실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.
셀간 비동기 방식의 WCDMA 시스템에서 셀간 동기를 맞추는 일은 매우 중요하며, 3 단계 셀탐색 과정에 의해 수행된다. 셀 탐색은 셀 탐색 시간을 줄이기 위해 각 단계가 파이프라인으로 동작하는 단계별 병렬 처리 방식으로 동작할 수 있다. 각 단계에서 실행 시간을 동일하게 설정할 경우 2단계는 최소한 1프레임의 처리시간을 소요하므로 1단계와 3단계에서 과도한 누적이 야기된다. 일반적으로 누적의 횟수가 증가할수록 사후적분 검파의 잇점은 감소한다. 따라서 단계별 병렬 처리로 인한 성능 개선은 그다지 크지 않다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 WCDMA 시스템에 대한 셀 탐색의 단계별 병렬 처리의 성능을 해석한다. 본 해석을 통해 각 단계에서 사후 검파 적분의 횟수와 채널간 전력 할당비 등 셀 탐색 파라미터에 대한 영향을 조사한다. 또한 각 단계의 처리 시간을 적절히 조절함으로써 단계별 병렬 처리 셀 탐색의 성능을 개선하고, 관례적인 단계별 직렬 처리 방식과 성능을 비교한다.
개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.
본 논문은 IEEE 802.11 환경에서 새로운 AP를 탐색하기 위한 네트워크 스캐닝의 기존 방식을 802.11k의 Measurement Pilot을 활용하여 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘과 종래의 알고리즘을 시뮬레이션 환경에서 비교하여 분석한다. 일반적인 IEEE 802.11을 사용하는 기기들은 탐색 시간이 짧다는 장점을 갖는 능동 탐색(Active Scan)방식을 활용한다. 하지만 이 방식은 수동 탐색(Passive Scan) 방식에 비해 많은 전력사용을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 탐색 알고리즘은 IEEE 802.11k에서 활용되는 비컨(Beacon)보다 짧은 주기를 갖는 Measurement Pilot을 활용하여 수동 탐색과 능동 탐색의 장점을 취합하여 전력사용을 줄인다.
항공기 탑재 레이다는 전술 목적에 따라 다양한 운용 모드를 가지며, 각 모드별 운용 목적에 맞게 탐색 영역을 설정할 수 있도록 설계된다. 일반적인 AESA 레이다는 조종사가 탐색 영역을 지정하면 지정된 영역내 표적을 탐지하기 위해 사전 정의된 탐색빔 그리드에 따라 차례로 탐색빔을 방사하여 표적을 탐지하게 된다. 이때 자항공기의 자세가 변하더라도 사전에 조종사가 탐지하고자 하는 영역을 안정적으로 탐색할 수 있어야 한다. 본 논문은 항공기 탑재 레이다의 공대공 운용 모드에서 탐색 패턴 안정화를 통해 자항공기의 Roll과 Pitch 기동시에도 표적을 안정적으로 탐지할 수 있는 방안에 관한 것으로, 시스템 통합 시험 (SIL; system integration laboratory) 환경에서 자항공기의 기동과 표적을 모의하여 그 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
본 논문은 인공지능(artificial intelligence) 및 전문가 시스템(expert system)의 기본 개념과 이에 적용되고 있는 특정한 기술인 퍼지 이론(fuzzy logic)을 논하고 있으며, 지난 몇 년 동안 탐색 중개인으로서의 전문가 시스템을 조사해 보았다. 이러한 전문가 시스템은 1) 특정한 데이터베이스에 관련된 질문서 작성을 도와주며, 2) 탐색용어나 데이터베이스 선정에 관한 결정을 보조하고, 3) 탐색중에 있는 이용자에게 조언(助言)을 해주고 있다. 또한 전문가 시스템을 개발하는 에 있어 어려움 및 제한점(制限點)을 논의하고 있다.
본 연구는 3차원 지상레이저스캐닝을 통해 취득된 대용량 3차원 포인트 클라우드를 효율적으로 탐색하기 위하여 Han(2014)이 제안한 파일 참조 옥트리의 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. Han(2014)의 방식을 좁고 긴 형상의 비등축형 구조물인 장대터널에 적용한 결과 포인트 탐색 속도가 크게 저하되는 문제점이 발견되었다. 이에 옥트리의 형상이 포인트 클라우드의 탐색 효율에 미치는 영향을 분석하였으며, 대상물의 3차원 경계를 등축형 하위 영역으로 분할하고 각 영역에 독립적인 옥트리를 생성하는 방식을 제안하였다. 장대터널에서 취득된 약 3억 개의 포인트로부터 단일 옥트리를 생성하는 기존 방식과 다수의 독립적인 옥트리를 생성하는 방식으로 포인트 탐색 속도와 메인 메모리 사용량을 비교하였다. 결과로 다수 옥트리 방식이 유사한 크기의 메인 메모리를 사용면서도 약 2배의 탐색 속도를 나타내었다. 아울러 옥트리의 탐색 속도를 좌우하는 주요 요소는 목표 단계이나 같은 목표 단계에서는 옥트리의 형상이 등축형에 가까울수록 탐색 속도는 여전히 증가함을 확인하였다. 다만 옥트리의 형상이 각 축 방향으로 지나치게 불균형을 이룰 경우 탐색 속도는 크게 저하되며 이 경우 옥트리의 형상 개선이 목표 단계 증가보다 탐색 속도 향상에 효과가 큼을 확인하였다.
영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.
본 연구에서는 목회자 자녀에게 자기탐색을 목표로 하는 노래심리치료를 제공함으로써 이들이 자기를 탐색하는 경험을 심층적으로 살펴보는 데 그 목적을 두었다. 이를 위해 목회자 자녀인 20대 여성 3명을 대상으로 E대학의 음악치료 클리닉에서 자기탐색을 목적으로 총 15회기의 노래심리치료를 제공하였다. 참여자들의 자기탐색 과정을 심도 있게 관찰하고 이해하기 위해 Colaizzi의 현상학적 방법을 사용하였다. 이에 본 연구에서는 164개의 의미있는 진술들이 선별되었고, 34개의 주제와 10개의 주제군, 3개의 범주가 도출 되었다. 이를 분석한 결과 첫째, 참여자들은 노래심리 치료 안에서 자기를 탐색하는 동안 주변 환경의 모습을 인식한 것을 발견하였다. 둘째, 자기탐색의 과정동안 주변 환경에 대한 감정 및 반응들을 발견하게 되었다. 셋째, 자기탐색의 과정을 통해 참여자들은 환경으로 인해 형성된 개인 내적 모습을 발견하게 되었다. 이를 토대로 본 연구의 결과는 목회자 자녀가 경험한 현상에 대한 구체적인 이해를 도우며, 목회자 자녀들의 자기탐색을 위한 음악치료 기법의 적용 및 개발 시 기초적인 자료로 활용될 수 있음을 기대해볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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