Compared to the existing PC which uses a mouse and a keyboard, the touchscreen-based portable PC allows the user to use fingers, requiring new operation methods. However, current touchscreen-based web browser operations in many cases involve merely having fingers move simply like a mouse and click, or not corresponding well to the user's sensitivity and the structure of one's index finger, making itself difficult to be used during walking. Therefore, the goal of this study is to develop finger gestures which facilitate the interaction between the interface and the user, and make the operation easier. First, based on the frequency of usage in the web browser and preference, top eight functions were extracted. Then, the users' structural knowledge was visualized through sketch maps, and the finger gestures which were applicable in touchscreens were derived through the Meaning in Mediated Action method. For the front/back page, and up/down scroll functions, directional gestures were derived, and for the window closure, refresh, home and print functions, letter-type and icon-type gestures were drawn. A validation experiment was performed to compare the performance between existing operation methods and the proposed one in terms of execution time, error rate, and preference, and as a result, directional gestures and letter-type gestures showed better performance than the existing methods. These results suggest that not only during the operation of touchscreen-based web browser in portable PC but also during the operation of telematics-related functions in automobile, PDA and so on, the new gestures can be used to make operation easier and faster.
본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적 시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.
본 논문은 오픈소스기반 니팅기의 상용화로 인한 사용편의성 개선을 위한 연구로, 문헌조사를 통해 오픈소스 기반의 니팅기에 대해 알아보고, 분류 및 분석하였다. 분석한 내용을 바탕으로 전문가 집단 토론(FGD)를 실시해 고려 사항을 도출하고 도출된 내용을 바탕으로 평가요소를 파악, 최종적으로 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 사용편의성 평가원칙을 도출하였다. 도출된 평가원칙을 바탕으로 UI(사용자 인터페이스) 상황 별 Task를 제작하여 수행시간 및 오류빈도를 측정하였다. 분석결과 모델 C가 학습성, 간결성, 인지적합성, 편의성, 상태 유지성, 직관성면에서 사용편의성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 위의 평가원칙 요소들을 바탕으로 개선한다면 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 디자인의 사용편의성을 향상시킬 수 있을 것이다.
최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
모델 체킹 방법은 가능한 모든 경우를 자동으로 확인할 수 있으며, 코드가 구현되기 이전의 명세서나 디자인의 검증에도 적용할 수 있어 고위험 시스템의 검증에 활발히 적용되어왔다. 그러나 이러한 엄밀한 검증기법에 대한 일반적인 이해 부족과 테스팅에 비해 높은 검증 비용으로 인하여, 일반적인 소프트웨어들은 여전히 인력에 의한 테스팅과 같은 기초적인 방법에 의존하여 검증이 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 대표적인 예인 온라인 게임 서버를 대상으로, SPIN 모델 체커(SPIN model checker)를 이용한 자동화 검증 방법을 적용하는 실험적인 연구를 수행하여 검증 비용 대비 효과에 근거한 적용성을 판단하였다. 연구 결과, 5~7GB 이내의 메모리와 10분 이내의 시간 내에서 온라인 게임 서버 파티 시스템의 주요 특성들을 검증할 수 있음을 보였고, 이 과정에서 기존에 파악하지 못한 오류도 검출하였다. 이로부터 인력에 의한 테스팅에 비해 납득할만한 수준의 검증 비용으로 엄밀하고 효과적인 검증이 가능하다는 결론을 도출할 수 있었다.
프로그램에서 요류가 발생되었을 때 프로그래머는 어떤 시험 사례(test case)를 통해 프로그램을 분석한다. 이처럼 현재 입력 값에 영향을 끼치는 모든 명령문들에 관련된 동적 슬라이싱(dynamic slicing)과 이를 구현하는 기술은 실제 테스팅 및 디버깅 분야에서 매우 중요하다고 할 것이다. 지금까지의 동적 슬라이싱은 슬라이싱 기준 변수가 1개 일 때의 경우에 대해서만 연구해 왔다. 그러나, 실제적인 테스팅 및 디버깅 분야에서는 슬라이싱 기준이 되는 변수가 2개 이상인 경우가 아주 많이 발생한다. 따라서 슬라이싱 기준 변수가 n 개 일 때 동적 프로그램 슬라이스(dynamic program slices)를 만드는 알고리즘을 제시하였고 프로그래밍 언어를 사용하여 동적 프로그램 슬라이싱 알고리즘을 프로그래밍한 뒤 예제 프로그램을 적용시켜 구현하였다. 구현 결과는 실행 이력에 대한 마킹 테이블(marking table)과 동적 종속 그래프로 나타내었다. 그리고, 본 논문에서 제시한 다중기준변수 동적 슬라이스 생성을 위한 마킹 알고리즘이 기존의 단일기준변수 기법보다 실제적인 테스팅 환경에서 더 우수함을 보였다.
공간 질의에 대한 선택율 추정은 가장 효율적인 실행 계획을 찾는데 이용되는 매우 중요한 과정이다. 공간 도메인이 큰 경우, 기존 연구의 요약정보는 상대적으로 적은 정보로 선택율을 추정하기 때문에 좋은 선택율을 유지하기 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 작은 저장공간에 공간요약정보를 압축하는 새로운 기법인 MW 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 MinSkew 분할 알고리즘과 웨이블릿 변환이 결합되어 적은 저장공간에서도 타당한 선택율과 압축효과를 얻을 수 있고, 동적 갱신에 대해 효율적으로 대처할 수 있는 구조를 가진다. 실험 결과를 통하여, 버켓 수가 0.3M/6인 MW 히스토그램이 5%-20% 질의에서 평균적으로 좋은 성능을 보이고 있어, MW 히스토그램이 적은 저장공간에서 더 좋은 선택율을 얻을 수 있음을 확인시켜주었다.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.
임베디드 시스템의 활발한 사용으로 스마트 팩토리와 같이 여러 에지가 모여서 함께 복합적인 동작을 하게 되는 멀티 에지 시스템들이 동작되고 있다. 멀티 에지 시스템에서 하나의 에지에서의 이상 동작이 다른 에지로 전달되거나 전체 시스템이 다운되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 시스템에서 각 에지의 이상 동작을 판단하고 제어하는 것이 중요하지만, 이는 성능의 한계가 존재하는 작은 에지의 임베디드 시스템에 부하를 가한다. 이러한 시스템에서 우리는 전력 소비 데이터를 사용하여 에지 장치의 상태를 확인하고 이를 QR코드 기반으로 데이터를 전송하여 서버에서 이상 동작을 확인하고 제어하려 한다. 논문에서 제안된 아키텍처는 에지의 전력 소모 데이터를 측정하기 위해 'chip-whisperer'를 사용하고 서버를 구현하기 위해 '라즈베리 파이'를 사용하여 구현하였다. 그 결과 제안된 아키텍처서버는 성공적인 데이터 전송 및 이상 동작 판정을 보였으며 에지에서 추가 부하가 나타나지 않음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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