미국(CS2013)과 일본(J07-CS)은 고등교육의 수준에서 변화하는 사회를 반영하는 표준 정보교육과정을 구성하고 있다. 본 연구는 한국의 고등 정보교육과정 표준 구성에 대한 시사점을 제공하기 위해 미국의 표준교육과정 변화를 분석하고, 한국의 대학 교육과정 구성 현황 분석 및 내용 지식에 근거하여 과목을 구성하였다. 연구 진행 결과 미국의 고등 정보교육과정은 변화하는 컴퓨팅 환경을 반영하는 교육과정으로 진화하고 있었다. 국내 대학의 정보교육과정은 CS2013의 지식영역을 52% 정도만 포함하고 있었다. 본 연구는 일본의 교육과정 과목 구성방침에 근거하여 과목 구성의 예를 제시하였으며, 대학의 표준 정보 교육과정이 없는 상황에서 교육과정 구성을 위한 단초를 제공했다는 점에 의의를 두고 있다.
2018년부터 중학교에서 필수로 실시되는 정보교육의 수준은 정보 컴퓨터 교사의 교과전문성에 의존한다. 본 연구는 중등 교사양성기관이 정보 컴퓨터 교사의 교과전문성을 담보하는 교육과정을 제공하고 있는지 분석하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 첫째, 한국 중등 교사양성기관의 정보 컴퓨터 교사양성을 위한 교육과정 과목을 일본 정보학 분야 고등정보교육과정인 J07-CS의 내용체계를 기반으로 구성된 과목과 비교하였다. 둘째, 교육부에서 제시하는 기본이수과목과 비교하고 셋째, 각 대학의 기본이 수과목 개설 현황도 분석하였다. 연구 결과, 중등 교사양성기관에서 개설되는 정보관련 과목 수는 J07-CS의 과목 수와 비교하여 부족하였다. 비교기준을 기본이수과목으로 한정해도 내용요소가 부족하였고, 교사양성기관별 기본이수과목의 개설 비율도 낮았다. 2018년부터 실시되는 정보교육의 목표를 원활이 달성하기 위해서는 중등 교사양성기관의 교육과정에 대한 개선이 시급하다.
최근 시스템 온 칩 내 메모리의 고속 동작을 위해 TCM (Tightly Coupled Memory)를 내장한 설계가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 시스템 온칩 내 eDRAM을 사용한 TCM 메모리를 위한 새로운 병열 메모리 테스트 구조를 제안한다. 제안하는 기법에서 피테스트 메모리가 테스트 모드에서 병렬 구조로 바뀌고 바운더리 스캔 체인과 함께 내장 메모리의 테스트용이도가 크게 향상된다. 병렬테스트 방식의 메모리는 각 메모리 요소들이 특정한 기능을 수행하도록 구조화되어 있으므로 모듈들로 분할하여 테스트 할 수 있으며 입출력 데이터를 기반으로 동적 테스트 평가 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
우리나라 민간 소형 비행기 동력장치의 감항기준은 KAS Part 23(소형 비행기)과 Part 33(엔진)에서 규정하고 있다. 이 기준은 미연방항공청(FAA)의 FAR Part 23 및 Part 33과 유럽항공안전청(EASA)의 CS-23 및 CS-E와 동등한 체계를 갖는다. FAA와 EASA는 소형 비행기의 감항기준을 전면 개정하였다. 설계 방식과 적합성 입증방법을 지정한 규범적 규정에서 안전한 성능을 달성하도록 목표를 지정하는 성능기반형 규정으로 전환한 것이다. 이러한 개념적 전환에 따라 동력장치 감항기준 또한 기존의 요건에서 대폭 변경되었다. 이에 따라 FAA의 동력장치 인증요건 개정 사항을 살펴보고 우리나라의 감항기준 개정 방향을 고찰하였다.
의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.
고객만족제고에 관심을 기울이고 노력을 경주하는 기업이 늘어나면서, 유통업자들에게 고객만족제고 인센티브를 제공함으로써 그들의 고객만족노력을 불러일으키고자 하는 노력 역시 활발해 지고 있다. 이러한 노력은 상호 경쟁하는 멀티채널을 운용하는 기업들 역시 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 고객만족제고방안에 관한 연구는 종업원이나 단일유통업자 등단일주체에 초점을 두고 진행되어 왔을 뿐 경쟁이 발생하는 멀티채널 상황에서의 고객만족제고 인센티브에 대해서는 별다른 연구가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 게임이론에 기반한 수리경제학적 분석을 통해 멀티채널을 운용하는 기업의 고객만족제고방안에 주안점을 두어 제조업자가 두 유통업자를 운용하는 멀티채널 모형을 상정하여 고객만족제고 인센티브를 어떻게 제시하는 것이 바람직한지 규명하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1)명성수준이 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (2)멀티채널 사이의 보완적 외부효과가 클수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (3)유통비용이 클수록 멀티채널에서의 고객만족제고 인센티브의 수준은 낮게 제시하는 것이 바람직하다. (4)채널간 경쟁강도가 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다.
본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.
In this paper, we design and implement E-COIRS enabling users to query with concepts and image features used for further refining the concepts. For example, E-COIRS supports the query "retrieve images containing black home appliance to north of reception set. "The query includes two types of concepts: IS-A and composite. "home appliance"is an IS-A concept, and "reception set" is a composite concept. For evaluating such a query. E-COIRS includes three important components: a visual image indexer, thesauri and a query processor. Each pair of objects in an mage captured by the visual image indexer is converted into a triple. The triple consists of the two object identifiers (oids) and their spatial relationship. All the features of an object is referenced by its old. A composite concept is detected by the triple thesaurus and IS-A concept is recolonized by the fuzzy term thesaurus. The query processor obtains an image set by matching each triple in a user with an inverted file and CS-Tree. To support efficient storage use and fast retrieval on high-dimensional feature vectors, E-COIRS uses Cell-based Signature tree(CS-Tree). E-COIRS is a more advanced content-based image retrieval system than other systems which support only concepts or image features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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