본 연구는 컴퓨터 비전공자 대학생에게 컴퓨팅 사고와 예술과 기술의 융합적 사고 함양을 위해 퓨어 데이터를 이용한 사운드아트 프로그래밍 교과목을 개발하였다. 본 논문은 퓨어데이터를 활용한 사운드 아트 중심의 음악 프로그래밍 교과목을 설계, 개발한 교육과정을 운영한 사례를 제시하고 교육적 성과와 수업의 개선 방안을 도출하여 기술과 예술의 창의적 융합 교육 프로그램을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구를 위해 예술과 프로그래밍 기술이 융합된 교육 사례와 퓨어 데이터, 사운드 아트에 대해 살펴보았으며, 이를 바탕으로 비전공자를 위한 사운드 아트 프로그래밍 교과목을 설계, 개발하였다. 개발된 교과목을 적용한 교과과정을 운영하였으며, 운영 사례 및 설문을 통해 예술 기술 융합수업을 통한 프로그래밍 흥미도 증진, 자율적 선택권으로 인한 적극적 수업 참여, 예술에 대한 새로운 시각 마련, 컴퓨팅 사고력 증진, 협업 및 의사소통 능력 증진의 교육적 효과를 확인하였다. 우리는 본 연구를 통해 예술적 다양성과 미디어의 발전에 따른 새로운 매체의 이해 등 예술과 기술의 융합 교육의 새로운 시각을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
최근 XML(eXtensible Markup Language)이 인터넷 전자 상거래와 데이터 전송 및 검색 부문에서 광범위하게 이용됨에 따라, XML 문서에 대한 보안과 표준화 문제가 대두되고 있다. XML을 이용한 각종 데이터 및 문서는 웹 상에 존재하게 되며, 가상공간에서 문서적 처리는 제 3자에 의해 위조나 변경이 가능하다. 이에 데이터 및 문서를 보호하는 일은 현재 필수적인 사안이며, XML 문서 보안에 대한 연구 개발 또한 활발히 진행되고 있다. 최근 Microsoft와 Verisign, Webmethods등 3개사는 XML기반 차세대 PKI(Public Key Infrastructure)기술인 XKMS(Xml Key Management Specification)를 개발하였으며, XKMS 표준화 작업에 휴렛패커드(HP), 불티모어, IBM, 퓨어에지솔루션스, 로이터 등이 참여하고 있다. 이에 본 논문에서는 XKMS의 표준화를 진행중인 표준화 단체의 XML 보안동향을 파악하고, XKMS의 내부 구조 및 전반적인 기술을 분석한다.
최근 3D 게임의 개발이 활발해지면서 이를 지원하기 위한 저작도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 개발된 3D게임 제작용 저작도구를 소개한다. 개발된 저작도구는 맵 에디터, 사운드 에디터, 데이터 추출기 및 프리퓨어, 특수효과 에디터로 구성되어진다. 게임 디자이너는 본 저작도구를 이용하여 게임 맵, 사운드 및 특수효과 등과 같은 게임 데이터를 효율적으로 제작할 수 있다. 본 논문에서는 개발된 저작도구를 활용하여 실험용 컨텐츠를 만들어 저작도구의 유용성을 검증하였다.
In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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