이동 객체를 효율적으로 처리하기 위해 여러 가지 색인 기법들이 제안되었다. 이들 중 3D R-tree와 같은 색인 기법은 시간과 공간을 동일한 차원으로 생각하고 있으나, 실제로 이 두 차원은 단위와 성격이 다르므로 분리해서 처리해야 한다. 특히 본 논문에서 고려하는 환경은 실내와 같은 한정된 공간이므로, 이런 환경에서는 시간과 공간이 같이 성장하는 것이 아니라 공간은 한정되어 있는 반면 시간 차원만이 성장한다. 따라서 R-tree와 1차원(시간차원)의 TB-tree 두 개의 색인을 유지하여, 공간정보와 고정된 객체는 R-tree에, 시간 정보와 이동 객체는 TB-tree에 저장하는 시공간 분리 트리(STS-tree : Separation of Time and Space tree)를 제안한다.
컴퓨터를 이용한 멀티미디어의 발전으로 인하여 3차원 가상현실의 구현이 빠르게 발전되어 가고 있다. 특히 멀티미디어 컨텐츠에서의 게임은 가장 인기 있고 넓은 시장을 가지고 있다. 하지만 대부분은 제한된 인터페이스의 데스크탐용 PC에 한정되어 있다. 직접 체험을 하며 게임을 하는 체감형 시스템을 갖춘 게임의 개발은 아직 활성화되지 않고 있다. 최근 인라인 스케이트가 여가를 즐기는 레포츠로 전세계적으로 인기를 얻고 있다. 그러나 인라인 스케이트를 충분히 즐기기 위해서는 넓은 공간이 제공되어야 하지만 넓은 공간은 제한되어 있으며, 일반도로에서 주행을 할 경우 대형사고에 노출되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 인라인 스케이트의 위험에 노출되는 문제점을 해결하기 위하여 한정된 공간에 인라인 스케이트를 즐길 수 있는 전동장치인 스케이트 밀을 개발하고 사용자의 위치를 측정하여 체감 게임을 구현하고자 한다.
본 논문에서 필자는 기존의 양상 허구주의의 번역 체계가 가지고 있는 세가지 난점을 극복할 수 있는 양상 허구주의의 새로운 번역 체계를 제시한다. 이 세 난점이란 (1) 많은 세계들의 존재를 받아들이지 않을 수 없게 된다. (2) 세계 간의 비교를 하게 하는 양상 진술문을 제대로 번역할 수 없다 (3) 어떤 양상 진술문에 내해 잘못된 진리치를 부여한다 이다. 이 세 난점을 극복하기 위한 필자의 제안은 세계-양화사의 범위 안에 등장하는 양화사들이 주어진 세계 내의 사물들만을 범위 내에 포함하는 루이스의 초기 번역 체계나 비한정적 양회사를 도입하는 루이스의 후기 번역 체계를 받아들이는 대신, 양화사를 조금씩 조금씩 비한정시키는 (unrestrict) 시키는 것이며, 필지 공식 번역 체계는 우주 (세계)의 부분전체론적 합으르 정의되는 "다우주(muitiverse)"라는 새로운 용어를 도입함으로써 얻어진다. 필자의 공식 번역 체계는 다음과 같다: P가 가능하다 iff PW에 의하면 P가 잠인 다우주가 존재한다 P가 필연적으로 참이다 iff PW에 의하면 모든 다우주에서 P가 참이다 마지막으로 필자는 비한정적인 세계 간의 비교를 하게 하는 양상 진술문을 적절하게 번역하기 위해서 필자의 번역 체계에 약간의 수정을 가한다.
최근 Wellness 산업이 발전되면서 Wellness 분야의 다양한 서비스 형태에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 Wellness 서비스는 디바이스에 한정되어 서비스를 제공하기 때문에 제한적인 문제점이 있다. 보다 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위해서 디바이스에 한정된 서비스를 자동차 환경에 적용하여 제공하는 자동차 Wellness에 대한 연구가 진행되고 있다. 자동차 내의 Wellness 서비스는 운전자 건강관리, 사고예방과 같은 서비스와 질 높은 콘텐츠를 제공한다. 본 논문에서는 자동차 내의 운전자 건강상태 최적화를 위한 지능형 Wellness 서비스를 제안한다. 이 서비스를 통해 운전자의 건강상태를 최적화하여 사고 예방에 도움이 된다. 또한 지능형 Wellness 서비스 연구동향 및 다양한 형태의 Wellness 서비스의 향후 발전 방향에 대해 고찰한다.
일반적으로 임베디드 S/W는 특정 디바이스에만 한정되어 설계 및 구현된다. 이러한 특징 때문에 새로운 디바이스가 개발될 때 마다 해당 디바이스에 한정된 임베디드 S/W를 새롭게 개발해야 한다. 이것은 생산성에 있어서 시간적, 경제적으로 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 유사한 디바이스들간의 범용적으로 사용 가능한 임베디드 S/W 설계 기법을 제안 함으로써 개발 생산성을 향상시키며 또한 S/W 의 품질을 높이는 설계기법을 제안한다. 그리고 제안한 설계기법을 적용하여 임베디드 S/W를 구현함으로써 이 기법의 실효성을 검증한다.
지속적으로 확장되는 데이터 스트림에 대한 데이터 마이닝 수행과정에서는 메모리 사용량을 가용한 범위 내로 제한하는 것이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 한정된 메모리 공간을 이용하여 빈발 항목집합을 탐색하는데 효과적인 프라임 패턴 트리(Prime pattern tree: PPT)구조를 제안한다. 프라임 패턴 트리는 기존의 전위 트리 구조와 비교하여 항목집합들을 하나의 노드로 관리함으로써 트리의 크기를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 전지 임계값 $S_{\delta}$에 따라 노드를 병합하거나 분리하여 동적으로 트리의 크기와 결과 집합의 정확도를 마이닝 수행 중에 조절 할 수 있다. $S_{\delta}$값이 크면 한 노드에서 관리되는 항목집합의 수가 증가하게 되고, 출현 빈도수를 추정해야 하기 때문에, $S_{\delta}$값이 작을수록 결과집합의 정확도가 높다. 이처럼 PPT에는 트리의 크기와 정확도의 trade-off 가 존재한다. PPT의 이러한 특성에 기반하여, 데이터 스트림에서 갑자기 데이터 집합에 변화가 생겨 빈발항목이 될 가능성이 높은 항목들이 많이 출현하는 경우에도 마이닝을 지속적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 프라임 패턴 트리를 이전 연구에서 제안한 데이터 스트림에서 최근 빈발 항목 탐색 방법인 estDec 방법에 적용하여 한정된 작은 양의 메모리 공간을 이용하여 온라인 데이터 스트림에서 빈발항목을 탐색하는 방법을 제시한다. 또한, 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최적의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량에 대한 적응적 방법을 제시한다. 끝으로, 여러 실험을 통한 효율성 검증을 통해 제안된 방법의 여러 특성을 확인한다.
현재 우리 대학은 입학자원의 급격한 감소와 같은 변화된 환경에 적합한 대학별 특유의 새로운 성장 동력을 찾지 못하고 전략적 혼란을 거듭하고 있다. 최근 많은 대학들이 특성화에 대한 인식을 전에 없이 달리하고 있는 것은 입학자원의 감소로 더이상의 확대전략이 한계에 부딪치고 한정된 입학자원을 두고 치열한 유치경쟁을 벌이는 가운데 교육품질을 제고하지 않고는 경쟁우위를 가질 수 없다는 사실을 현장에서 스스로 인식한 결과이다. 대학의 특성화는 구성원의 자발성과 경쟁, 이를 바탕으로 한 구성원 컨센서스를 추진동력으로, 일관되고 지속적으로 추진하지 않으면 실현 불가능한 시대적 난제임에 틀림없다.
본 논문은 지금까지 환경 정보의 전달방법이 텍스트 위주이며 한정된 장소와 제한된 사람들에게만 보여주었던 것을 Java와 Java 3D를 사용하여 특별한 프로그램 없이 웹상에서 3차원 영상을 볼 수 있도록 한다. 각 지역별 환경 정보를 다양한 방법을 통하여 제공하며 실시간으로 갱신된 정보를 볼 수 있고, 또 축적된 자료를 애니메이션하여 정보의 변화를 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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