현재, 인터넷의 보급이 보편화되고 있다. 그래서 인터넷을 이용할 수 있는 기술과 장비가 개발되고 발전되어 가고 있다. 이러한 시대적 흐름을 공학 연구에서도 잘 이용할 수 있다. 언제 어디서나 인터넷을 쉽게 이용할 수 있다는 장점을 이용하여 수시로 지능형 로봇에 대한 실험과 그 결과를 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 다른 실험장비에 대해서도 위와 같은 실험과 결과를 얻을 수 있다. 지능형 로봇은 제어 컴퓨터가 탑재 가능하여 랜 선의 제약을 받지 않는다. 다만 무선 인터넷이 가능한 공간에서만 실험 가능하다. 본 논문에서는 지능형 로봇에 탑재한 제어 컴퓨터(클라이언트)와 일반 컴퓨터(서버)구조를 가지며 나중 제어 인터페이스를 구현한다.
심전도 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많으며, QRS-Complex와 R-R interval 간격을 추출하여 실험한다. 본 연구에서는 R-R interval을 추출하였다. 그리고 R-R interval 데이터와 HRV 데이터를 구성하였고, 베이지안 네트워크 분류기를 사용하여 정확도를 도출하였다. 심장관련 데이터는 심전도 뿐 아니라 심장병 데이터도 있는데 심전도 데이터와 같이 분류실험을 시행하여 정확도를 도출하였다. 그리고 베이지안 네트워크분류기의 정확도를 분석하기 위해 타 논문의 실험결과와 비교하였다. 타 논문과 본 연구의 결과를 비교해보니 베이지안 네트워크가 타 결과에 비해서 정확도 도출이 우수하였다.
최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.
이 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 여러 개의 클러스터에 걸쳐서 슬랙 영역에 데이터 숨기기를 수행하는 데이터 숨기기 방법의 강인성을 조사하기 위하여 디스크 조각모음 실험을 수행할 때 필요한 방법을 제안한다. 디스크 조각모음의 실행으로 클러스터의 위치가 변동되기 위해서는 여러 클러스터에 걸친 디스크 조각의 단편화가 일어날 수 있도록 파일을 생성하고 삭제하는 작업을 수행한다. 그 후에 용량이 큰 파일을 복사하여 여러 클러스터에 걸친 단편화된 파일을 작위적으로 생성한다. 단편화된 파일만을 남기고 그 이외의 다른 파일들을 삭제한 후에 디스크조각 모음을 수행한다. 이 실험에 필요한 준비과정과 실험과정을 제안한다.
최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.
본 연구는 가상 현실(virtual reality)을 활용하여 실제 고가의 실험장비를 구입하지 않고도 개인용 컴퓨터에서 인터넷상으로 가상적인 프레스를 이용한 압축실험을 할 수 있도록 하는 것이다. 가상압축실험의 구현은 인터넷을 통하여 세 개의 모듈 즉 입력, 계산, 결과로 나누어 계산되어진다. 입력모듈에서는 압축실험을 위하여 인터넷 사용자가 재료의 실험적인 특징을 입력하고 그 입력 값을 서버 컴퓨터로 보내주는 과정이며, 계산모듈은 서버 컴퓨터에 있는 시뮬레이션 해석프로그램을 이용하여 입력모듈의 입력 값을 받아들여 결과를 계산한 후 파일로 저장하는 과정이다. 결과모듈에서는 서버 컴퓨터에서 계산된 결과를 인터넷 사용자에게 도표와 그림 그리고 3차원 애니메이션을 보여주는 과정으로 되어있다. 이를 구현하기 위하여 인터넷의 언어인 HTML, CGI, VRML, JAVA를 사용하였으며, 유한요소법(FEM)을 이용한 해석프로그램은 포트란(Fortran) 언어로 제작되었다. 현재 인터넷상에서의 가상현실을 이용한 응용분야가 급속히 확대되므로 앞으로 공학적인 가상 실험에 관한 연구가 많이 이루어져 실제 실험을 대체할 것이다.
아침 6시, 자동으로 기상음악이 흘러 나온다. 침대가 저절로 위로 치켜지면서 안마기가 등을 두드린다. 이와함께 침실의 커튼이 열리고 부엌에서는 자동전기밥솥이 식사를 준비한다. 욕실에서는 적당한 온도의 물이 욕조를 채우고 있다. 목욕을 마친 후 준비된 아침을 들고 문을 나서면 자동으로 문이 잠긴다. 차고의 승용차는 이미 원격조정으로 시동이 걸려 있다. 꿈 속의 이야기가 아니다. 컴퓨터 실험주택에서 실제로 현실화되고 있는 일이다. 컴퓨터에 의한 가정자동화(HA)의 모습이다.
본 논문은 컴퓨터과학 교육에서 협동학습과 개별학습이 학습자에게 어떠한 효과가 있는 지에 대해 연구하였다. 협동학습은 우리나라 IT 기업들에서는 프로젝트 방식의 업무 처리 비중이 높아지고 있기 때문에 컴퓨터 과학 분야의 학습자들에게 협동학습의 훈련은 매우 중요시되고 있다. 본 연구는 개별학습과 협동학습에 대해 학습자들이 어떠한 견해를 가지고 있는지를 연구하고 학습 유형 별 실험을 통해 어떠한 학습의 차이를 가져오는지 설문과 실험을 통해 분석하였다. 이 연구는 서울 소재의 한 대학교에 컴퓨터 관련학과 전공과목을 수강하는 학생들을 학습 방법에 기초해서 두 집단으로 나누어 실험하였고 그 결과를 비교 분석하여 효과 및 문제점을 논의한다.
본 연구는 인간-컴퓨터 상호작용에서 목표지향(goal-directed) 행위와 경험지향적(experiential) 행위 시 플로우(flow) 경험의 양상을 파악하기 위하여 다양한 차원의 척도를 이용하여 플로우 경험을 측정하고 분석하였다. 50명의 남성과 18명의 여성 피실험자가 문제해결 과제 수행 시의 플로우 경험에 대한 비교실험에 참여하였다. 연구결과, 피실험자들은 경험지향적인 경우 더 많은 호기심과 집중(몰입)을 경험하는 것으로 나타났다. 하지만 목표지향적일 때 경험지향적인 경우보다 과제 자체와 과제수행 과정에서 더 많은 재미를 느끼는 것으로 나타났다. 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용에서 플로우 이론의 활용을 위해서는 무엇보다 플로우 경험에 대한 좀더 정량적이며 객관적인 측정척도 및 통합척도의 개발과 이에 대한 검증 연구가 필요함을 보여준다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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