Si 플라즈마 도파로에 기초한 나노 크기의 전력분배기가 다중모드 간섭 결합기의 특성을 이용하여 설계되었다. 유효 유전체 방법과 종방향 모드 전송 선로 해석법을 적용하여 3차원 전송구조의 전파특성과 최적의 설계변수를 분석하였다. 설계된 $1{\times}2$ 50:50 다중모드 간섭 전력분배기는 크기가 $800nm{\times}850nm$인 나노 크기로 설계가 가능하였다. 다양한 전력분배율을 갖는 전력분배기를 설계하기 위하여 $2{\times}2$ 다중모드 간섭 결합기가 설계되었다. 설계된 전력분배기는 78.5%:15.5%~5.5%:86.6%의 범위에서 분배율을 조절할 수 있도록 설계되었으며, $1.5{\mu}m{\sim}1.7{\mu}m$의 파장 대역에서 전송율이 0.8이상인 광대역 특성을 나타내었다.
RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종 무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를 제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한 데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한 딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여 성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.
$n=pq$인 합성수 을 크기가 비슷한 p와 q로 소인수분해하는 것은 매우 어려운 문제이다. 대부분의 소인수분해 알고리즘은 $a^2{\equiv}b^2$ (mod $n$)인 제곱 합동이 되는 ($a,b$)를 소수의 곱 (인자 기준, factor base, B)으로 찾아 $a^2-b^2=(a-b)(a+b)$ 공식에 의거 유클리드의 최대공약수 공식을 적용하여 $p=GCD(a-b,n)$, $q=GCD(a+b,n)$으로 구한다. 여기서 ($a,b$)를 얼마나 빨리 찾는가에 알고리즘들의 차이가 있으며, B를 결정하는 어려움이 있다. 본 논문은 좀 더 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 $n+1$을 3자리 소수까지 소인수분해하여 B를 추출하고 B의 조합 $f$를 결정한다. 다음으로, $a=fxy$가 되는 값을 $\sqrt{n}$ < $a$ < $\sqrt{2n}$ 범위에서 구하여 $n-2$의 소인수분해로 $x$를 얻고, $y=\frac{a}{fx}$, $y_1$={1,3,7,9}을 구한다. 제안된 알고리즘을 몇 가지 사례에 적용한 결과 $\sqrt{n}$ < $a$를 순차적으로 찾는 기존의 페르마 알고리즘에 비해 수행 속도를 현격히 단축시키는 효과를 얻었다.
사용자 요구의 다양화와 그에 따른 트래픽 증가 등 현재의 IMT-2000 기반에서 수용할 수 없는 보다 복잡한 이동 멀티미디어 환경이 도래하고 있다. 이러한 이동 멀티미디어 서비스를 원활히 제공하기 위해 ITU-R을 중심으로 한 전 세계 이동통신 업계는 이미 4세대용 시스템 규격 및 개발에 상당한 진전을 보이고 있다. 본 논문에서는 4세대 이동통신용 기술기준을 기존의 35세대인 WiBro의 기술기준을 근간으로 하였다. 향후 이동통신의 전송특성은 상/하향의 비대칭적인 통신 트래픽이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 상/하향의 점유주파수 대역폭을 1:3과 1:6인 경우를 고려하여 물리계층 파라미터를 제안하였다. 그리고 모의실험을 통해 검증하였다. 따라서 본 논문의 결과를 4세대 이동통신을 위한 기술기준으로 제안한다.
본 논문은 Fractal구조의 L-형 급전구조를 이용하여 AccessPoint용 소형 마이크로스트립 패치 안테나를 설계하였고, 소형 안테나는 "Crossed-Diagonal"이라 불리는 특이한 형태의 공진 흐름이 존재함으로써 얻을 수 있다. 설계프로그램으로는 CST사의 MicroWave5.0을 사용하였다. 설계된 패치 안테나의 동작특성으로써 입력 반사손실이 -10[dB]이하 VSWR 2:1인 범위가 3.202[GHz] ~ 4.233[GHz]까지 1031[MHz]의 29.4%라는 특성을 나타내었고, 단일 패치로서 E-평면과 H-평면의 이득은 8.7[dBi], 8.6[dBi] 그리고 3[dB]빔폭은 E-평면에서 $43.9^{\circ}$, H-평면에서 $78.7^{\circ}$라는 시뮬레이션 결과를 각각 얻을 수 있음을 논문을 통해 알 수 있다.
지금까지는 Pollard의 Rho 알고리즘이 대칭키의 암호를 해독하는 이산대수 문제에 대해 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘은 거인걸음 보폭 m=⌈${\sqrt{p}}$⌉개의 데이터를 저장해야 하는 단점과 더불어 O(${\sqrt{p}}$) 수행 복잡도를 보다 감소시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이산대수의 사이클 검출을 위한 Nivasch의 스택 법의 데이터 갱신 횟수를 73% 이상 감소시키는 배열법을 제안하였다. 제안된 방법은 배열을 적용하였으며, (xi<0.5xi-1)∩(xi<0.5(p-1))인 경우에 한해 배열 값을 갱신하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 스택법과 동일한 모듈러 연산횟수를 보였지만 스택 법에 비해 이진탐색 법을 적용하여 배열 갱신 횟수와 탐색 시간을 획기적으로 감소시켰다.
Passive star형 광상호연결망에서는 송신노드에서 특정 파장을 사용하여 패킷을 방송하면 해당 노드에서 선택적으로 수신하는 방식(broadcast-and-select)으로 노드간의 패킷전달이 이루어진다. 이때, 모든 노드는 임의의 파장에 대하여 가변적인(tunable) 송신기와 고정적인(fixed-wavelength) 수신기를 각각 하나씩 가지고 있다고 가정하고, 전체 노드의 개수와 파장분할다중화(wavelength division multiplexing)에 의해 동시에 사용할 수 있는 파장의 개수를 각각 N과 k라 정의한다. 임의의 노드간에 모든 패킷의 길이가 항상 일정하여 하나의 패킷 송수신이 완료되는 시간을 단위시간(unit time)으로 할 때, 송신기의 파장을 다른 파장으로 변환하기 위한 지연시간(tuning delay)을 $\delta$로 나타내기로 한다. 본 논문에서는 송신노드와 수신노드가 동일한 경우를 제외한 all-to-all 방송을 위한 최적 송수신 스케쥴의 주기(cycle length)는 $max[[{\frac{N}{k}](N-1)}]$,$k\delta$$+N-1$이상임을 증명하고, N-1이 $\kappa$ 로 나누어 떨어지는 경우이거나 또는 $[\frac{N}{k}](N-1)$ > $\kappa\delta$+N-1인 경우에 최적의 송수신 스케쥴(optimal transmission schedules)을 구하는 새로운 알고리즘을 제안하였다.
지금의 디지털 문화에서 TV 방송은 정보전달과 커뮤니케이션 매체로서 과거보다 더 큰 영향력을 발휘하게 되었다. 우리나라 방송환경은 2002년 위성방송의 출범으로 지상파, 케이블, 위성, 인터넷 등으로 다원화됨으로써 다매체, 다채널 시대로 진입되었다. 이 같은 방송 환경의 변화는 TV 시청자들을 과거 수동적 이미지의 수용자에서 능동적인 커뮤니케이션의 주체자, 참여자, 이용자로서 미디어를 선택하고 이용하는 존재라는 새로운 수용자로 출현시켰다. 본 연구는 채널선택의 주체로 능동적 수용자가 방송의 중심에 서게 되면서 방송 프로그램의 자기 정체성에 대한 문제제기를 브랜드를 통해 구조화시키고자 한다. 능동적 수용자에 대한 인지심리학적 접근방법 가운데 근래 크게 주목받는 이론이 '스키마(uh,:ma)이론'이다. 이야기 스키마를 적용하여 '정보처리과정(information processing)'과 연관되어 있는 '인지적 과정(cognitive processes)'을 설명하는데 있어 브랜드의 활용은 TV 방송 프로그램이라는 원형의 각 부분을 추상으로 나타낼 수 있다. 이것은 수용자들이 선호 프로그램을 기억하고 재핑(Zapping)하는 시청습관의 형성 위에서 수용자 만족과 프로그램의 인지도 향상을 위한 중요한 변인을 브랜드로 인식하고 TV방송 프로그램의 전문 브랜드를 개발하는 실증연구로 이어진다. 연구범위는 TV 뉴스 프로그램을 대상으로 2004년 3월에서 5월에 걸쳐 방송중인 뉴스 프로그램을 국내외 각 방송사별로 조사하였으며, 보편적인 뉴스 전문 프로그램을 중심으로 진행하였다. 본 연구를 통해 TV 뉴스 프로그램의 경우, 방송사를 대표할 수 있는 전문 브랜드의 개발과 함께 뉴스앵커의 브랜드화 역시 중요한 변인이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.지에 대한 고유한 특성을 파악할 수 있었다.인 기여가 큰 것으로 평가되었다. 퇴적물은 공간적으로 다소 불규칙한 변동이 있지만, 저질조성과 관련해서 양자강 하구쪽으로 갈수록 오염도가 낮고, 조사해역의 동쪽부분에서 유기오염의 정도가 상대적으로 크게 나타났지만, 그 오염도는 심하지 않는 것으로 분석되었다. 향후 본 대상해역에 있어서 산샤댐 건설과 관련된 양자강 유량의 변화, 그리고 어업활동과 관련된 폐기물에 의한 해양환경의 영향평가 및 대책 연구가 수행되어져야 할 것이다. 시도는 긍정적으로 평가되어야 한다. 그러므로 앞으로는 제품디자인 뿐만이 아닌 다른 다양한 분야들에게로 그 범위가 확대되어 디자인 문화적 정체성을 확립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용
이 논문의 목적은 전자 상거래 플랫폼에서 웹 유명인 생방송의 "컨텍스트 화"효과가 소비자의 제품 가치, 위험 및 구매 의도에 대한 인식에 미치는 영향을 탐구하는 것입니다. 본 논문에 실은 Taobao 쇼핑 소비자를 연구 대상으로 사용, 설문 조사 방법, 설문 조사가 채택되었으며, 설문 및 분산 네트워크를 통한 형태, 소비자 구매에 대한 실제 상황 영향의 웹 유명인 효과에 대한 웹 유명인 효과의 추가 검증을 위해 라이브 의도, 설문지는 데이터 처리 후 통계 소프트웨어 SPSS 23.0 및 AMOS 22.0을 사용하여 리 커트 스케일, 7 및 재활용 설문지 분석을 설계합니다. 설문지의 신뢰성과 타당성을 결정한 후, 탐색 요소 분석을 사용하여 가설을 검증하고 소비자의 구매 의도에 대한 웹 유명 인사 생방송의 "문맥 화"효과의 실제 조정 정도를 계산했습니다. 본 논문의 연구 결과는 다음과 같이 요약된다 : (1) 소비자의 제품에 대한인지 된 가치는 구매 의도에 중대한 영향을 미칠 수있는 반면,인지 된 위험은 구매 의도에 상당히 부정적인 영향을 미친다. (2) 제품에 대한 소비자의 신뢰와 구매 의도는 웹 유명 인사 생방송의 "컨텍스트 화"에 의해 규제됩니다. 특히, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송의 경우 소비자 제품의 인지 된 가치는 제품 신뢰에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이는 "컨텍스트 화"효과가 좋지 않은 웹 유명인 라이브 방송의 가치보다 높습니다. 제품에 대한 소비자의인지 된 위험을 해결하는 관점에서, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송은 "컨텍스트 화"효과가 낮은 웹 유명인 라이브 브로드 캐스트보다 훨씬 우수합니다. 이 논문은 경험적 분석을 바탕으로 웹 연예인 생방송이 전자 상거래 산업의 지속 가능한 성장을위한 새로운 돌파구가 될 것이며 전자 상거래 마케팅 모드와 웹 연예인 생방송 산업의 변화에 대한 제안을 제시 할 것이라고 결론을 내렸다.
영상의 세부 분류에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 방법 중 영상처리를 이용한 방법과 딥러닝을 이용한 방법을 비교하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 영상처리를 이용한 방법으로 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 사용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 사용한 방법을 제안한다. 다른 방법으로는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 각각의 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7,390장에 대해 실험하여 그 효과를 검증 및 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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