In this article, we review the study trends of three-dimensional (3D) displays that can display stereoscopic images from the perspective of a display device. 3D display technology can be divided into light field, holographic, and volume displays. Light field display is a display that can reproduce the intensity and direction of light or 'ray' in each pixel. It can display stereoscopic images with less information than a holographic display and does not require coherence of the light source. Therefore, it is expected that it will be commercialized before the holographic display. Meanwhile, the holographic display creates a stereoscopic image by completely reproducing the wavefront of an image using diffraction in terms of wave characteristics of light. This technology is considered to be able to obtain the most complete stereoscopic image, and the digital holographic display using a spatial light modulator (SLM) is expected to be the ultimate stereoscopic display. However, the digital holographic display still experiences the problem of a narrow viewing angle due to the finite pixel pitch of the SLM. Therefore, various attempts have been made at solving this problem. Volumetric display is a technology that directly creates a stereoscopic image by forming a spatial pixel, which is known as a volumetric pixel, in a physical space, and has a significant advantage in that it can easily solve the problem of the viewing angle. This technology has already been tested for commercial purposes by several leading companies. In this paper, we will examine recent research trends regarding these 3D displays and near-eye display that is emerging as a significant application field of these technologies.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)과 사건관련유발전위 P3b를 활용하여 이용자의 인지적 반응을 측정한 후 비디오 키프레임을 자동으로 추출할 수 있는지의 가능성을 조사해 보았다. 20명의 피험자들을 대상으로 뇌파를 측정하고 분석한 결과, 적합 이미지 자극 시 좌측 두정엽 영역이 우측 두정엽 영역보다 더 활성화되며, 좌우측간 두정엽 영역의 활성화 정도가 유의한 차이를 보였다. 비적합 이미지 자극 시에는 좌측 두정엽 영역이 적합 이미지보다 덜 활성화되고, 두정엽 영역의 좌우간 활성화도 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이외에, 모든 채널의 평균값(MGFP1)의 잠재기, 채널 동시성 패턴 등에서도 두 자극간에 차이를 보여 뇌파측정기술에 기반한 키프레임 자동 추출이 가능한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 평탄 페이딩과 근거리/원거리 현상이 존재할 때 안테나 어레이를 사용하는 DS-CDMA 신호의 코드 타이밍을 추정하는 문제를 다루고자 한다. 페이딩 과정의 시변 페이딩 특성을 보다 잘 활용할 수 있도록 DS-CDMA 시스템에 대한 희망하는 사용자의 코드 타이밍을 추정하는 최대가능성 알고리즘을 유도한다. 코드 타이밍 추정기의 개발에 있어서 주어진 관찰 비트들을 포함하는 윈도우를 각각의 부-윈도우가 충분히 큰 길이를 갖도록 나눈다. 제안된 방법은 채널 페이딩의 일관성 시간과 연관된 똑같은 크기를 가지는 부-윈도우들을 이용한다. 또한 페이딩 속도를 추정하지 않고 충분히 긴 관찰 비트들을 두 개의 연속적 인 부-윈도우로 나누는 방법을 대안으로 제시한다. 알고리즘의 유도과정은 공간적으로 상관성이 있는 다중안테나를 바탕으로 한다. 공간적인 페이딩 상관성이 제안된 알고리즘의 동기 획득 및 평균 동기 획득 성능에 미치는 영향을 분석한다.
Methyl hydrogen polysiloxne으로 처리한 ZnO, fumed $SiO_2$와 다양한 망간 전구체를 이용하여 서브마이크로미터 크기를 갖는 망간이 도핑된 $Zn_2SiO_4$ 형광체 입자를 고상법으로 제조하였다. 결정화와 광발광 특성은 XRD, SEM, PL스펙트라를 이용하여 분석하였다. 고상법으로 제조한 망간 도핑된 $Zn_2SiO_4$는 methyl hydrogen polysiloxne 처리한 ZnO의 분산과 응집 때문에 $1000^{\circ}C$에서 성공적으로 얻어졌고, 진공자외선 여기하에서 제조된 입자의 최대 PL강도는 0.02mol Mn, $1000^{\circ}C$에서 확인되었다.
디지털 테크놀로지의 발달은 디지털화된 이야기의 형식으로 내러티브를 구축하며 의미를 구성한다. 모바일 전용 영화와 같은 영상콘텐츠 역시 디지털 테크놀로지 기반의 내러티브 구조와 의미구성 방식을 따른다. 이 연구는 모바일 전용 영화가 모바일 미디어에 적합하게 기획 및 제작됨으로써 전통적인 내러티브 구조를 확장하고 새로운 의미구성 방식을 제시할 수 있음을 논증하고자 했다. 이를 위해 국내 최초의 모바일 전용 영화라고 할 수 있는 와 <건달과 달걀>을 사건의 인과관계에 따른 의미중복과 시공간 구조의 이중교차를 통한 내러티브 구조의 통합과 응집 과정을 중심으로 분석했다. 연구결과에 의하면, 두 편의 연구대상 모바일 전용 영화는 이야기의 연속성과 일관성을 위해 의미를 응집시켜 통합적으로 내 러티브를 구축하고, 시공간을 등장인물의 주관적 시점에서 이중으로 교차시켜 이동시키는 것으로 나타났다. 이는 곧 모바일 전용 영화의 내러티브 구조와 의미구성 방식이 모바일 미디어에 적합하게 전통적인 영화 고유의 형식을 변형 또는 확장시키는 것이라고 할 수 있다.
JERS-1 L밴드 SAR 위성에서 얻어진 25개의 레이더간섭도를 이용하여 1992년 11월 5일부터 1998년 10월 1일 사이 경상북도 문경시 가은읍 폐탄광 일대의 지반 침하량을 측정하였다. SAR 영상에서 긴밀도가 높은 고정 산란체(PS: permanent scatterer)를 이용한 시계열 분석을 통해서 지반침하를 계산하였고, 현장조사된 균열등급 분포도와 비교하였다. 고정된 산란체는 1차적으로 진폭값과 간섭쌍의 긴밀도 영상을 이용하여 계산하였는데, 산악지역에 비해 도심지역에서 우세하게 선정되었다. 계산된 변위량은 붕락과 같은 급격한 비선형의 변위는 제외되고, 영상 획득 기간 내의 평균 변위량이다. 연구지역 내 계산된 주시방향으로의 평균 지표면 변위속도는 0.19cm/yr이고, 추정오차는 0.18cm/yr이다. 그리고 옛 가은 본갱의 중심부와 가은역 맞은편 일대에서 관측된 침하량은 0.49cm/yr, 1.66cm/yr로 연구지역에서 가장 뚜렷한 침하 양상을 보였다.
The objectives of this study are to examine the current status and problems of herb-drug interaction (HDI) information and information database in Korea and suggest the better way to establish useful HDI database. We collected HDI studies that published in Korea and analyzed according to objective, methods, selection criteria of herbs, number of study, correlation between study subject and frequently used herbal medicine (HM). Then we selected representative HM database on the internet made by Korea Food and Drug Administration (KFDA) among the several databases and analyzed its contents related to HDI. Several HDI studies were carried out from laboratory based research to clinical trials and HM databases have been developed for providing information about different aspects of traditional Korean medicine. But the information of HDI and information database are still far from practical applications because there are no coherence to select study subjects and methods among researchers. So, it is necessary to build up HDI database led by the government for providing systematic HDI information. HDI information database is expected to be able to provide useful evidence for health professionals in prescription and consultation to reduce the chance of adverse effects and improve the quality of medical care.
이러닝(e-learning)은 정보통신 매체를 활용한 교육의 새로운 형태로 시간과 공간의 제약을 받지 않아 빠르게 확산되고 있는 추세이다. 그러나 이러닝은 아직 표준화가 되지 않아 학습 콘텐츠들이 중복적으로 개발되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스콤(SCORM)이 제안되었다. 표준화로 인해 학습 콘텐츠의 공유성이 높아지면 콘텐츠의 재사용성이 증가한다. 그러므로 교육자나 콘텐츠 제작자가 학습코스를 생성할 때 편리하게 작업을 수행할 수 있는 방법이나 도구가 시급히 필요하다. 본 논문에서는 교육자나 콘텐츠 제작자가 교과목에 맞는 학습코스를 효율적으로 생성할 수 있는 연관기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 학습코스 생성 기법인 연관기법은 기존의 학습코스들과 학습 콘텐츠들을 활용하여 교과목에 맞는 학습코스를 생성하는 기법이다. 연관기법은 기존의 학습코스들에 존재하는 학습객체들의 통계적 정보와 학습객체간의 결합력을 분석하여 학습코스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 연관기법은 교육자나 콘텐츠 제작자들이 학습코스를 편리하게 생성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 학습코스에 대한 가이드라인을 제공하는 역할을 한다.
본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.
본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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