본 연구는 지각된 배우자의 내현적 자기애성향과 결혼만족도의 관계에서 적응적/부적응적 인지적 정서조절전략의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울, 경기지역 기혼자 300명을 대상으로 내현적 자기애, 결혼만족도, 인지적 정서조절전략 척도를 실시하였으며, SPSS 23.0프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 첫째, 지각된 배우자의 내현적 자기애의 경우 결혼만족도 및 적응적 인지적 정서조절전략과 유의미한 부적 상관을 보인 반면, 부적응적 인지적 정서조절전략과는 유의미한 정적 상관을 보였다. 결혼만족도의 경우 적응적 인지적 정서조절전략과는 유의미한 정적 상관을 보인 반면 부적응적 인지적 정서조절전략과는 유의미한 부적 상관을 보였다. 둘째, 적응적/부적응적 인지적 정서조절전략은 지각된 배우자의 내현적 자기애가 결혼만족도에 미치는 영향을 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의와 제한점 및 후속연구를 위한 제언을 논의하였다.
본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.
2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.161-164
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2004
The yo-yo system has been introduced as an interesting plant to demonstrate the effectiveness of intelligent controllers. Having nonlinear and asymmetric characteristics, the yo-yo plant requires a controller quite different from conventional controllers such as PID. In this paper is presented an adaptive method of controlling the yo-yo system. Fuzzy logic controller based on human expertise is referred at first. Then, an adaptive fuzzy controller which has adaptation features against the variation of plant parameters is proposed. Finally, experimental results are presented.
This study focused on the developing a system of computer adaptive diagnosis and instruction(CADI). This system is a conceptual model that connected learning with assesment by using new media such as computers, multimedia, and new technologies. In this conceptual model, adaptive diagnosis means tailored or customized diagnostic evaluation, and adaptive instruction implies tailored or customized instruction. The connection between learning and assesment suggests that they are closely related to determine following learning contents and learning methods. CADI's expected effect are 1) it can contribute to real learning of core concept, 2) it can enlarge the educational opportunities, 3) it can help students study by student himself and learn media literacy, 4) information for evaluation functions more essential roles, 5) it is possible to work cooperatively with any other school subject.
비디오 부호화에서의 라그랑지안 계수의 선정은 Rate-Distortion Optimization의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. H.264의 참조소프트웨어인 JM에서는 모든 매크로블록에 하나의 RDO모델을 사용한다. 그러나 각각의 매크로블록의 특성은 다르기 때문에 그에 맞는 RDO모델을 적용함으로써 성능향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 매크로블록의 특성에 따라서 적응적인 RDO알고리즘을 제안한다. 우리는 실험적으로 각 매크로블록의 특성에 따른 최적의 라그랑지안 계수를 얻었다. 성능평가를 위하여 제안한 알고리즘은 참조 소프트웨어 JM10.2에 적용되었고, 실험결과 약 0.2dB정도의 화질 향상을 얻을 수 있었다.
모바일 컴퓨팅 분야의 발전에 따라 휴대전화는 더욱 높은 정보처리 기능을 갖춘 스마트 폰(smart phone)으로 변화하고 있지만, 현재의 휴대성 및 사용 용이성을 유지하기 위해 제한된 입출력 기능을 가질 수밖에 없다. 이러한 제한 때문에 사용자 인터페이스 역시 순차적 검색이라는 비효율적인 방식을 사용할 수밖에 없게 한다. 현재의 고정적인 비효율적인 사용자 인터페이스를 극복하고 사용자의 작업 편의성을 높이기 위하여 본 논문에서는 지능적이고 적응적인 사용자 인터페이스를 구현하는 기술을 제안한다 이 기술은사용자의 과거 행동 등을 기반으로 지능적으로 변화하는 사용자 인터페이스를 자동 생성함으로써 모바일 장치의 사용 효율을 극대화 할 수 있는 기술이다.
실시간 음성 서비스를 지원하는 VoIP(Voice over IP) 시스템에서 음성 품질은 지연, 지터, 손실, 그리고 역전된 패킷 순서에 의해 손상된다. 본 논문에서는 적응 재생 알고리즘에 의해 지터를 보상하고 패킷 손실 보상을 수행하며 패킷 순서를 정렬하는 수신단의 적응 재생 버퍼 제어 기법(Adaptive Playout Buffer Control: APBC)을 제안하였다. 또한 임베디드 VoIP 시스템을 구현하여 구현 시스템에서의 APBC 성능을 측정한 결과, 처리속도는 257$\mu$sec로 실시간으로 처리하기에 적합하고 MOS(Mean Opinion Score)에 의한 음성 품질은 고정 재생 지연 알고리즘에 비해 18% 개선되었다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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