본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.
본 연구에서는 타이어의 공기압이 농용트랙터의 견인성능과 토양다짐에 미치는 효과를 실험적으로 조사하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 타이어공기압에 따른 트랙터의 견인성능 실험 결과, 공기압의 감소는 트랙터의 운동저항은 감소시키고, 견인력과 견인효율은 증대시키는 것으로 나타났다. 따라서 연약지에서 운용되는 트랙터는 공기압의 조절을 통해(최소 허용 공기압까지 타이어공기압의 감소를 통해) 견인성능과 작업성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 2) 트랙터의 타이어공기압과 통과횟수의 증가는 모두 토양다짐을 증가시키는 것으로 나타났다. 따라서 토양다짐을 줄이기 위해서는 트랙터가 통과한 궤적상을 연속해서 통과할 수 있도록 작업 계획을 세우면 전체 경작 면적에 대한 토양 다짐을 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 타이어의 공기압을 최소 허용 공기압 수준까지 감소시킬 경우 토양다짐을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다. 3) 위의 결과로부터 트랙터의 작업성능의 향상과 토양다짐의 최소화는 타이어공기압의 조절을 통해 어느 정도 이를 수 있는 것으로 판단된다. 따라서 이러한 목적을 달성하기 위해서는 운전석에 설치된 제어판을 통해 지면의 상태에 따라 타이어의 공기압을 운전자가 쉽게 조절할 수 있는 최첨단 기술인 CTI시스템을 농용트랙터에 적용하는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 키넥트와 아두이노 초음파센서를 이용하여 야구 경기 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 스트라이크 판단이 가능한 알고리즘 및 디바이스를 개발하였다. 개발된 디바이스는 야구 경기장 홈플레이트로 사용하며 스트라이크, 볼의 경우에 대해 판단하도록 하였다. 판단에는 스트라이크 존을 측정하기 위해 키넥트의 skeleton tracking 예제로 관절을 측정해 좌표를 알아내고 아두이노 초음파센서를 사용하여 스트라이크를 판단하도록 했다.
최근 스마트폰 보급률 증가 및 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks) 기술 발전에 따라 해당 기술을 화재감시, 침입 감지와 같은 응용에 융합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 주기를 기반으로 감지를 수행하기 때문에 화재 및 침입 판단이 지연되는 문제점이 존재한다. 이를 위해, 본 논문에서는 판단 주기를 동적으로 설정하는 조기 화재 판단 알고리즘을 통해 화재 판단 시간을 단축시켜 빠른 대처를 할 수 있도록 지원하는 새로운 화재감시 및 침입 감지 시스템을 개발한다. 아울러, 적외선 센서를 이용하여 무단 침입을 감지함으로써 도난 및 파손과 함께 방화로 인한 화재를 방지할 수 있다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 시스템이 화재 판단 측면에서 기존 연구보다 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 머신 러닝 (machine learning)을 이용하여 x, y, z 세 축의 가속도계 측정 값을 이용하여 5 가지 유산소 운동을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘으로는 운동 데이터 각 샘플 마다 운동을 분류한 개별 판단, 판단된 데이터 샘플을 그룹 지어 판단하는 다수결 판단, 각 데이터 샘플의 분류하여 확률을 결합하는 확률 누적 판단이 있으며 이를 적용하여 5 가지 유산소 운동을 분류하고 성능을 비교한다.
흔히, 웹 플랫폼에서 검색했을 때, 게시글 마지막부분에 광고인지 여부를 판단 할 수 있는 관련 글들이 나타난다. 이 글들은 사용자의 판단력을 흐리게 할 수 있다고 판단되며 개선의 필요성이 제기된다. 따라서 본 논문에서는 사용자들에게 웹 게시글에서 나타나는 광고성 여부에 대해 신속한 판단이 가능하도록 하는 환경에 대한 연구를 하고자 한다. 본 논문에서는 게시글에 포함된 광고 관련 문구를 찾아 페이지 상단에 해당 정보를 제공하는 프로그램을 제작 게시함으로써, 광고여부를 판단할 수 있도록 하였다.
인터넷의 이용이 증가함에 따라 네트워크를 통한 다양한 공격 역시 증가 추세에 있다. 따라서 네트워크 이상징후를 사전에 탐지하고 상황에 따라 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위한 연구가 절실하다. 본 연구는 은닉마코프모델을 이용해 트래픽에서 이상징후를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시계열 예측 기법을 이용해 트래픽에서 징후를 추출한다. 징후추출 과정의 결과를 은닉마코프모델을 활용한 징후판단과정을 통해 네트워크 이상징후인지를 판단하고 결정한다. 일련의 과정을 perl로 구현하고, 실제 공격이 포함된 트래픽을 사용하여 검증한다. 하지만 결과가 확연히 증명되지는 않는데, 이는 학습과정의 부족과 실제에 가까운 트래픽의 사용으로 인해 나타나는 현상으로 연구의 본질을 흐리지는 않는다고 판단된다. 오히려 실제 상황을 가정했을 때 접근이나 적용을 판단함에 관리자의 의견을 반영할 수 있으므로 공격의 탐지와 판단에 유연성을 증대시킬 수 있다. 본 연구는 실시간 네트워크의 상황 파악이나 네트워크에서의 신종 공격 탐지 및 분류에 응용가능할 것으로 기대된다.
프로젝트 관리의 목표는 프로젝트를 성공하기 위함이다. 그러나 프로젝트 수행 결과가 성공이라고 명확히 판단할 수 있는가? 또한 판단 결과에 고객과 개발자 모두 동의하는가? 성공과 실패에 대한 정의와 판단 척도들에 대해 다양하게 제시되고 있으나 명확한 분류 기준이 없다. 본 논문은 개발 성공을 결정하기 위한 판단척도들을 살펴보고, 프로젝트의 성공과 실패에 대해 재정의한다. 이러한 정의에 의해 프로젝트 수행 결과를 판단하는 척도와 기준을 제시한다. 제시된 판단 척도와 기준을 적용할 경우, 성공과 실패를 분류하는데 고객과 개발자간의 불협화음을 줄일 수 있을 것이다.
인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 가장 중요한 요소인 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지 기반 알고리즘들은 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못하다. 제안하는 알고리즘은 에지 대신에 원 영상의 이진화 된 영상을 근간으로 에지의 방향과 기울기를 판단함으로써 효율성과 정확도를 증가시켰으며 보다 완만한 각에서의 방향판단을 위하여 탐색 윈도우 수평 크기를 IS로 증가시켰다. 기존의 에지를 이용한 방항 판단보다 이진화 된 이미지를 근간으로 에지의 방항과 기울기를 판단하여 보간 했을 때 판단의 오류를 최소화하여 차질을 향상시킬 수 있었다. 다양한 종류의 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 기존의 에지 기반의 보간 방법들에 비해 성능이 매우 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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