서 Kriging이 높은 정확성으로 주목받고 있지만 처리과정이 복잡하고 연산이 많아 처리속도가 상대적으로 느리기 때문에 많이 사용되지 않고 있다. 본 논문에서는 Gridding을 고성능으로 처리하기위해 Kriging 연산 과정을 병렬화했으며 격자 자료구조를 MapReduce 패러다임에 맞게 변형하여 Kriging에 적용하였다. 실험은 항공 LiDAR 데이터 약 1.6백만 개와 4.3백만 개의 점 데이터를 이용해서 제안한 MapReduce 구조에 적용하였고, 그 결과 3대의 이기종 클러스터에서 전체 실행시간이 순차적 프로그램에 비해 최대 3.4배 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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