본 논문에서는 부울 함수 간략화에 사용되는 Karnaugh Map 기법 학습을 위한 지능형 튜토링을 지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를 제안한다. 이 GBL 콘텐츠는 게임 기반 학습과 지능형 튜토링 시스템이 가지고 있는 장점을 결합하여 게임 요소를 통하여 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 하고, 지능형 튜토링 모듈을 통하여 몰입감을 해치지 않는 수준에서 적응적 피드백을 제공한다. 본 콘텐츠의 학습 효과를 검증하기 위해 실제 학습 환경에서 실험 집단과 통제 집단의 학업성취도를 비교한 결과 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 결혼이민여성의 지역사회 적응의 특성을 밝히고, 이를 토대로 결혼이민여성의 지역사회 적응 향상을 위한 실천적 함의를 도출하고자 하였다. 이를 위하여 2010. 4월부터 5개월간 8명의 참여자를 대상으로 면접을 실시하였다. 연구방법은 현상학적 연구 중 Colaizzi방법론을 채택하였는데, 심층면접을 통하여 녹취한 진술을 텍스트화 한 후, 유의미한 진술내용을 코딩하여, 주제(themes), 주제묶음(theme cluster)으로 범주화하였다. 분석결과, '내적역량의 강화', '문화적응', '제한적 수혜자 되기', '인적네트워크 없음', '미래를 낙관할 수 없음' '지역사회 안착을 염원함', '한국을 떠날 수 있음'으로 총 7개의 주제묶음과 17개의 주제, 47개의 의미를 도출하였다. 이러한 결과를 토대로 지역사회에서 결혼이민여성의 적응력 향상을 위한 사회복지실천의 함의를 제시하였다.
도시지역 대기오염에 의한 건강 위해도 정보는 시민들 삶의 질을 점검하는데 중요하다. 이에 따라 대도시 지역의 여러 오염원들로 부터 배출되는 대기오염물질의 양과 그로 인한 인체 위해도를 시민들이 스마트 폰과 같은 일상적인 통신수단으로 확인할 수 있는 시스템을 설계하고 우리나라 대도시 지역에 적용하는 실험을 하였다. 설계된 시스템에서는 도시 대기로 배출되는 오염물질의 일별 배출량 값들을 산출하고 건강 위해도 인자들을 적용하여 잠재적(potential) 수명 단축 일 수로 정량화한 뒤, 사용자 모델을 통한 적응형 데이터로의 경화량 과정을 거친 후 모바일 기기로 전달되게 된다.
본 논문은 지문 영상의 전처리중 이진화 수행과정에서 지문 영상의 국부적 밝기 차이에 따른 가장 큰 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 대상 지문 영역의 밝기 등에 스스로 적응할 수 있도록 Silt Sum 방법을 응용한 적을 이진화를 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 연구에서 제시한 개선된 전처리 방법은 보다 높은 인식 정확도를 제공하며, 이에 따라 실험 결과에서 보는 바와 같이 지문 인식을 위한 특징점 추출 알고리즘에 적용될 수 있다.
HTTP 적응적 스트리밍은 네트워크 상태에 따라 비디오의 품질을 조절하여 사용자 체감 품질을 향상시키는 비디오 스트리밍 서비스이다. HTTP 적응적 스트리밍 서비스에서 비디오 콘텐츠는 여러 품질과 일정 길이를 가지는 비디오 세그먼트로 나누어지며, 클라이언트는 적절한 품질의 세그먼트를 요청한다. 그러나 기존의 세그먼트 스케줄러는 TCP에 대한 고려 없이 일정 간격으로 세그먼트를 요청하므로 TCP 연결이 초기화되어 Slow-start를 다시 수행해 비디오 전송률이 감소한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 TCP 인지형 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 TCP 연결이 초기화되는 것을 방지하기 위해 비디오 세그먼트의 요청 시간을 조절하며, 세그먼트를 요청하는 시점을 고려하여 안정적인 비디오 스트리밍을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 끊김 현상 없이 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키는 것을 확인하였다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.
이동통신 환경에서 매개변수와 비매개변수추정 알고리즘을 토대로 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 매개변수추정 알고리즘에서는 배열안테나로 수신된 신호의 상관행렬로부터 신호성분과 잡음성분에 대한 고유치를 구하고, 그 고유치들로부터 전력스펙트럼을 판별하였다. 반면에 비매개변수추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 따라서 희소강제조정을 갖는 개선된 방향성 추정 알고리즘은 다른 알고리즘들과 비교하여 잡음 억제와 고분해능을 갖는다.
본 연구는 가족건강성, 학교적응, 인터넷 중독 간의 상관계수와 이들 각 변인들의 하위요인 간의 상관이 있는지를 알아보고, 가족건강성이 인터넷 중독에 영향을 미치는지와 그 과정에서 학교적응이 매개효과가 있는지를 검증하였다. 이를 위해 초등학교 6학년 371명을 대상으로 가족건강성, 학교적응, 인터넷 중독 도구를 사용하여 자료를 수집하였다. SPSS 18.0과 AMOS 20.0 프로그램을 이용하여 자료를 분석한 다음 유의수준 .01에서 추정된 모수치의 통계적 유의성을 검증하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 가족건강성, 학교적응, 인터넷 중독의 하위 변인들 간에는 유의한 상관이 나타났다. 둘째, 가족건강성과 인터넷 중독 간의 관계에서 학교적응이 매개효과가 있는지를 살펴보기 위해 공분산 구조분석을 실시한 결과, 본 연구에서 가정한 가족건강성, 학교적응, 인터넷 중독의 구조모형은 적합한 것으로 나타났으며, 가족건강성이 인터넷 중독에 미치는 영향을 학교적응이 부분 매개하는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구결과로부터 도출되는 교육적 시사점과 후속연구에 대한 제언을 하였다.
최근 다양한 기기에서 플래시 메모리 저장장치인 SSD가 활용되고 있다. SSD 기반 시스템에서 기존 하드 디스크 기반 버퍼 교체 알고리즘은 플래시 메모리의 특성을 고려하지 않고 이는 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 SSD의 특성을 고려하여 읽기 버퍼와 쓰기 버퍼를 분리하고 각각의 버퍼에 서로 다른 크기의 교체 단위와 서로 교체 알고리즘을 적용하는 ABM (Asymmetric Buffer Management) 정책을 제안한다. 추가적으로 제안한 정책을 보완하기 위해 쓰기 교체 지연 정책, 동적 크기 적응화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 ABM 정책은 효과적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 여러 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 ABM-LRU-CLC의 경우 기존의 LRU에 비해 최대 32% 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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