• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.11-11
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• 2001

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1B호
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• pp.24-33
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• 2002

비동기 W-CDMA를 위한 셀 탐색 방법은 슬롯 동기 과정(stage 1), 그룹 확인 및 프레임 동기 과정(stage 2), 긴 코드 동기 과정(stage 3)으로 구성되어있다. 특히 이동국에 전력이 처음 들어왔을 때 수행되는 셀 탐색을 초기 셀 탐색이라 한다. 초기 셀 탐색에서는 이동국의 초기 주파수 오차와 시간 오차에 의해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 동기 오류 중 초기에 클럭 발생기에 의해 유발되는 시간 오차를 보상해주기 위해 시간 동기 블록을 적용한 초기 셀 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 시간 동기 블록이 슬롯 동기 과정에서 할당된 슬롯 시작점을 기준으로 동기 추적 과정을 수행하므로 stage 2와 stage 3에서의 시간 오차를 보상하게 된다. 제안된 초기 셀 탐색 방법을 사용할 경우, 시스템의 시간 오차가 ${\pm}T_c$/2일 때, 기존 방식보다 최대 1.5dB의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.299-302
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• 2011

분산비디오압축(DVC, Distributed Video Coding) 기술은 부호화기의 복잡한 과정을 복호화기로 이동시킴으로써 경량화 비디오 부호화를 위한 새로운 방법으로 주목 받고 있다. 하지만 복호화기에서 채널 복호 과정과 움직임 추정/보상 과정이 수행됨으로써 복호화기의 복잡도가 상당히 증가하게 되며, 이에 복호화기 채널 복호 과정을 고속화하기 위한 방법이 지속적으로 제안되고 있다. 그러나 채널 복호 과정이 고속화될수록 움직임 추정/보상에 소요되는 계산량이 상대적으로 증가하게 되어, 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 증가하는 움직임 추정/보상 과정에 적응적 탐색 영역 방법을 적용하여 DVC 복호화기를 고속화하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 고정된 탐색 영역을 사용한 보조 정보 생성 방법과 비교하여 평균 76%의 시간절감이 가능하며, 성능저하는 BDBR이 약 0.31% 증가하는 정도로 크지 않다.

• 인지과학
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 2005

인간의 시각 체계는 제한된 용량으로 인해 매 순간 입력되는 정보들 중에 필요한 일부 정보만을 선택하는 주의 기제를 사용한다. 최근의 여러 연구들은 주의가 요구되는 시각 탐색 과제에서 탐색 자극에 대한 기억이 주의의 이동 과정에 사용될 수 있음을 보고해 왔다(Chun & Jiang, 1998, 1999; Klein, 1988; Klein 1998; Maclnnes, 1999). 하지만 다른 일련의 연구들은, 인간의 시각 정보 유지능력이 순간적으로 일어나는 시각적 변화를 잘 탐지하지 못할 뿐 아니라(Rensink, O'Regan, & Clark, 1997; Simons & Levin, 1997), 시각 탐색에서도 기억이 형성되지 못해, 이미 탐색한 대상에 대한 재탐색이 계속적으로 이루어짐을 주장하였다(Horowitz & Wolfe, 1998). 본 연구에서는 시각 탐색 과정에서 이미 탐색한 자극이나 그 위치에 대한 기억이 사용되어 탐색 효율성에 영향을 주는지 알아보기 위해, 재탐색을 할 수 없도록 제한한 탐색조건(부분 노출 조건, 확장 노출 조건)을 새로 고안하여 이들 조건에서의 탐색 효율성이 기존의 탐색 방식을 제한하지 않는 탐색 조건(전체 노출 조건)에서의 탐색 효율성과 어떤 차이를 보이는지를 비교하였다. 만일 일반적인 탐색 환경인 전체 노출 조건에서 재탐색이 일어난다면, 재탐색이 일어나지 않도록 조작한 다른 조건에 비해 탐색 효율성이 떨어질 것으로 예상하였다. 실험 결과, 탐색 효율성은 탐색 조건에 상관없이 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실험 참가자들 이 전체 노출 조건에서도 탐색했던 대상에 대해서 재탐색을 거의 하지 않았음을 의미하는 것이며, 따라서 탐색 과정에서 기억이 사용되고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구 결과는 시각 탐색에 기억이 사용되지 않는다는 최근의 일부 연구 결과와 상반된 것으로서, 기존 연구 패러다임의 문제점과 가능한 해석들을 논의하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.77-91
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• 2023

사용자의 행위를 상호적인 탐색과정으로 활용하는 인터랙션 방식과 기술들이 다양하게 진화하고 있다. 특히 최근에는 각종 센서 기술의 발전으로 접촉에서 비접촉 방식으로 서비스 방식이 변화하고 있지만 인터랙션 방식에 대한 개발자들의 무분별한 정의로 인해 오히려 탐색과정이 복잡해지는 양상을 띄게 되었다. 이러한 방식은 오히려 사용자가 전시콘텐츠를 학습하기에 앞서 개발자가 정의한 인터랙션 가이드를 먼저 학습해야하는 번거로움을 야기하고 있다. 따라서 전시 체험자를 위한 원활한 문화콘텐츠 정보 소통을 위해서는 다양한 연령대의 사용자를 위한 손쉬운 인터랙션에 대한 사전 연구가 필요하며, 비접촉 전시콘텐츠 개발 시 사용자 상호작용의 사용편의성 제고를 위한 연구 역시 반드시 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 전시콘텐츠 분야에서 활용도가 높고 보편적 상호작용이 가능한 비접촉 인터랙션을 연구하고 행위(제스처) 디자인을 제안함으로써 개발자와 사용자의 혼란을 줄일 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저 문화자원 서사구조를 기반으로 기존 연구들을 고찰하고 문화콘텐츠로써 인터랙션 지점을 도출하였으며 사용자가 인터랙션 방식을 자연스럽게 추측하고 학습할 수 있는 손짓 기반 비접촉 행위 중 가장 효율성이 높은 탐색과정을 선별하였다. 나아가 비선형 내러티브 기반 인터랙션의 의미와 공간적 행위 요소 분석결과를 바탕으로 학습적 효과와 효율성이 높은 어포던스 행위를 도출하였다. 본 연구과정을 통해 사용자가 전시형 문화콘텐츠 탐색활동 과정에서 자연스럽게 비접촉 인터랙션을 이해하고, 전시콘텐츠에 몰입하는 과정에서 비접촉 인터랙션을 활용하는데 도움이 되는 행위를 최종적인 모델로 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-14
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• 2024

지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제15권2호
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• pp.91-106
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• 2012

본 연구는 예비교사 교육과정 수업에 PBL을 적용하여 수업단계별로 초등예비교사들이 어떻게 문제를 해결하는지 그 과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 예비교사 3학년으로 구성된 6명의 학생들을 중심으로 교실수업을 참여관찰하고 자료를 수집하였다. 그 결과 PBL 1단계 문제 이해 단계에서는 문제 파악하기와 문제해결계획서를 작성하는 활동을 하였다. 기존 문제의 틀에서 벗어난 PBL문제를 만나고 혼란스러워 하는 모습을 보였으나 토론을 통해 문제해결계획서를 작성하면서 문제가 요구하는 것에 대한 깊은 이해를 갖게 되었다. PBL 2단계 교육과정탐색단계에서는 문제해결을 위한 탐색과정과 재탐색과정을 가졌다. 학생들은 폭넓은 지식을 접하였고 사회적 상호작용을 통해 의도하지 않았던 영역에까지 학습영역을 확대하면서 문제해결을 위해 스스로 계획하고 해결하는 자기주도적 학습능력이 향상되었다. PBL 3단계 문제해결단계에서는 최적의 해결책을 선정하고 발표, 공유하였다. 학생들은 많은 자료들 중에서 문제 해결에 가장 적절한 내용을 선별하였으며 PBL을 통해 기존의 학습방법에서는 느낄 수 없었던 학습의 특별한 즐거움을 알게 되었다.

• 한국수학교육학회:학술대회논문집
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• 한국수학교육학회 2008년도 제40회 전국수학교육연구대회 프로시딩
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• pp.17-28
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• 2008

이 논문은 중학교 기하 영역의 수업에 대한 학생들의 성취도가 낮은 것을 관찰하고, 그에 대한 고민으로 교육과정을 분석하고, 수학교육의 질적 접근을 위한 교수 실험을 통해 실제 중학교 과정에서 운용되는 논증기하 교육의 문제점과 그 대안을 탐색하고자 하였다. 본 연구에서는 교사가 반드시 갖춰야 할 지식으로 Shulman(1986)이 제시한 교과 내용 지식과 교수학적 내용 지식, 그리고 교육과정 관련 지식을 받아들였으며, 중학교 기하 영역에서 이런 지식을 갖추기 위해 교사가 폭넓은 고민을 하여 수업의 개선점을 찾는 과정을 보여주고 있다. 연구를 통해서 학생들에게 명제를 지도할 때 주의할 점과 학습자에게 증명을 하도록 제시하는 방법상의 문제점, 그리고 이등변삼각형의 지도에서의 그 증명이 갖는 의미를 잘 이해하여 학생들에 증명 학습에 진정한 도움이 될 수 있는 방향을 탐색하였다. 그리고 절차만을 학습시키는 현행 작도 수업을 개선하기 위한 여러 시도와 등변사다리꼴의 학습에서와 같이 학생들이 수학 용어를 되돌아보는 수업이 필요성을 탐색하여, 많은 교수 실험을 통한 교육과정의 바람직한 개정을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권3호
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• pp.169-186
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• 2012

본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-94
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• 2017

본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.