웹이 등장하면서 지금까지 인터넷 상에서 텍스트와 이미지를 이용하여 정보를 표현하고 전달하는 방법이 가장 많이 사용되어왔다. 그러나 웹 관련 기술의 비약적인 발달과 네트워크 속도의 증가 및 인터넷의 급속한 보급으로 단순한 텍스트와 이미지 중심의 HTML 문서를 이용한 정보의 전달이 아닌 멀티미디어 데이터를 이용한 정보의 표현과 전달이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 멀티미디어 데이터를 전송하기 위한 스트리밍 프로토콜도 등장하였다. 최근에는 컴퓨터의 성능 증가 및 네트워크 속도의 증가(초고속 통신 서비스의 보급)에 의해 멀티미디어 데이터의 전송이 가능하게됨으로써 기존의 공중파나 CATV 방송국의 형태 지니고 인터넷 상에서 실시간 생방송 서비스와 VOD(Video On Demand) 서비스를 제공하는 인터넷 방송국이 급속하게 생겨나고 있다.[11] 인터넷 방송은 동영상과 오디오의 실시간 전달을 가능하게 하는 멀티미디어 스트리밍 기술과 멀티미디어를 실시간으로 전송할 수 있는 실시간 전송 프로토콜을 기반으로 발전하고 있다. 인터넷 상에서 멀티미디어 스트리밍 서비스를 하는 대부분의 인터넷 방송은 스트리밍 서버로서 RealNetworks사의 RealSystem과 Microsoft사의 WMT(Windows Media Technologies)를 사용하고 있다. 본 논문은 Real Server와 WMT의 비교 분석을 통해 실시간 전송 프로토콜을 지원하고, 멀티미디어 스트리밍 기술을 지원하는 자바를 기반으로 한 분산 서버 구조의 스트리밍 서버, 서버간의 부하를 제어하는 미들웨어, 멀티미디어 스트림을 재생할 수 있는 클라이언트를 설계하고 구현한다. 방법에 대해서 자세히 살펴보고 실제 SQL Server 7.0 환경에서 구축된 공간 엔진 및 OLE DB 제공자 컴포넌트의 구현 예에 대하여 살펴볼 것이다. 혈액내방사선 조사량이 안전용량 범위(200rad)에 속하며 48시간 후 체내잔류량은 서양인과 큰 차이가 없었다.비출현의 소견을 보이는 악성종양 환자의 골 신티그람 53개중 44개 (83.0%)에서 척추 및 늑골에 미만성, 또는 다발성 침습이 관찰되었다. 또 골전이 부위를 두개골, 척추, 견대부, 늑골, 골반, 사지의 근위부 장골의 6개 부위로 나누어 분석할 경우 49개(92.5%)에서 3부위 이상에 전이가 발견되었고, 35개(66.0%)에서 4부위 이상에 전이가 발견되었으며, 5부위 이상, 6개 부위에 모두 전이가 발견된 것은 각각 20개 (37 7%), 11개(20.8%)이었다. 이상의 성적으로 보아 악성종양 환자의 골 신피그라피에서 신장 영상의 비출현은 종양의 광범위한 골전이를 간접적으로 시사하는 소견으로 생각된다. 여러 악성종양중 전립선암에서 신장 영상 비출현의 빈도가 가장 높았으며, 특히 위암에서 골전이 및 신장 영상 비출현의 빈도가 높음은 주목할 만한 것이라 하겠다.출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.의 회전. 전위력의 강도, 적용시점, 그리고 키, 체중등의 신체적 요인 등이 있으나 능숙한 기계사
최근 네트워크 서비스 및 분산 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 더불어 인터넷 기반 지리정보 시스템과 이 기종 시스템간에 상호 운용성을 지원하는 분산 지리정보시스템의 기술이 혁신적으로 발전하게 되었다. 현재 이러한 상호 운용성과 더불어 기 구축된 시스템의 재 사용성을 극대화하기 위하여 개방형 컴포넌트 소프트웨어 기술이 발표[1]되었으며, 최근 발표되는 지리정보시스템들도 이러한 개방화와 컴포넌트화 기술을 채택하여 개발되고 있다. 이러한 개방형 컴포넌트 소프트웨어 기술은 컴퓨터 소프트웨어 산업 전반에 커다란 파급 효과를 끼치고 있다. 지리정보시스템 분야에서는 OpenGIS Consortium(OGC)을 주축으로 하여 개방형 컴포넌트 지리정보시스템을 위한 표준 구현 사양을 발표하고 있으며, 이러한 표준 사양을 수용한 제품들이 개발되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 관계형 데이터베이스시스템을 이용하여 OGC가 제시한 OLE/COM 기반의 데이터 제공자 컴포넌트의 설계 및 구현에 중점을 두고 있다. 본 시스템의 데이터 제공자 컴포넌트는 순수한 관계형 데이터베이스시스템 기반 위에서 구성되므로, 우선 OGC에서 요구하는 GIS 관련 핵심 기능들을 제공하기 위해서 우선 관계형 데이터베이스와 ODBC를 이용하여 공간엔진을 구성하고 있다. 본 공간 엔진은 OGC 사양을 충족하기 위해서 이용되는 최소한의 기능-공간데이터 관리 기능, 공간 연산 처리, 공간 색인 기능 그리고 클라이언트와 통신하기 위한 기능-들을 포함하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 공간 엔진의 기반 위에서 OGC OLE DB 제공자 컴포넌트의 설계 및 구현 방법에 대해서 자세히 살펴보고 실제 SQL Server 7.0 환경에서 구축된 공간 엔진 및 OLE DB 제공자 컴포넌트의 구현 예에 대하여 살펴볼 것이다. 혈액내방사선 조사량이 안전용량 범위(200rad)에 속하며 48시간 후 체내잔류량은 서양인과 큰 차이가 없었다.비출현의 소견을 보이는 악성종양 환자의 골 신티그람 53개중 44개 (83.0%)에서 척추 및 늑골에 미만성, 또는 다발성 침습이 관찰되었다. 또 골전이 부위를 두개골, 척추, 견대부, 늑골, 골반, 사지의 근위부 장골의 6개 부위로 나누어 분석할 경우 49개(92.5%)에서 3부위 이상에 전이가 발견되었고, 35개(66.0%)에서 4부위 이상에 전이가 발견되었으며, 5부위 이상, 6개 부위에 모두 전이가 발견된 것은 각각 20개 (37 7%), 11개(20.8%)이었다. 이상의 성적으로 보아 악성종양 환자의 골 신피그라피에서 신장 영상의 비출현은 종양의 광범위한 골전이를 간접적으로 시사하는 소견으로 생각된다. 여러 악성종양중 전립선암에서 신장 영상 비출현의 빈도가 가장 높았으며, 특히 위암에서 골전이 및 신장 영상 비출현의 빈도가 높음은 주목할 만한 것이라 하겠다.출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.의 회전. 전위력의 강도, 적용시점, 그리고 키, 체중등의 신체적 요인 등이 있으나 능숙한 기계사용과 정확한 슬관절 위치에서 검사할 때 전방 십자 인대 파열에 대한 진단에 유용한 기구이다.태라고 하였다. 본 연구에서는 이러한 근거를 바탕으로 개방형 문제의 유형을 다양한 답이 존재하는 문제, 다양한 해결 전략이 가능한 문제, 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중
단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 페이스북 이용자들이 업로드, 공유하는 게시물 감정의 내용분석을 수행했다. 페이스북은 최근 사회적인 소통 수단으로 유용하게 사용되고 있는 SNS의 한 종류로서 그 이용자수는 전 세계적으로 늘어나고 있는 추세다. 페이스북에서는 다양한 인간적 감정이 교류되고 있으며 사진, 동영상 등의 여러 콘텐츠 유형이 동원된다는 점에서 페이스북은 단순한 전자 게시판과 다르다. 기존의 연구에 의하면 특정한 미디어에 의해 매개되는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication)에서도 시각적 심볼 및 각종 비언어적 단서(non-verbal cues)들을 통해 풍부한 의미 전달을 수행한다. 본 연구에서는 페이스북 게시물 감정의 종류를 구체적으로 탐색 했으며 콘텐츠 타입과 감정 간의 관계를 통해 페이스북 이용자들이 각 유형의 콘텐츠를 어떻게 인식하는지도 분석했다. 자료 수집은 페이스북 게시물을 수집하는 소프트웨어를 개발해 사용했다. 페이스북 이용자 205명의 총 10,308개 게시물을 바탕을 내용 분석을 수행했다. 분석 결과 기쁨 감정의 빈도가 가장 높았다. 콘텐츠 타입에 따라서도 감정 분포의 차이가 확인됐다. 텍스트로만 이루어진 상태 콘텐츠에서는 의문의 감정이 부각됐고, 사진 콘텐츠에서는 사랑의 감정이 두드러졌으며 동영상 콘텐츠에서는 놀람 감정이 비교적 빈번했다. 결과를 바탕으로 학문적 및 실무적 함의를 논했다.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
본 연구는 국내에서 영어로 수업을 진행하는 K대학 외국인 유학생들의 미디어 정보 리터러시 수준분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 응답결과를 바탕으로 수집된 측정결과에 대해 타당성과 신뢰도를 검증하기 위해 통계분석프로그램인 SPSS 21.0으로 문항분석을 실시하였으며, 연구대상 집단별도 각 요인별 미디어 정보 리터러시 이용의 다양성을 분석하였다. 빈도분석, ${\chi}^2-test$를 사용하여 분석한 결과를 근거로 영어로 수업을 하는 외국인 유학생의 국내 미디어 정보 리터러시 이용현황은 주로 인터넷 쇼핑, 은행 등의 일생생활에 초점이 맞추어져 있음을 확인하였다.
오늘날 급증하는 빅데이터를 효율적으로 관리하기 위해 오픈소스인 하둡을 많이 사용한다. 하둡은 분산 파일 처리 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 분산 병렬 처리 시스템인 맵리듀스(MapReduce)로 구성되어 있다. 하둡의 맵리듀스 프레임워크에서는 빅데이터를 HDFS에서 읽어들이고 분석 처리된 결과를 다시 HDFS에 쓴다. 이러한 분산 병렬 처리 방식은 하둡 버전에 따라 다른 시스템 구조를 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 버전에 따른 빅데이터 처리 시에 동작하는 하둡시스템들의 내부 성능을 비교 분석한다. 이를 위해서 하둡 시스템을 감시할 수 있는 방법을 고안하여 내부적으로 생성되는 프로세스 및 스레드들과 변수들의 발생빈도를 측정하여 분석 지표로 사용한다.
본 논문은 기계학습을 통하여 특허문서를 국제 특허 분류(IPC) 기준에 따라 자동으로 분류하는 시스템에 관한 연구로 잠재 의미 색인 기법을 이용하여 분류의 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위한 연구이다. 종래 특허문서에 관한 IPC 자동 분류에 관한 연구가 단어 매칭 방식의 색인 기법에 의존해서 이루어진바가 있으나, 현대 기술용어의 발생 속도와 다양성 등을 고려할 때 특허문서들 간의 관련성을 분석하는데 있어서는 단어 자체의 빈도 보다는 용어의 개념에 의한 접근이 보다 효과적일 것이라 판단하여 잠재 의미 색인(LSI) 기법에 의한 분류에 관한 연구를 하게 된 것이다. 실험은 단어 매칭 방식의 색인 기법의 대표적인 자질선택 방법인 정보획득량(IG)과 카이제곱 통계량(CHI)을 이용했을 때의 성능과 잠재 의미 색인 방법을 이용했을 때의 성능을 SVM, kNN 및 Naive Bayes 분류기를 사용하여 분석하고, 그중 가장 성능이 우수하게 나오는 SVM을 사용하여 잠재 의미 색인에서 명사가 해당 용어의 개념적 의미 구조를 구축하는데 기여하는 정도가 어느 정도인지 평가함과 아울러, LSI 기법 이용시 최적의 성능을 나타내는 특이값의 범위를 실험을 통해 비교 분석 하였다. 분석결과 LSI 기법이 단어 매칭 기법(IG, CHI)에 비해 우수한 성능을 보였으며, SVM, Naive Bayes 분류기는 단어 매칭 기법에서는 비슷한 수준을 보였으나, LSI 기법에서는 SVM의 성능이 월등이 우수한 것으로 나왔다. 또한, SVM은 LSI 기법에서 약 3%의 성능 향상을 보였지만 Naive Bayes는 오히려 20%의 성능 저하를 보였다. LSI 기법에서 명사가 잠재적 의미 구조에 미치는 영향은 모든 단어들을 내용어로 한 경우 보다 약 10% 더 향상된 결과를 보여주었고, 특이값의 범위에 따른 성능 분석에 있어서는 30% 수준에 Rank 되는 범위에서 가장 높은 성능의 결과가 나왔다.
본 논문에서는 디지털교과서의 활용이 인터넷 중독 잠재적 위험군과 일반 사용자군에게 각각 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하였다. 이를 위해 먼저 디지털교과서를 사용하는 연구학교의 학생들에게 인터넷 중독 검사를 실시하여 인터넷 중독 잠재적 위험군과 일반 사용자군으로 선별하였다. 그리고 설문조사를 통하여 디지털교과서 활용이 인터넷 중독과의 관련하여 미친 영향을 조사하고 두 집단 간의 차이를 비교 분석하였다. 또한, 인터넷 중독 잠재적 위험 사용자군이 생각하는 디지털교과서 활용과 인터넷 중독의 관련성에 대해 객관성을 확인하기 위하여 디지털교과서를 사용하지 않는 인터넷 중독 잠재적 위험군을 선발하여 동일한 조사를 실시하고 그 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 인터넷 중독 잠재적 위험 사용자군이 일반 사용자군보다 디지털교과서에 대한 활용 시간과 학습 선호도가 더 낮은 것으로 나타났고, 인터넷 사용빈도와 건강 문제는 디지털교과서를 사용하지 않는 인터넷 중독 잠재적 위험군과 동일한 경향을 나타냈다. 따라서 디지털교과서 사용이 인터넷 중독 잠재적 위험군에게 더 큰 영향을 미쳤다고 볼 수 없으나 해당 학생들은 디지털교과서의 사용으로 인해 본인들이 인터넷 중독에 대한 악영향을 받았다고 생각하는 경향이 있어 본 논문에서는 디지털교과서 사용에 앞서 정보통신 윤리교육을 먼저 실시하여 올바른 컴퓨터와 스마트기기 사용 태도를 기르도록 할 것을 제안하였다.
전 세계적으로 컴퓨터 단층 촬영 장치(Computed Tomography, CT)의 임상 적용이 환자의 질병의 조기 진단에 매우 중요하게 사용되고 있으며 사용 빈도 또한 매년 급증하고 있다. 새로운 종류의 CT 장치들이 병변을 조기 진단하기 위하여 개발되고 있다. 이 방사선 발생 장치에 의한 환자나 작업 종사자들의 방사선 피폭이 불가피 할 수도 있다. 국내에서는 CT 장치에 대한 구체적인 방사선 방어나 방사선 시설에 대한 구체적인 규정이 확립되어 있지 않다. 본 논문에서는 국내에서의 CT 사용시설에 대한 방사선 방어 시설과 사용 기준에 대한 규정 마련에 토대를 이루기 위하여 외국에서의 CT 장비에 대한 방사선 방어 및 방사선 차폐에 대한 규정을 조사하였다. 조사방법으로는 구글 검색을 이용한 특정 키워드 검색과 방사선 관련 업무를 수행하는 특정 웹사이트를 직접 검색하는 방법을 사용하였다. 검색결과 캐나다, 미국, 영국 등의 국가에서 국가의 실정에 맞는 가이드라인을 사용하고 있었으나, 아직 이중 에너지 CT에 대한 가이드라인은 없는 것으로 나타났다. 한국에서도 국내 실정에 적합한 CT 장비에서의 방사선 방어, 차폐, 환자나 작업종사자 및 일반인에 대한 방사선 피폭에 대한 가이드라인의 설정이 필요하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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