안드로이드 장치용으로 모바일 애플리케이션을 개발할 때 안드로이드의 인텐트(intent)는 안드로이드 장치에서 애플리케이션 내부와 애플리케이션 간의 메시지 전달 메커니즘으로 사용된다. 그러나 안드로이드의 인텐트는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 인텐트를 이용한 메시지 전송은 지원되지 않고 있다. 만약 서로 다른 안드로이드 장치 간에 인텐트를 전송하는 기능이 지원된다면 좀 더 다양한 애플리케이션 구현을 쉽게 할 수 있다. 서로 다른 안드로이드 장치 간에 메시지 전송을 할 때 Socket을 이용하여 메시지를 전송 할 수는 있지만, 항상 연결을 유지하여야 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 위한 BRIF(Broadcasting Remote Intent FrameWork) 프레임워크를 제안한다. BRIF 프레임워크는 구글의 C2DM 서비스를 이용하여 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 비동기적으로 푸쉬하는 기능을 서비스하는 프레임워크다. 이것은 기존의 로컬 기기내에서 인텐트를 사용하는 것과 동일한 방법으로 원격지에 사용자 정의 인텐트를 보내는 코드를 쉽게 작성할 수 있다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
이 연구의 목적은 대도시 저소득층 밀집지역에서 생활하고 있는 초등학생과 중학생에게 교육 복지 문화 프로그램을 지원하고 있는 조직들이 서로 어떻게 도움을 주거나 받고 있으며, 이들 조직간 네트워크가 어느 정도 구축되었고, 구축된 네트워크의 과정적 구조적 특성은 어떠한가를 파악하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강서구 교육복지투자우선지역 지원사업에 관련된 조직들을 대상으로 자료를 수집하여 UCINET 6.29를 이용하여 네트워크의 특성을 분석하였다. 그 결과, 개별조직이 연계한 상대 조직 수는 평균 5.67개이며, 연계 사업 수는 평균 11.83개로 나타났다. 연계내용은 공동사업, 정보교환, 클라이언트 의뢰, 자원교환의 순으로 높게 나타나 네트워크가 협력단계에 이르렀으며, 담당자의 연계 만족도는 평균 3.77점(5.0점 만점)으로 측정되었다. 이 지역 내 네트워크가 특정 조직유형에 치우쳐 유유상종하거나 소외되는 조직이 없이, 비교적 다양한 조직 간에 긴밀한 연계가 이루어지고 있음이 확인되었다. 특히 사회복지조직이 네트워크의 중심조직으로 나타났다. 교육조직은 교육복지시범사업의 창구로서 매개적 역할을 수행하고 있으며, 교육조직간 정보공유를 통한 연계가 활발하게 이루어 지고 있음도 확인되었다. 연구 결과에 근거하여 향후 네트워크를 강화할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 여성복지 관련 조직들간의 네트워크 실태, 특히, 네트워크의 구조적 특성을 파악함으로써 부천 지역내 여성복지기관들간의 보다 긴밀한 네트워크 구축의 중요성을 강조하고, 여성들의 욕구 충족과 임파워먼트에 필요한 네트워크 구축의 방향에 대한 기초자료를 제시하는데 있다. 본 연구의 조사대상은 부천시 여성들을 대상으로 서비스를 제공하는 사회복지기관, 민간차원의 여성단체, 여성의 자원봉사활동을 목적으로 하는 여성봉사단체, 여성활동을 지원하는 여성관련 공공기관 등을 포함하여 총 30개 단체이며, 정보교환, 대상자의뢰, 단체간협의, 자원교환 영역에서의 조직간 네트워크 분석을 통해 네트워크의 중심조직을 찾고, 유사한 관계양상을 가지는 조직들을 하나의 구획으로 모형화하여 조직간 네트워크의 구조와 특성을 보여주었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 네트워크 영역마다 차이는 있지만 여성관련 공공기관들이 네트워크에서 중심적 역할을 하고 있었고, 네트워크의 모든 영역에서 봉사단체들은 소외되어 있었으며, 봉사단체와 여타 여성단체들간의 소원한 관계에서 공공조직들이 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 조직의 유형에 따라 민간여성단체와 여성관련 공공기관끼리, 복지기관끼리, 여성봉사단체끼리 "끼리 네트워크"이 두드러진 특징으로 나타났다. 이러한 부천지역 여성복지 관련 조직들간의 네트워크의 결과는 앞으로의 네트워크 활성화를 위한 중요한 전략과 시사점을 제공해 준다.
만성 뇌졸중 환자를 대상으로 메타분석 기법을 활용하여 트레드밀 훈련의 융복합적 효과성을 평가하고자 한다. PICOS 기준에 의거하여 문헌을 검색한 후 총 22편의 국내 '뇌졸중', '트레드밀' 관련 연구물을 선정하였다. 메타분석을 위해 CMA 프로그램을 이용하여 효과크기를 산출하였으며, 국내 트레드밀 훈련의 전체 효과크기는 0.661(95%CI: 0.456~0.865)로 중간크기로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 트레드밀 훈련의 효과를 족저압(1.147), 하지 근 기능(0.875), 균형(0.664)으로 나누어 효과크기를 비교한 결과, 족저압의 효과크기가 가장 크게 나타났다. 추가로 균형은 하위항목들을 나누어 분석하였고, 균형은 TUG(0.553), BBS(0.760), 정적균형지수(0.654)의 효과크기가 나타났다. 따라서 트레드밀 훈련이 만성 뇌졸중 환자의 삶의 질 향상에 긍정적인 영향을 제공한다. 트레드밀 훈련에 대한 메타분석 연구는 정보, 통신 및 의료기술의 헬스케어 융합을 향한 업계 패러다임의 전환으로 이어질 수 있을 것이다.
조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
실시간 시스템은 소형 임베디드 시스템부터 대형 분산 시스템까지 다양한 시스템에서 사용되고 있다. 이러한 실시간 시스템은 시간적 정확성을 갖기 때문에 프로그램을 개발할 때 시간적 특성을 지키기 위한 노력이 필요하다. 실시간 시스템에 대한 연구 결과로서 제안된 TMO 모델은 실시간 개념에 따른 다양한 시간 처리 기능을 지원하고, 개발자가 정의한 응답시간을 보장한다. 따라서 개발자는 응답시간을 정의하고, 그 정확성을 확인하기 위한 기준점이 필요하다. 이를 위해 TMO 정적 분석 도구의 기반 구조로서 개선된 PS-Block을 설계하였다. 기존의 PS-Block은 블록을 중복 생성하는 구성 정책으로 부하가 생기는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 블록의 중복으로 인한 부하문제를 개선하고, 탐색을 위한 베이스 클래스를 정의하여 PS-Block Timing Model을 구현하였다. 개선된 PS-Block 구조를 사용한 PS-Block Timing Model은 프로그램을 PS-Block 구성 정책에 따라 실행시간을 분석할 수 있는 기반을 제공하고 시간 정보 결정의 기준을 제공한다. 이를 통해 실시간 메소드의 적시성을 쉽게 확인하여 신뢰성을 향상시키고, 개발 기간을 단축할 수 있다.
최근 들어 컴포넌트는 소프트웨어 재사용의 핵심 기술로 인식되고 있다. 컴포넌트는 인터페이스 부분만을 이용하여 개발되는 소프트웨어에 바로 바인딩시켜 재사용될 수 있는 독립적인 바이너리 코드이다. 많은 컴포넌트 사용자들이 인터넷 상에서 적합한 컴포넌트를 검색하고 사용할 수 있도록, 컴포넌트 명세서는 웹 문서 형태를 사용하는 것이 바람직하다. 기존의 HTML 웹 문서 기반의 검색 엔진을 통하여 컴포넌트를 검색할 때 정확한 의미 검색이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확한 의미 검색을 수행할 수 있도록 컴포넌트 명세서를 HTML 문서 대신 XML 문서로 사용할 것을 제안한다. 또한, XML 컴포넌트 명세서를 통하여 사용자가 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있는 XML 문맥 기반 검색(context-based search)을 제안한다. 문맥 기반 검색은 컴포넌트의 특성을 나타내는 문맥(context)과 컴포넌트 특성의 실제 값인 용어(term)를 사용하여 사용자가 원하는 컴포넌트의 특성을 정확하게 질의하고 검색할 수 있는 방법이다. 이 검색 방법은 용어-문맥-컴포넌트 명세서 순으로 된 역화일 인덱싱 (Inverted File Indexing) 방법을 사용한다. 이와 함께 사용자의 편의를 위하여, 기존의 소프트웨어 재사용 라이브러리에서 사용되던 검색 방법인 키워드 검색, 퍼싯 검색, 브라우징 검색 방법 등을 지원한다. 이들 다양한 검색 방법들은 인터페이스 레이어, 질의 확장 레이어, XML 검색 엔진 레이어 등 3-레이어 검색엔진 구조를 통한 효율적인 인덱스 스킴에 의해 지원된다. 본 논문에서는 컴포넌트 사용자들이 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있도록 하기 위하여 컴포넌트 명세서를 대한 XML DTD(Document Type Definition)를 정의하고, HTML 기반 검색 방법과 XML 기반 검색 방법에 대한 컴포넌트 검색 성능을 비교한다.
OLED 디스플레이는 빠른 응답속도, 전력 효율성 등 여러 장점 때문에 점차 사용이 증가하고 있는 추세이다. 뛰어난 전력 효율성에도 불구하고 메신저, 게임 등의 사용자와의 상호작용 기반의 어플리케이션 사용의 증가로 OLED에 의한 전력 소모 비중이 여전히 크게 나타나고 있다. OLED에서는 출력하는 영상에 따라 소모 전력이 크게 달라지기 때문에 저전력 색 변환 기법이 대표적인 전력 절감 기법이다. 기존의 저전력 색 변환 기법들은 색 변환 시 인간 시각 시스템의 만족에 대한 엄밀한 연구가 없으며, 시각 만족도와 소모 전력을 동시에 최적으로 고려하는 연구가 부재했다. 본 연구에서는 기존 기법들의 문제점을 보완한 새로운 저전력 색변환 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안 기법이 기존 기법보다 시각 만족도 측면에서 더 인간 시각 시스템을 만족하며 또 전력절감 측면에서도 색 변환거리에 따라 기존 기법보다 평균 13.4% 및 22.4% 향상된 전력 절감이 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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