정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.
랜덤워크 기반 노드 랭킹 방식 중 하나인 RWR(Random Walk with Restart) 기법은 희소행렬 벡터 곱셈 연산과 벡터 간의 합 연산을 반복적으로 수행하며, RWR 의 수행 시간은 희소행렬 벡터 곱셈 연산 방법에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 CSR5(Compressed Sparse Row 5) 기반 희소행렬 벡터 곱셈 방식과 CSR-vector 기반 희소행렬 곱셈 방식을 채택한 GPU 기반 RWR 기법 간의 비교 실험을 수행한다. 실험을 통해 데이터 셋의 특징에 따른 RWR 의 성능 차이를 분석하고, 적합한 희소행렬 벡터 곱셈 방안 선택에 관한 가이드라인을 제안한다.
2015 개정 교육과정에서는 미래 사회의 인재를 육성하기 위해 중학교에 정보 교과를 필수화하였다. 이를 지도할 정보·컴퓨터 교사를 확보하기 위해 비 정보과 교사를 대상으로 부전공연수를 실시하여 정보 교육을 할 수 있는 자격을 부여하고 있다. 이들은 일반 학습자와 다르게 교육학적 지식과 역량은 높으나, 내용 지식은 컴퓨터과학의 초보자 수준이다. 이러한 학습자의 특성을 고려하여 마이크로비트를 활용한 연수를 12차시 동안 진행하였고, 이는 비 정보과 교사의 프로그래밍 자아효능감에 긍정적인 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 본 연구는 단일집단에게 실험을 실시하였으므로 그 효과를 일반화하는 데 한계가 있다. 따라서 후속 연구에서는 비교 집단을 설정하는 실험 설계로 교육 효과를 검증할 필요가 있다.
기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.
본 논문의 연구목적은 탐구실험중심 과학교육의 실현 방법으로 고고보드와 NetLogo를 이용한 실세계와 가상세계를 연결해주는 시뮬레이션 콘텐츠를 설계 및 개발하는데 있다. 먼저 탐구실험 수업을 위한 컴퓨터 시뮬레이션과 로봇활용교육을 이용한 수업모형을 탐색하고 가상시뮬레이션과 실제실험을 연동할 수 있도록 컴퓨터 기반의 실험 장치(MBL)을 제작하였다. 이 장치를 토대로 중등과학교과내용 중 온도변화(열평형)과 전기(저항과 전압과의 관계)단원 내용을 대상으로 시뮬레이션 콘텐츠를 제작하였다. 닫혀 있는 계에서의 온도변화가 같아지는 열평형반응을 탐구실험과 시뮬레이션으로 시각화하였으며, 전기단원의 저항과 전압과의 관계에서는 각 저항의 직렬연결을 이루었을 때, 각 저항에 걸리는 전류가 같고 전하의 흐름을 시뮬레이션 하였다. 중학생들을 대상으로 개발된 콘텐츠를 사용하게 하면서 시뮬레이션 사용 및 인터페이스에 대한 형성평가를 하였으며 컴퓨터 기반 과학교육에서 활용할 수 있는 방향성을 제시하였다.
인공 신경망은 체계적인 알고리즘으로 풀기 어려운 문제들을 해결하는데 사용되어오고 있다. 이는 인간의 뇌세포가 외부자극에 대해 반응하는 과정을 컴퓨터 시스템 상에서 구현한 것으로 새 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는데 흥미로운 접근방식이다. 본 논문에서는 신경망의 접근방법을 이용하여 인간행위 인식시스템을 구현하였다. 신경망을 이용해 구현된 컴퓨터 인식 시스템이 인간의 두 가지 정서 하에서 일어난 세가지 서로 다른 행동을 보고 행위자의 성별이나 강정상태를 얼마나 인식해낼 수 있는지 실험해 보았다. 특히, 성별 인식 실험에서는 신호탐지 이론에서 사용하는 인장도(discriminability)를 이용해 사람에 대한 이 시스템의 효율도를 계산하였다
본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Anneal ing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회절 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회절 효율을 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
GPGPU 환경에서의 ML 모델이 다양한 분야에 지속적으로 활용되면서, 이미지 분할(image segmentation) 연구가 활발하다. multi-GPU 환경에서 성능 최적화를 위하여 병렬화 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 multi-GPU 환경에서 U-Net 모델의 전체 수행 시간을 단축하기 위해 convolution 연산을 최적화하는 기법을 적용하는 실험을 진행하였고 shared memory, data parallelism 를 적용하여 82% 성능 향상을 보여주었다.
컴퓨터 인터페이스 카드를 기존의 구형 PC(pentium I)에 장착하여 광을 사용하는 기초광학 실험에 적용함으로써 학생들에게 광학실험의 흥미도를 유발하고 실험의 정확도를 높일 수 있었다. 빛의 회절실험에 적용한 결과 기존의 실험경과와 비교해 실험의 정확도가 향상되었으며, 이론적인 계산치와의 비교에서도 오차범위 내에서 동일한 결과를 얻었다. 향후 광을 사용하는 기초광학 실험 전반에 활용함으로써 폐기되는 구형 PC의 활용뿐만이 아니라 수동형식의 기초광학 실험을 자동화할 수가 있어서 실험 효율성 측면에서 의미가 크다고 할 수가 있다.
본 논문은 실험 정보보호에 대하여 고찰하였다. 물리학은 자연과학의 하나로, 이론 물리학과 실험 물리학 등으로 분류되며, 이론 물리학은 실험 결과를 기반으로 더욱 포괄적인 이론을 도출하는 학문, 그리고 실험 물리학은 이론 물리학에서 도출된 이론을 실험을 통하여 검증하는 학문이다. 현재의 정보보호 분야는 수학적 도구를 기반으로 정립된 이론적인 암호 분야, 그리고 이를 기반으로 응용 분야 및 안전성 평가 분야 등과 같이 다양한 분야로 분류되어 연구되고 있지만, 실험 물리학과 같이 이론을 기반으로 실제 실험을 통하여 결과를 도출하는 학문에 대한 연구는 부재한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실험 정보보호에 대하여 고찰하고 향후 활용하는 방안에 대하여 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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