배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.
민원 질의응답의 소통수단으로 보편화된 Q&A 게시판에는 반복된 질문들이 자주 등록되어 민원업무를 효율적으로 관리할 필요성이 제기된다. 본 연구는 대학 홈페이지의 Q&A 게시판에 게재된 비정형 데이터를 중심으로 학생 중심의 질의응답집(FAQ)을 구성하고자 한다. 이에 최근 3년간 690건의 게시물에서 주요 핵심어를 추출하고 의미 연결망 분석을 통해 중심성 분석 및 핵심어 사이의 관계성을 파악하여 네트워크 시각화를 진행하였다. 분석결과 민원질의에서 가장 중심성이 높은 핵심어는 신청, 교과목, 학점, 이수, 졸업, 승인, 기간, 전공, 포털, 학과 등의 순이었다. 또한 주요 핵심어들은 수업, 학적, 학생활동, 장학금, 도서관, 생활관, 정보화, 통학 영역의 8개 군집으로 구분되었다. 이를 토대로 질의횟수가 많은 내용을 분야별로 정리하여 FAQ를 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원응대 프로세스를 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 대학 구성원간의 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.
엑티브 셔터 안경 기반 3DTV와 페시브 편광 필터 안경 방식 3DTV의 화질 비교는 최근에 이슈로 대두되고 있다. 엑티브 셔터 안경 방식 기술이 Full-HD 3D영상 구현이 가능함에도 불구하고 스테레오 영상에 대한 동기 신호의 전송, 수신, 및 재구성 과정 중에 내부/외부 잡음 환경에 영향을 받아 3D안경에 탑재된 동기화 프로세서 칩의 오동작으로 영상 플리커가 자주 발생한다. 이러한 문제를 극복하기 위해 동기 신호에 실리는 잡음의 제거 및 오차 보정을 추가적으로 수행하는 과정이 필요하며 이로 인해 추가로 소모되는 전력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3DTV 엑티브 셔터 안경을 위한 동기 신호 처리 프로세서를 구현하는 저 전력 이산 사건 (Discrete-Event) 기반 SoC (DE-SoC)칩을 제안한다. 이를 위해 이벤트 적재기와 소수점 타이머 하드웨어를 구현한다. 제안한 기법을 통해 실시간으로 수신되는 동기 수신 회로 구동을 최대한 지연시킴으로써 전력을 소모하는 하드웨어를 부분을 최소화 하며 소수점 타이머를 이용하여 동기 신호 수신 부를 완전히 정지시킨 상태에서도 일정 시간 동기를 유지하는 특성을 이용하여 무선 동기 수신부의 전력소모를 줄이고 외부 잡음의 영향을 완벽하게 차단할 수 있다. 제안한 기법을 위해 약 15,000개의 로직 게이트와 1Kbytes SRAM 버퍼를 추가로 사용한다. 그럼에도 불구하고 전력 소모는 기존대비 약 20%이하로 떨어질 뿐만 아니라 TV로부터 오는 동기 신호 없이도 2시간동안 1%정도의 동기 오차를 보여준다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
본 연구는 한국교육개발원에서 개발한 '수학 창의적 문제해결력 검사'를 사용하여 한국과 미국의 초등학교 6학년군 학생들의 수학 창의성과 수학적 사고력을 비교한 것이다. 연구 대상은 한국의 6학년 학생 212명과 미국의 5~7학년 학생 148명이며, 2009년 4월에 검사를 실시하였다. 본 연구의 도구에 대한 검증은 SPSS 12.0K로 신뢰도(Cronbach ${\alpha}$)와 변별도를 구하고 Rasch의 1모수 문항반응이론으로 적합도 지수와 난이도를 구하였으며, 연구 자료에 대한 통계적 분석은 t-검정, 일원변량분석과 Scheffe의 다중 비교를 사용하였다. 연구 결과로서, 한국 학생들이 미국 학생들보다 수학 창의성과 수학적 사고력에서 높은 점수를 얻었고 또 수학 창의성과 수학적 사고력에서 수학 개념의 이해가 중요한 요인임을 확인하였다. 또한 미국 학생들의 경우 초등학교 5학년과 6학년은 수학 창의성의 모든 하위 영역에서 차이가 있었으며 수학적 사고력에서는 6개의 하위영역 중 4개에서 차이가 있음을 발견하였다. 이것은 초등학교 5학년과 6학년을 하나의 학년군으로 하는 2009 개정 교육과정에 시사점을 줄 것이다.
산업정보화 사회의 진전과 이에 따른 산업디자인의 개발 방법과 프로세스는 시대적 흐름에 따라서 많은 방법의 변화를 가져왔다. 최근에 와서는 기존의 방법론과 가치 평가가 시대 오류 적 상황을 발생시키기도 하였으며, 많은 시간적 혹은 경제적인 총체적 문제들이 거론되게 되었다. 디자인 프로세스의 개발은 문제인식과 해결하려는 도구의 발전에 의해 많은 변화를 가져왔고, 디자인 테크놀로지가 컴퓨터 테크놀로지로 상당부분 대체 되어 가는 상황을 직시할 수 있다. 따라서, 관념적인 것(Thought ware)과 현실적인 것(Hard ware)을 연결시키는 웨어 적 디자인 프로세스가 많은 부분의 디자인 문제를 담당하게 되었다. 이에 본 연구는 컴퓨터를 응용한 제품 디자인 개발 단계에서 아이디어를 3차원 가상 실물 화시킬 수 있는 3차원 모델 링을 독자적으로 구현할 수 있는 방법을 사례를 통해 제시하는데 있으며, 이 효과와 가치는 디자인 문제 협의-평가-해결의 과정에 있어 결정적 요인으로 작용할 수 있다. 실질적인 모델 링과 렌더링의 프로세스는 다음과 같이 이루어지고 있다. 평면 화 간이 도면 상태의 구성과 이에 대한 입체물의 형성과정을 통하여 3차원 솔리드 모델을 제작하는 것이다. 연출효과를 높이기 위하여 카메라, 조명, 재질감, 색상을 첨부하여 하나의 디자인 시안 물을 작성하게 되며, 이 시안 물은 다양한 방법의 구성과 퍼트에 의하여 대상물을 평가할 수 있다. 이렇게 구체적으로 얻어진 시안 물은 디자인 평가에 의해서 완벽한 캐드시스템(CAD SYSTEM)으로 옮겨지며, 정선된 자료와 데이터로 양산 적 개념의 디자인 플로우 챠트에 돌입하게 되고, 현실적으로 요구되는 디자인 욕구를 최대한 만족시킬 수 있게 되는 것이다. 결국 이러한 디자인 프로세스는 기존 방법에 대한 새로운 제안 방법으로 제시되며, 여러 요인의 평가요소에서 효율적 가치 평가가 이루어 질 수 있도록 한 것이 본 논문의 목적이라고 하겠다.
본 논문에서는 영상의 동질성 영역 분할을 위한 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold: $H_T$)의 자동 추출과 USRG(Unseeded Region Growing) 기반의 동질성 영역 자동 분할 방법을 제안한다. $H_T$는 인접한 화소들 간에 동질성을 구분하는 기준이 되며, 제안한 방법에 의하여 원본영상으로부터 자동 계산된다. 제안한 방법의 이론적 배경은 Otsu의 단일수준 문턱 값(single level threshold) 방법인데, 이것은 원본 영상의 작은 국소영역을 두 클래스로 분할하기 위하여 사용되고, 두 클래스가 서로 다른 영역으로 구별되는 조건을 만족할 때의 각 클래스의 표준편차의 합($\sigma_c$)을 $H_T$를 계산하기 위한 요소로 사용한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 분할된 동질성 영역들만을 가지고 새롭게 생성한 영상과 원본 영상과의 비교를 통해 시각적으로 차이가 없음을 보이고, 분할된 동질성 영역의 크기순과 화소수가 많은 명암도 순으로 분할된 영역들을 결합한 영상들과 자동 추출된 문턱 값($H_T$)에 범위조정계수 ${\alpha}$을 적용한 값($H^*_T$)를 가지고 분할한 결과 영상들의 제시를 통해 제안한 방법에 대한 타당성을 보였다. 제안한 방법은 해부학이나 생물학의 연구 및 자연 영상의 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대한다.
태블릿 PC 사용자 수가 날로 증가되고 있는 배경 하에, 온라인 쇼핑 방면에 관한 애플리케이션도 상응하게 빠른 발전을 가져 왔다. 하지만 실제 상황으로 사용자 사용능력의 차이는 쇼핑 애플리케이션이 사용자 수요의 만족에 영향을 준다. 하여, 쇼핑 애플리케이션은 GUI 디자인에서 사용자 사용성을 제고하는 방면에 있어 개선이 필요하고, 이로써 각종 유형의 사용자 사용수요를 만족해야 한다. 따라서 본 논문은 태블릿 PC용 애플리케이션의 GUI 디자인 상관연구를 진행하면서, 정보전달에 대한 시각화 그래픽요소를 충분히 고려하고, 이제 중국시장에 순위 5개 쇼핑 애플리케이션을 대상으로 아이콘, 레이블과 컬러 3가지 GUI 디자인 시각적 구성요소에 대한 내용을 비교 분석하였다. 또한, 태블릿 PC 쇼핑 애플리케이션의 중국 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하고, 조사결과를 기초로 하여 기능성과 GUI 디자인을 조화롭게 반영할 수 있는 쇼핑 애플리케이션의 GUI 디자인 제안을 제출하였다. 본 연구 결과를 통해 아이콘, 레이블, 컬러 3가지 시각적인 GUI 구성요소가 사용자에게 사용성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한, 본 연구가 쇼핑 앱 GUI 디자인 분야에 참고할 만한 자료로 기대된다.
조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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