모델 중심 개발 방법론은 시스템 개발의 추상화 수준을 높임으로써 구현 세부 사항과는 독립적으로 중요한 요구사항과 설계 문제 등을 개발 단계 초기에 점검할 수 있도록 해준다. 그러나 현재까지 많은 소프트웨어가 코드중심, 상향식 개발방식을 통해 개발되어 왔고, 따라서 적절한 도구의 지원 없이는 이러한 모델 중심 개발 방법을 도입하는 것이 쉽지 않다. 현재 코드 중심으로 개발된 시스템에 모델 중심 개발 방법론을 도입할 수 있도록 코드로부터 모델을 생성하는 역공학적인 접근방법이 연구되고 있으나 대부분 코드에서 일차적인 모델을 추출하는 데 그치고 있다. 하지만 추상컴포넌트 개념을 이용하면 이러한 모델을 일차적으로 추출에 그치지 않고, 추출된 일차 모델을 상위수준의 추상화 단계로 연속적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 추상컴포넌트의 연속적인 추출 과정 중 첫 번째 단계인 코드로부터 최하위 기반(base) 추상컴포넌트를 추출하는 과정을 자동화할 수 있는 기법을 제안하고, 실제 도구 구현을 통해 그 기법의 타당성을 평가한다. 실험 대상으로 선택된 코드는 무선센서 네트워크 운영체제인 TinyOS의 소스 코드이며, 해당 소스 코드는 nesC 언어로 작성되었다.
Purpose: To generate phase images with free of motion-induced artifact and susceptibility-induced distortion using 3D radial ultrashort TE (UTE) MRI. Materials and Methods: The field map was theoretically derived by solving Laplace's equation with appropriate boundary conditions, and used to simulate the image distortion in conventional spin-warp MRI. Manufacturer's 3D radial imaging sequence was modified to acquire maximum number of radial spokes in a given time, by removing the spoiler gradient and sampling during both rampup and rampdown gradient. Spoke direction randomly jumps so that a readout gradient acts as a spoiling gradient for the previous spoke. The custom raw data was reconstructed using a homemade image reconstruction software, which is programmed using Python language. The method was applied to a phantom and in-vivo human brain and abdomen. The performance of UTE was compared with 3D GRE for phase mapping. Local phase mapping was compared with T2* mapping using UTE. Results: The phase map using UTE mimics true field-map, which was theoretically calculated, while that using 3D GRE revealed both motion-induced artifact and geometric distortion. Motion-free imaging is particularly crucial for application of phase mapping for abdomen MRI, which typically requires multiple breathold acquisitions. The air pockets, which are caught within the digestive pathway, induce spatially varying and large background field. T2* map, that was calculated using UTE data, suffers from non-uniform T2* value due to this background field, while does not appear in the local phase map of UTE data. Conclusion: Phase map generated using UTE mimicked the true field map even when non-zero susceptibility objects were present. Phase map generated by 3D GRE did not accurately mimic the true field map when non-zero susceptibility objects were present due to the significant field distortion as theoretically calculated. Nonetheless, UTE allows for phase maps to be free of susceptibility-induced distortion without the use of any post-processing protocols.
본 논문에서는 3GPP와 ETSI에서 IMT-2000의 음성부호화 방식 표준안으로 채택한 AMR 음성부호화 알고리즘을 분석하고 C 컴파일러와 어셈블리 언어를 이용한 최적화 과정을 거친 후, 고정 소수점 DSP 칩인 TMS320C6201을 이용하여 실시간 구현하였다. 구현된 codec의 프로그램 메모리는 약 31.06 kWords, 데이터 RAM 메모리는 약 9.75 kWords, 그리고 데이터 ROM 메모리는 약 19.89 kWords 정도를 가지며, 한 프레임(20 ms)을 처리하는데 약 4.38 ms가 소요되어 TMS320C6201 DSP 칩의 전체 가용한 clock의 21.94%만 사용하여도 충분히 실시간으로 동작 가능함을 확인하였다. 또한, DSP 보드상에서 구현한 결과가 ETSI에서 공개한 ANSI C 소스 프로그램의 수행 결과와 일치함을 검증하였고, 구현된 AMR 음성부호화기를 sound I/O 모듈과 결합하여 실험한 결과, 어떠한 음질의 왜곡이나 지연 없이 실시간으로 충분히 동작함을 확인하였다. 마지막으로, Host I/O와 LAN 케이블을 이용하여 AMR 음성부호화 알고리즘을 통한 쌍방간 실시간 통신을 full-duplex 모드로 확인하였다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
본 논문은 중학교 학생을 대상으로 적용한 아두이노 체현 기반 프로그래밍 실습 교육 과정을 설계하고 교육과정 진행 전과 후의 설문조사를 진행한다. 아두이노는 프로세싱 언어에서 사용하는 IDE를 통합한 오픈소스 피지컬 컴퓨팅 플랫폼으로서 다른 플랫폼에 비해 저비용(low-cost)이며 비교적 간단하게 확인할 수 있는 입출력 인터페이스와 실제적 체현성 때문에, 중학교 학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 하기에 적합한 교육 자료이다. 이후 설문 조사를 통해 중학생들의 프로그래밍에 대한 필요성 인지 변화 및 사고능력 증진에 관한 피드백을 받게 된다. 본 연구에서는 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 1차수 당 8주 씩 진행하여, '16년부터 '17년까지 2년간 112명의 중학교 학생을 대상으로 결과이다. 체현 기반 프로그래밍 교육을 이론 교육 및 체현 기반 실습 교육으로 진행하였으며, 체현기반 실습 교육은 초음파 센서를 이용한 RC카 만들기, 아두이노 쿼드로터 드론 만들기를 진행했다. 본 연구의 목적은 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 통해 중학교 학생들의 프로그래밍에 대한 인지, 필요성 및 프로그래밍 교육이 사고력 증진에 유효한가를 학생들 주관적인 지표로서 유효함을 입증하는 것이다.
현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate career competency, tasks, and job satisfaction of public servants, public institutions, and researchers. Methods: The survey was conducted about career competency, job satisfaction, and satisfaction on work life. Next, they interviewed on the characteristics of each job by two or three dimensions. The following conclusions were obtained from July to August 2017. Results: Career competencies were GPA with 3.87, 818 points of TOEIC score, and ITQ certification. Public servants required the information on literacy skills for employment and job performance, while civil servants need more than one year of clinical experience in the dental hospital. The non-commissioned officer needed a written test and fitness training. The health insurance review and assessment center required more than one year of experience from general hospital or medical institutions. Researchers required a research career, language skill, and professors required research and teaching experiences with clinical experience more than three years. The main job tasks were as follows; for public servants, they were official document processing and community projects. For the civilian workers and military/noncommissioned officers, they were medical assistant and administrative works. The employees of the health insurance review and assessment service are examining the medical expenses and the medical examination, the researchers are experimenting, researching and writing articles, and the teaching staff are lecturing and conducting individual research. Conclusions: The results of job satisfaction survey showed that occupational satisfaction was the highest in civil servants, researchers, and teaching professions. Job security was the highest in health workers and health inspectors' evaluation centers, and time vacancy was the highest in civilian workers and military/noncommissioned officers. If you want to work in such an institution, you should prepare elements that match your basic literacy and job specific characteristics. And we should try to increase the satisfaction of work even after work.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.
n-gram 기반 역색인 구조는 언어 중립적이고 에러 허용적인 장점들로 인해 일부 아시아권 언어에 대한 정보 검색이나 단백질과 DNA의 sequence의 근사 문자열 매칭에 유용하게 사용되고 있다. 그러나, n-gram 기반의 역색인 구조는 색인의 크기가 크고 질의 처리 시간이 오래 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 n-gram 기반 역색인의 장점을 그대로 유지하면서 색인의 크기를 줄이고 질의 처리 성능을 향상시킨 2단계 n-gram 역색인(간단히 n-gram/2L 역색인이라 부른다)을 제안한다. n-gram/2L 역색인은 n-gram 기반 역색인에 존재하던 위치 정보의 중복을 제거한다. 이를 위해 문서로부터 길이 m의 m-subsequence들을 추출하고, 그 m-subsequence들로부터 n-gram을 추출하여 2단계로 역색인을 구성한다. 이러한 2단계 구성 방법은 이론적으로 의미 있는 다치 종속성이 존재하는 릴레이션을 정규화하여 중복을 제거하는 것과 동일하며, 이를 본문에서 정형적으로 증명한다. n-gram/2L 역색인은 데이타의 크기가 커질 수록 n-gram 역색인에 비해 색인 크기가 줄어들며 질의 처리 성능이 향상되고, 질의 문자열의 길이가 길어져도 질의 처리 시간이 거의 증가하지 않는 좋은 특성을 가진다. 1GByte 크기의 데이타에 대한 실험을 통하여, n-gram/2L 역색인은 n-gram 기반 역색인에 비해 최대 1.9${\~}$2.7배 더 작은 크기를 가지면서, 동시에 질의 처리 성능은 3${\~}$18 범위의 길이를 가지는 질의들에 대해 최대 13.1배 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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