Ad-hoc 네트워크에서 AODV 라우팅 프로토콜의 경로 설정에 대한 성능 분석과 개선 방식은 이미 많은 논문에서 다루고 있다. 하지만 기존 방식들은 대부분 네트워크 부하가 적은 경우만을 고려하고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 상황 제약에 따른 단편적인 성능 검증을 극복하기 위해 많은 노드가 참여하고 트래픽 양이 많은 Ad-hoc 네트워크에서 트래픽양의 변화에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 트래픽 양이 많을 경우, 기존의 AODV 라우팅 프로토콜의 성능이 훨씬 떨어지는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서는 분석결과를 토대로 노드의 라우팅 테이블 Entry 수를 확인하여 혼잡도를 고려한 후 경로 탐색 여부를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과 제안된 방식이 기존의 AODV specification[5]을 크게 수정하지 않으면서도 패킷 수신율 및 Drop율 등의 성능을 개선하는 효과가 있었으나 패킷 전달 속도에서는 경로가 분산 또는 우회되어 약간 길어진다는 것을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 교육상황에서 플립드 학습의 잠재력을 시험해 볼 필요성이 있고 특히 이와 가장 잘 접목될 것으로 생각되는 지방대학의 대학 일반영어 교육을 통해서 그 가능성을 탐색하고자 하는 것이다. 지방 중소도시에 소재한 C대학교에서 2017년 2학기에 개설된 영어과 일반영어 수업인 미디어 영어 수업을 대상으로 하여 플립드 수업 방식을 적용하고 그 과정에서 생성되는 질적·양적 자료를 수집하고 분석하여 탐색적 방법으로 대학 일반영어 수업의 개선책을 마련하고자 하는 탐색적 사례연구이다. 효과의 측정을 위한 실험연구가 아니기 때문에 비교반 없이 실험반 한 클라스를 중심으로 연구가 이루어지고 강의평가와 건의문, 중간과 기말고사, 조별 수행평가, 온라인 수업시청률과 학습참여횟수 등과 같은 연구도구에서 나온 자료를 분석하였다. 결과는 중간고사보다는 기말고사의 성적이 유의하게 높았고, 조별 수행평가 점수도 갈수록 나아졌다. 온라인 수업참여율은 수준별로 상집단이 가장 높고, 중집단이 뒤를 잇고 하집단이 그 뒤를 이었다. 그러나 중/하 집단의 경우 플립러닝의 자기주도적 수업 참여율이 높은 경우에는 영어에 많은 향상이 있었다.
본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
모델 검증은 시스템이 만족해야 하는 속성을 자동으로 검사하는 정형 검증 기법으로써, 많은 도메인에서 활용되고 있다. 특히 모델 검증 도구들에 따라 상태 공간 탐색 방식이 다르고, 상태 공간 탐색 방식에 따라서 생성되는 반례도 달라진다. 본 논문에서는 모델 검증의 대표적인 도구인 SPIN과 SMV에서 생성하는 반례를 상호 비교한다.
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
딥러닝이 정답을 찾아가는 연구과정이라면 미술은 정답이나 오답의 단정적 결과보다는 미추(아름다움과 추함)를 포함하는 과정적, 창조적 행위에 가깝다고 할 수 있다. 다시 말하면 미술은 0과 1로만 환원할 수 없는 세계를 기술하여 감동을 주는 유기적 규칙이 내재되어 있고 때로는 과학이 만들어낸 결론을 뒤집는 반상식적 추론을 하기도 한다. 그러므로 딥러닝은 예술적 방식을 통하여 과학의 상식적 추론과의 좋은 거리(Fine distance)를 유지할 필요성이 있는데, 이를 위해서 기존 딥러닝의 이미지 생성과 관련하여 Distance, Classification, Optimization 등의 문제를 미술 표현 기법과 목적이 담겨있는 창작자의 Statement 키워드와의 유사성과 차이점을 비교 분석할 필요가 있다고 생각한다. 시각적 표현과 관련된 딥러닝의 성능은 아직 사람의 표현능력에 못 미치고 있어 본 논문에서는 콜라주 기법에 의한 비디오 생성을 위한 탐색적 실험 분석을 목적으로 GAN을 활용한 콜라주 비디오를 제작하고 그 문제점과 개선점을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.
본 연구는 근거이론(Grounded Theory)방식을 이용하여 학술연구를 목적으로 한 이용자들의 불확신성과 관련된 정보추구행태를 조사하였다. 이론적 표집에 의하여 17명의 경영학 박사과정 연구자들을 대상으로 질문지, 심층적 인터뷰, 정보탐색과정상의 생각을 말하기 방식(Think-aloud descriptions)을 통한 자료수집이 이루어졌고 수집된 자료는 근거이론의 지속적인 비교분석에 의해 분석되었다. 연구결과는 정보요구의 식별, 정보시스템의 선정, 탐색어의 선택, 정보시스템의 이용 및 탐색결과의 평가 등 5단계에 걸친 이용자 불확신성을 식별하였다. 각 불확신성과 관련, 불확신성의 긍정적인 측면이 조사되었다. 연구결과의 주요 시사점은 정보시스템 및 서비스의 개선과 관련된다.
국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.
본 연구는 장 보드리야르의 시뮬라시옹 이론을 통해 나타나는 탈근대 사회 속, 영화의 시뮬라시옹에 대해 탐색하였다. 21세기는 이미지의 시대라고 할 수 있을 만큼 표상적 이미지들이 주류를 이루며 실재와 허구가 구별되지 않는 시뮬라시옹적 세계에 놓여있다고 할 수 있다. 이러한 세상 속, 영화는 사람이 창작한 예술 작품으로서 본질적으로 '허구'라는 전제 하에 창작되나 현 포스트모더니즘 사회 속에서는 이 시뮬라시옹의 표현 방식에 따라 영화에 대해 관객들이 호응하기도 하고, 외면하기도 한다. 이러한 측면에서 보아 시뮬라시옹의 표현 방식에 따른 트렌드를 살펴보았고, 흥행에 성공한 영화 작품들에서는 냉철한 현실을 다채롭고 다양하게 표현하며 긍정적인 '자극적' 요소로 이를 표현한다는 점이 발견되었다. 이를 통해, 국내 영화의 제작에 있어 보다 깊이 있고 체계적으로 발전하기 위해서는 현실 세계에 대한 교훈적 메시지를 담은 시뮬라시옹을 체계적으로 구성하고 관객들의 호응을 이끌어 낼 수 있는 복선(伏線)인 휴머니즘적 가치를 다채롭고, 긍정적인 의미로서의 '자극적'으로 표현하려는 시도가 필요하다 결론을 내렸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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