공정한 전송률을 보장하고 지연을 줄이기 위해 인터넷상에서 많은 흐름단위 스케줄링 알고리즘이 제안되어졌으며, 효율성이 필요한 공정한 대역폭 할당을 위한 공정큐잉 알고리즘이 설계되었다. 그러나 흐름단위 처리를 기본으로 하는 알고리즘은 전송률 상태, 버퍼 관리, 패킷 스케줄링 등의 기능을 필요로 하며, 이와 같은 복잡성으로 인해 구현하는데 비용이 많이 드는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 효율적인 비용으로 라우터를 구현하기 위해, FM(Flow Number Estimation)를 기반으로 한 CS-FNE(Core Stateless FNE) 알고리즘을 제안하며, 다양한 네트웍 환경과 트래픽 소스를 사용해서 CSFQ(Core Stateless Fair Queueing), FRED(Fair Random Early Detection), RED(Random Early Detection), DRR(Dynamic Round Robin) 등과 같은 알고리즘을 CS-FNE와 함께 평가하였다. 모의 실험 결과로, 본 연구에서 제안된 방식이 다른 알고리즘보다 적절히 공정한 대역폭 할당을 나타내었으며, 흐름단위 기반 큐잉 메커니즘보다 더 단순하고, 쉽게 구현될 수 있음을 보였다.
RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.
본 연구는 방송영상자료의 메타데이터 서지구조를 FRBR 참조모형 기반의 다층 레이어 구조로 개선함으로써 특정 관계 유형에 있는 방송영상물이 서지적으로 연계되게 하고 이용자가 탐색 목적에 따라 효과적으로 탐색할 수 있는 방안을 모색하였다. FRBR에 기반 하여 계층적인 방송영상자료 메타데이터 모형을 설계하고 실험시스템을 구축하였으며, 이에 대한 평가를 통해 실제 적용 가능성을 살펴보았다. 실험시스템은 FRBR 기반의 시청각 목록시스템인 네덜란드 시청각기구(B&G)의 iMMix 모형을 벤치마킹하였고, 단층구조 모형의 일반시스템과 비교하여 검색의 효율성, 시스템의 유용성을 평가하였다.
제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Awareness)이며 이것은 시공간에 따라 변하는 사용자 데이터를 직접 입력 하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 Context Aware 환경에서 위치정보는 사용자의 명확한 동의 없이 수집될 수 있기 때문에 사용자는 자신의 위치정보에 대한 완전한 제어를 할 수 없다. 이러한 문제로 인해 사용자 위치정보 접근시 Privacy Issue가 발생할 수 있다. 여기서, 시간이나 장소, 사용자의 상황, 정보를 요구하는 사람 등 다양한 조건에 따라 위치정보의 공개를 결정하는 프라이버시를 고려한 위치정보 시스템의 구축은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 위치정보의 유출을 차단하고 안전하게 위치기반 서비스를 제공하기 위해 기존의 LBS에 고객의 상황에 민감하게 반응할 수 있도록 CS-RBAC을 기반으로 새로운 시스템을 제안하였다. 아울러 사용자의 Preference를 적극적으로 반영 할 수 있는 PCP의 장점도 그대로 수용하였다. 또한 Privacy Weight라는 새로운 개념을 통하여 정보공개의 가부만을 결정하는게 아니라 위치정 보에 Grade를 부여하도록 하였다. 이러한 방법으로 Context-Aware 환경에서 Role에 기반하여 사용자의 위치정보를 안전하게 보호할 수 있다.
This paper is about research of scintillator layer, which is used for Hybrid method to increase electric signals in a-Se, the material of Direct method. In case of the thermal evaporation, CsI has column structure which is an disadvantage as scintillator. But it decreases scattering of incident X-ray, has better Light output intensity than other scintillation materials. CsI was made by Thermal evaporation. The Doping material, Na, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7g were added in each sample. Analysis of absorbed wavelength, PL(Photoluminescence), Light output intensity, SEM, and XRD analysis were performed to analyze optical characteristics. Doping rate of CsI:Na to use as scintillation layer in a-Se based detector could be optimized.
신호의 표현과 압축은 밀접하게 연관되어 있다. 만약 매우 효과적인 신호 표현 방식을 찾을 수 있다면 매우 높은 비율로 신호 압축이 가능하다. 또한 효과적인 신호 표현 방식을 통해 우수한 성능과 낮은 복잡도를 갖는 신호 추정 방식을 유도할 수도 있다. 효과적인 신호 표현 방식은 대상 신호 자체의 성질과 관련되어 있다. 영상 신호등 매우 일반적인 신호가 적절한 변환을 통해 산재된 신호(sparse signal)가 될 수 있음을 많은 연구를 통해 볼 수 있다. 이러한 사실이 compressive sensing(CS)의 기반이다. 즉 신호가 어떠한 변환을 통해 산재된 신호로 표현될 수 있다면 매우 적은 수의 샘플로 이러한 신호를 알아낼 수 있다는 것을 Donoho와 Candes 등이 보였고 이것이 가능한 다양한 조건에 등에 대해 연구되었다. CS는 신호 처리에 근본적인 문제인 효과적인 신호 표현 방식에 직접 연관되어 매우 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이 논문에서 CS의 기본적인 개념을 소개한 후 CS가 레이더 신호 처리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴본다.
본 논문은 색종이 리스트를 미리 생성하여 필요할 때마다 불러들여 찢어 붙이는 방법의 색종이 모자이크 렌더링 기법을 소개한다. 색종이 리스트는 색종이 이외에도 잡지와 같은 다양한 종이들을 미리 생성하여 사용할 수 있기 때문에 여러 가지 형태의 모자이크를 표현 할 수 있다는 장점을 가진다. 색종이 모자이크를 생성하기 위해서는 색종이 타일의 선택, 모양 결정, 그리고 배치의 3가지 과정을 거쳐야 한다. 먼저 색종이 타일을 붙일 위치에서 가장 알맞은 타일을 리스트로부터 선택하고, 적절한 모양으로 찢는다. 마지막으로 입력 영상의 특징(경계선 등)이 유지될 수 있도록 타일을 배치하여 최종 결과 영상을 생성한다.
Customer satisfaction is an ever-growing concern of management throughout the world. To find the way to increase customer satisfaction, we must understand customer requirements. Kano distinguishes between three types of product requirements(must-be, one-dimensional, attractive requirement) which influence customer satisfaction in different ways when met. Timko has developed customer satisfaction(CS) coefficient based on Kano model. The CS coefficient is indicative of how strongly a product feature may influence satisfaction. In this paper, potential customer satisfaction improvement(PCSI) index was developed using Kano model and CS coefficient. The PCSI index represents how much a product feature can increase the degree of customer satisfaction when the product feature is fully fulfilled. In order to explain the meaning of PCSI index, a case study for cellular phones is done. It is also discussed how to use the index strategically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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