해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈은 트랜스코더를 이루는 중요한 모듈이다. 본 논문에서는 트랜스코더 시스템의 이 두 가지 모듈을 공동 최적화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 주어진 움직임 벡터에 대해 해상도 변환모듈을 최적화한 후, 최적화된 해상도 변환모듈에 대해 최적의 움직임 벡터를 결정한다. 기존 해상도 변환 기법들은 한 영상에 대해 변환함수를 최적화하여 사용한다. 본 논문에서는 해상도 변환 최적화를 위하여 적응적 3차 회선 변환기를 제안한다 제안된 방법은 3차 회선 변환기의 인자값을 각 매크로블록 단위로 영상의 지역적 특성을 고려하여 적응적으로 조절한다. 움직임 예측모듈에서는 기존의 고속 트랜스코더 알고리듬에서 많이 연구된 움직임 벡터의 재사용 기법을 사용하였다. 입력 영상의 움직임 벡터를 재사용 함으로써 연산량을 줄일 수 있고 이를 기본 움직임 벡터로 사용해 작은 영역에서 재탐색해 움직임벡터를 결정할 경우 전역탐색기법과 거의 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 해상도 변환모듈과 움직임 예측모듈의 공동 최적화를 통해서 트랜스코딩된 영상의 화질 열화를 최소화할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 공동 최적화 기법이 기존에 연구 되었던 다른 기법에 비해 화질의 열화가 적은 것을 알 수 있었고, 이를 통해 다른 기법과 비교해 해상도 변환으로 인한 정보의 손실이 가장 적음을 알 수 있다.
보색 필터는 저조도 환경에서 좋은 감도와 잡음률을 가지고 있으며, 방송 시스템에서 사용되는 비월주사 방식과 호환이 가능하기 때문에 일반 사용자 수준의 디지털 비디오 카메라에 널리 사용된다. 그러나 보색 필터로부터 획득된 완전컬러 영상은 거짓색상과 지퍼효과와 같은 색상 잡음에 의하여 화질열화가 발생한다. 이러한 잡음들은 원색 필터에서 일반적으로 사용되는 에지 적응적 색상 보간 방식을 사용함으로써 없앨 수 있지만, 보색 필터의 특유한 패턴 때문에 원색 필터에서 사용되는 방식을 그대로 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 보색 필터에 알맞은 에지 적응적 색상 보간 방식을 적용하는 것이 중요한 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 보색 필터를 위한 새로운 에지 적응적 색상 보간 방식을 제안한다. 에지 방향을 정확하게 추정하고 재현된 영상의 품질향상을 위해 분산의 함수가 가중치로 사용되었고, 여러 방향의 에지 성분을 고려하기 위해서 새로운 색상 변환 행렬이 제시되었다. 실험 결과를 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 뛰어난 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 현재 미술시장에서 주목 받고 있는 중국 컨템퍼러리 미술품 가격을 형성하는 요인을 분류하고, 중국 미술품만이 가지고 있는 가격형성 특징에 대해 고찰해 본다. 중국 컨템퍼러리 미술품의 급격한 성장에는 일반적인 미술품의 가격 형성요인과 차별화되는 중국만의 특수한 요인들이 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 기존 선행 연구에서 사용되었던 가격형성요인에 중국의 작가 및 사회적 특징을 반영한 요인을 추가하였다. 미술품이 가지고 있는 다양한 특성들을 개별요인함수로 두고 실거래 가격을 종속변수로 하는 헤도닉 가격모형을 적용하여 데이터를 분석하였다. 그 결과로 중국 컨템퍼러리 미술품은 경매도시, 경매회사, 경매 월 등의 판매요인보다는 출신지역, 주 활동지역, 최종학력소재지 등의 작가적 요인이 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 최근 제작된 작품일수록 가격이 높게 책정되었고, 중국 컨템퍼러리 미술의 특징인 '인물의 유무' 요인에서는 작품 속 인물이 존재할수록 가격이 높게 책정된 것을 알 수 있었다. 사회적 요인인 중국 GDP가 중국 컨템퍼러리 미술품 가격과 동반 상승하였다는 점에도 주목할 만하다. 중국 컨템퍼러리 미술에 대한 관심과 수요가 높은 시점에서 본 연구의 결과는 중국 컨템퍼러리 미술품에 대한 이해도를 높이고, 컬렉터들에게 설득력 있는 구매방향을 제시해 줄 것이라 생각한다.
기상요인을 근거로 서리를 예측할 수 있다면 농작물의 서리피해 경감에 매우 유용할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 나주지역 배 개화기인 4월 동안 일 최고기온 $20^{\circ}C$ 이하인 날 중 다음날 서리가 내린 날과 내리지 않은 날의 야간의 공기 냉각율과 기온 변화를 분석하였다. 야간 공기 냉각율은 서리 내습일이 비내습일에 비해 높았으며, 특히 19시부터 24시까지의 평균 공기 냉각율은 $1.7^{\circ}C$로 비내습일의 $0.7^{\circ}C$보다 높았다. 야간 기온은 서리내습일이 비내습일에 비해 현저히 낮았으며, 24시의 기온은 $3.9{\pm}1.5^{\circ}C$로 비내습 일의 $10.1{\pm}2.9^{\circ}C$에 비해 $6.2^{\circ}C$ 낮았다. 독립변수는 구름량, 24시 기온, 전날 5일간의 강우량으로 하고, 종속변수는 다음날 서리내습여부로 하여 판별분석을 실시한 결과 분류대상 32일 중 30일이 정확히 분류되었으며, 판별함수 검증 결과 적중률은 86.9%로 높았다. 따라서 전날 일 최고기온, 24시 기온, 구름량, 전날 5일간의 강우량에 의해 다음날 서리 발생 예측 가능성이 높은 것으로 판단되었다.
RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.
본 논문에서는 대학 기숙사에서 이용 빈도가 높은 특정 공용 공간의 접근성을 높이기 위한 공실 배정에 대해 고려한다. 접근성 향상을 위하여, 학년에 따른 이용 빈도의 차이를 반영하여 학생들의 개인 공실에서 특정 공용 공간까지의 총 이동거리를 최소화하는 정수계획법 모델을 제시한다. 또한 각 공실의 최대 허용 인원을 제한하고 하나의 공실에는 같은 학년으로만 배정되도록 제약하였으며, 제시된 모델은 공급사슬관리에서 다루는 입지 선정 문제와 유사함을 보여준다. 사례 연구를 위하여 제시된 정수계획법 모델을 A대학교 기숙사에 적용하여, 소규모 그룹에 대한 공실 배정 결과를 도출하였으며, 특정 공용 격실을 이용하는 횟수가 많은 저학년 학생일수록 접근성을 고려하여 가까운 곳에 배정되었음을 확인하였다. 추가적으로 고학년부터 공실 배정에 대한 우선순위를 부여할 경우, 저학년이 우선적으로 배정될 때 벌과비용을 목적함수에 추가함으로써 이를 방지하도록 하는 모델을 제시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 여러 공용 공간에 대한 학생들의 복합적인 요구들에 부합하도록 공실을 배정하는 방안을 제시할 수 있다.
본 연구의 목적은 자녀 출생부터 5년까지의 아버지 양육참여의 변화 궤적에 따른 잠재집단을 확인하고, 확인된 잠재집단에 따라 자녀의 문제행동 및 어머니의 양육스트레스, 부부갈등, 결혼만족도, 우울에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 한국아동패널 1차년도(2008년)에서 5차년도(2012년)까지 자료의 1,316명 데이터를 분석하였으며, 잠재계층성장분석과 다변량분산분석을 활용하였다. 분석 결과, 첫째, 2차 함수 모형에 기초한 잠재계층성장분석을 통해 어머니가 지각한 아버지의 양육참여 변화 유형은 '최저수준 무변화형 집단', '중수준 감소형 집단', '중상수준 변동형 집단', '최상수준 변동형 집단'의 네 유형이 확인되었다. 본 연구에서 확인한 잠재집단의 특징은 아버지 양육참여 수준이 가장 낮은 집단의 경우 양육참여 수준의 변화가 잘 나타나지 않으며, 아버지의 양육참여 수준이 높은 집단의 경우에도 자녀가 네 살이 되는 시점부터는 양육참여 수준이 감소한다는 것이다. 둘째, 아버지의 양육참여 수준이 지속적으로 감소하는 '중수준 감소형 집단'이 아버지 참여수준이 제일 높은 '최상수준 변동형 집단'보다 자녀의 외현화 문제행동이 더 많은 것으로 나타났다. 셋째, '최저수준 무변화형 집단'과 '중수준 감소형 집단'이 '중상수준 변동형 집단'과 '최상수준 변동형 집단'보다 어머니의 양육스트레스, 부부갈등, 우울 수준은 높은 반면, 결혼만족도는 '최상수준 변동형 집단', '중상수준 변동형 집단', '중수준 감소형 집단', '최저수준 무변화형 집단' 순으로 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 아버지 양육참여의 변화 특성이 자녀뿐 아니라 어머니의 삶에 많은 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 아버지 양육참여를 촉진하기 위한 사회적 노력과 정책적 개입이 필요함을 시사한다.
디지털보청기 벤트에서 발생되는 반향은 사용자의 불편을 초래한다. 벤트에서 귀환되는 반향을 제거하기 위해서는 귀환경로인 벤트의 임펄스응답의 정확한 추정이 요구된다. 벤트의 임펄스응답은 시간에 따라 변하는 특성과 함께 성긴 특성을 가진다. 이러한 특성의 벤트 임펄스응답 추정에 유용한 적응 알고리즘으로는 IPNLMS가 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 벤트의 성긴 임펄스응답을 추정하여 벤트에 의한 반향의 제거를 위해 IPNLMS를 부밴드 보청기 구조에 적용하는 부밴드 성긴 적응필터를 제안한다. 제안 기법에서 신호의 부밴드 분해는 각 대역 신호의 사전백색화가 가능하므로 적응필터의 수렴속도의 개선이 가능하다. 그리고 적응필터의 다위상 분해는 각 다위상 성분 필터에서 성긴도를 증가시키며, 추가 계산 없이 반향제거 성능개선이 가능하다. 제안 적응필터의 계수갱신 식 유도를 위해 가중 NLMS에 근거한 비용함수를 정의하고 이를 이용 각부밴드에서 적응필터의 계수 갱신 식을 유도한다. 제안한 적응필터의 성능검증을 위해 백색신호를 입력으로 하여 수렴속도와 정상상태오차를, 실제 음성신호를 입력으로 하여 반향제거 결과를 기존 알고리즘과 비교 평가한다.
팔공산자연공원 동화사지구의 등산로 및 야영장의 훼손실태와 그 주변토양 및 식생환경의 변화를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 등산로폭, 나지노출폭, 최대깊이, 등산로물매 및 노면의 토양경도는 이용강도가 높은 바위골등산로가 수수골보다 컸으나 나지노출폭에서만 이용강도의 영향이 인정되어다. 2. 등산로의 훼손형태는 암석노출 42%, 종침식 20% 및 뿌리노출 18% 등의 순으로 토양침식이 상당히 진행되고 있었으며, 건전한 지점은 33%이었다. 3. 등산로경계부에서 임내로 갈수록 토양경도는 데체로 감소하는 경향을 나타냈으나 토양 pH, 토양함수량 및 유기물 함량 등은 변화경향이 일정하지 않았다. 팔공산 자연공원의 등산로주변 토양환경에 대한 이용영향이 아직 심각한 정도는 아니었다. 4. 등산로 주변의 식생구조의 변화는 다양하게 나타났으나 이용형태에 따라 경향을 구분할 수 있었으나, 인위적 간섭이 뚜렷한 조사지에서 종수, 개체수 및 종다양도 등은 영향범위의 파악에 유의한 인자였다. 특히 이용이 통제된 수수골에서는 식생구조가 회복되는 곳도 있었다. 5. 바위골야영장이 수수골야영장보다 파괴정도가 심했고 피해도 3등급 이상의 비율도 각각 91.8%, 44.5%였다. 야영장내 수목훼손형태는 뿌리노출 63%, 수간상처 43% 및 가지손상 30%의 순이었고 훼손목의 거리별 출현빈도는 이용객의 영향범위 파악에 유의한 기준이었다. 6. 생장량비교조사에서 야영장내 수목생장은 비야영장에 비해 적었고 5년전에 비해서도 현재의 생장이 떨어지고 있었다. 7. 야영장주변에서 식생환경에 대한 이용간섭의 범위가 토양환경에 비해 넓었고 이용에 따른 종구성의 이질화가 매우 심하였다. 야영장으로부터 잠재적 영향을 포함한 이용간섭의 영향범위는 바위골 야영장에서 70∼90m, 수수골 야영장에서 20∼30m이었다. 8. 야영장주변에서의 인위적 간섭에 대한 내성수종은 조록싸리, 개옻나무, 산딸기, 노박덩굴, 단풍나무 등으로 파악되었다.
증기표의 상태량들은 실험을 통하여 얻어진 값이거나 적절한 가정하에서 근사적으로 계산된 값이다. 따라서 증기표의 상태량들은 기본적으로 오차를 가지고 있다. 또한 이러한 상태량을 수치해석에서 사용하기 위하여는 함수 근사를 통하여 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 포화증기표에 대해 난수를 적절한 크기로 조절한 다음 원래의 성질들에 더하여 인위적으로 노이즈가 포함된 데이터를 만들어 측정오차를 포함하는 상태량의 대용으로 사용했다. 이 데이터의 모델링에는 신경회로망과 2차 스플라인 보간법을 사용되었다. 해석 결과 양단에서는 스플라인 보간법이 신경회로망보다 훨씬 더 적은 상대오차를 보였으며, 양단을 제외하면 신경회로망은 대체로 ${\pm}0.2%$, 스플라인 보간법은 ${\pm}0.5$~1.5%의 오차를 보였다. 이것은 사용 범위에서는 신경회로망이 스플라인 보간법보다 훨씬 더 적은 상대오차를 가진다는 것을 의미한다. 이 결과로부터 신경회로망이 스플라인 보간법보다 원래의 값은 더 잘 추적할 수 있으며, 신경회로망이 포화증기표의 모델링에 더 적절한 방법이라는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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