클러스터와 같은 분산 시스템에서 초기 작업 배치 시, 할당할 프로세스의 자원 요구량을 정확히 예측하여 작업을 분배할 수 있다면 보다 나은 시스템 성능을 얻을 수 있게 된다. 이 때 임의의 작업을 적절한 호스트에 배치하기 위해서 자원 기반 초기 작업 배치 (resource-based initial job placement) 기법은 그 작업의 자원 사용량을 미리 예측할 필요가 있다. 하지만 잘못된 자원 예측은 동적 부하 분산 시스템의 성능을 크게 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 잘못된 예측에 의한 문제를 해결하기 위해 새로운 부하 기준을 제안한다. 새로운 부하 기준을 사용한 자원 기반 초기 작업 배치 기법은 프로세스의 유형에 관한 사전 지식 없이도 동작하는 장점을 가진다. 실험을 통해 본 논문은 동적 부하 분산 시스템에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해 향상된 성능을 가짐을 보인다.
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
개별화 학습은 단지 하나의 교수 학습 방법으로서의 의미가 아니라는 인식이 보편화되어 교실 수업뿐만 아니라, 성인 교육, 기업 교육 등 다양한 교수 학습 상황에서 관심을 끌어왔다. 한편 효과적인 개별화 학습은 학습자 특성에 대한 정확한 분석 및 측정이 필수적으로 요구되나, 학습자 특성에 대한 개념과 범주가 다양하고 광범위하여 그에 대한 계량적인 기술이 어렵다. 이에 본 연구에서는 학습자 특성을 인지구조와 인지양식으로 제한하였다. 또한 학습자 특성을 연결주의적 관점에서 기술하고 이를 기반으로 하여 학습자 특성의 정량화 기법을 제안하며 그에 대한 타당성을 검증하였다. 본 연구에서의 학습자 인지구조는 기존에 연구된 학습자 인지구조 객체를 간소화하였고 인지양식은 학습자 인지의 지식관성력으로 축소하여 기술하였다.
위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.
배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
With rapid advance of technologies including information and communication technologies, jobs are evolving faster than ever. Architectural engineering is no exception in this regard, and the green architectural engineering is emerging fast as a promising new field. In this study, a Delphi study of expert architectural engineers are conducted to find out (1) near future prospects of the field, (2) near future emerging jobs, (3) competencies needed for these jobs, and (4) educational content necessary to build these competencies with regards to the green architectural engineering. Initial Delphi survey consisting of open-ended questions in the above four areas were conducted and came out with 65 items after duplicate removal and semantic refinements. Further refinements via second and third wave of Delphi results into 40 items that the 13 architectural engineering experts may largely agree upon as future prospects with regards to the green architectural engineering. Findings indicate that it is expected that the demand for green architectural engineering and needs for automatic energy control system increase. Also, collaborations with other fields is becoming more and more important in green architectural engineering. The professional work management skills such as knowledge convergence, problem solving, collaboration skills, and creativity linking components from various related areas seem to also be on the increasing need. Near future ready critical skills are found to be the building environment control techniques (thermal, light, sound, and air), the data processing techniques like data mining, energy monitoring, and the control and utilization of environmental analysis software. Experts also agree on new curriculum for green building architecture to be developed with more of converging subjects across disciplines for future ready professional skills and experiences. Major topics to be covered in the near future includes building environment studies, building energy management, energy reduction systems, indoor air quality, global environment and natural phenomena, and machinery and electrical facility. Architectural engineering community should be concerned with building up the competencies identified in this Delphi preparing for fast advancing future.
이 연구에서는 데이터를 기반으로 하여 대기대순환, 해류 순환에 관한 STEAM 교육프로그램을 제작하고 이를 고등학교 1학년 106명을 대상으로 적용하여 그 효과와 문제해결과정을 분석하고자 하였다. 이를 위해 데이터를 수집, 정제, 시각화, 분석하고 이러한 결과를 기반으로 의사소통 과정을 진행할 수 있도록 하는 프로그램을 구성하였다. 이를 활용하여 일상생활에서의 순환에서 전 지구적인 관점에서 나타나는 순환으로의 개념을 확장하여 전 세계적으로 발생하는 순환에 관한 문제를 확인할 수 있도록 하였다. 프로그램의 투입 결과 지식정보처리역량과 그 하위 영역에서 유의미한 변화가 확인되었으며. STEAM 핵심역량과 STEAM 핵심역량의 하위 영역인 융합, 창의 역량에서 유의미한 변화를 확인하였다. 또한 학생들의 응답을 텍스트 네트워크의 형태로 분석하여 데이터 기반 STEAM 교육에 대한 제안할 점을 얻고자 하였다.
4차 산업혁명 시대가 도래함으로써 수많은 영역에 다양한 소프트웨어의 고품질화가 필수적이다. 특히 비전공자 및 기초 전공자들에게는 창의적 사고 기반으로 코드 할 수 있는 능력이 요구된다. 하지만 문제는 창의적 사고 기반의 소프트웨어에 대한 정의 및 아이디어가 부족하다는 것이다. 또한, 비전공자 및 기초 전공자를 위한 코딩 교육 영역에서, 창의적 사고 기반 디자인씽킹과 코딩화는 괴리가 존재한다. 즉 실질적으로는 창의적 사고기법을 통해서 소프트웨어 설계 및 코딩이 가능해야 한다는 점이다. 이런 문제를 해결하기 위해, 창의적 사고 기법과 소프트웨어 개발 프로세스 기법의 접목을 통해 비전공자의 소프트웨어공학 개념 없이도, 디자인씽킹 메커니즘 기반의 코드 템플릿을 제시한다. 이를 통해 창의적 설계의 코딩화를 기대한다.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
이더리움 토큰 스마트 계약의 표준 API인 ERC-20은 지갑이나 분산 거래소같은 응용 프로그램들에서 호환성을 보장하기 위해 도입되었다. 그러나 API의 동작에 대한 엄밀한 기능 명세와 표준 적합성 리뷰 도구는 지원되고 있지 않아 호환성 취약점 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인의 ERC-20 토큰 스마트 계약 프로그램들의 관례상 표준에 부합하는지 검사하는 새로운 리뷰 절차와 이를 지원하는 도구를 제안하였다. 기존 이더리움 블록체인 시장 상위 100개의 토큰 스마트 계약 프로그램들을 ERC-20 API 기능 동작면에서 분석한 지식을 바탕으로 관례상 표준을 명시적으로 정의하였고, 이렇게 정의된 관례상 표준으로 새로운 ERC-20 스마트 계약 프로그램을 체계적으로 리뷰할 수 있는 방법을 설계할 수 있었다. 이 리뷰 방법을 지원하는 도구를 개발하고 벤치마크 프로그램에 대해 실험 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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