터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복 복호가 충분히 수행되었을 때 BER의 관점에서 Shannon Limit에 근접하는 우수한 성능을 보였다. 그러나 많은 연산량에 따른 복잡도의 증가와 인터리버와 반복 복호에 따른 지연과 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 복호 알고리즘으로 사용되고 있는 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 이의 성능을 결정하는 요소를 분석한다. MAP알고리즘은 모든 인접 비트들과 수신 심벌들 사이의 상태와 천이 확률을 통해 연성 결정값을 결정하여 반복 복호 동작을 수행한다. 그러므로 MAP알고리즘의 성능 향상을 위해서는 인접한 수신 심볼들의 신뢰성을 보장해 주어야만 한다. 하지만 MAP 알고리즘 자체에서는 이를 위한 어떠한 동작도 해줄 수가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하디는 결론을 얻을 수 있으며 반복 복호 동작을 줄일수 있게된다. 따라서 수신된 심볼에 대하여 좀 더 신뢰성을 있는 정보를 MAP 알고리즘의 입력으로 주기 위해 Robust 등화기법을 적용하여 MAP 알고리즘과 터보 부호의 성능을 비가우시안 채널 환경에서 분석한다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
소리쟁이 추출물 및 분획물의 3T3-L1 전지방세포의 분화에 미치는 영향을 확인한 결과, 소리쟁이의 hexane, ethyl acetate 분획물에 의해 지방세포의 lipid droplet의 형성이 유의적으로 억제되었으며, 소리쟁이 에탄올 추출물과 모든 분획물 10 ${\mu}g/mL$의 농도에서 중성지질(triglyceride)의 함량이 유의적으로 감소되었다. 또한 지방세포의 분화에 관여하는 전사인자인 $PPAR{\gamma}$, $C/EBP{\alpha}$의 단백질 발현은 10 ${\mu}g/mL$의 ethyl acetate, butanol 분획물에 의해 현저하게 감소되었다. 따라서 소리쟁이 추출물과 분획물 중 가장 활성이 우수한 ethyl acetate 분획물을 이용하여 지방분화에 관여하는 전사 인자인 $PPAR{\gamma}$, $C/EBP{\alpha}$, 그리고 SREBP1c 및 지질의 합성, 수송, 저장에 관여하는 ACS, FAS, FATP1, FABP4, Perilipin의 발현에 미치는 영향을 관찰한 결과, ethyl acetate 분획물은 유의적으로 모든 유전자의 발현을 억제시켰다. 따라서 소리쟁이의 ethyl acetate 분획물은 지방세포의 분화에 관여하는 전사인자 및 유전자들의 발현을 감소시킴으로써 항비만 효과가 있는 천연물 소재로 이용 가능할 것으로 생각된다.
과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다.
웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
인터넷에서의 대부분의 중요한 실시간 멀티미디어 응용들은 멀티캐스트 서비스를 요구하므로 이들 응용을 ATM 기반의 인터넷에서 지원하기 위해서는 IP 멀티캐스트의 효율적인 처리가 필수적이다. IETF에서는 UNI 3.0/3.1 기반 ATM 망에서 연결형 일대다. ATM VC로 비연결형 IP 멀티캐스트를 지원하기 위해 MARS(Multicast Address Resolution Server)모델을 제안하였다. UNI 3.0/3.1 시그널링으로는 동적으로 멀티캐스트 그룹에 참여하려는 수신원을 VC 연결의 주체인 송신원에게 알릴 수 없기 때문에, MARS는 동적으로 멀티캐스트 그룹에 참여하려는 수신원을 멤버들의 요청을 받아 이를 송신원에게 알려주는 오버레이 서비스를 제공한다. 그런데 ATM Forum이 UNI 3.0/3.1 시그널링을 수정, 보완하여 표준화한 UNI 4.0 시그널링에서는 일대다 ATM VC에 참여하기 위해 수신원이 직접 송신원으로 신호할 수 있는 LIJ(Leaf Initiated Join)기능이 제안되었다. 본 논문에서는 UNI 4.0 기반의 ATM 망에서 LIJ 기능을 이용하여 IP 멀티캐스트 서비스를 제공하는 UNI4MARS 모델을 제안한다. MARS 서버와는 대조적으로, 제안하는 UNI4MARS 서버는 수신원이 LIJ 요청을 할 때 필요로 하는 송신원 정보를 알려주기 위하여 멀티캐스트 그룹에 대한 송신원의 등록/탈퇴 정보를 유지한다. 시뮬레이션을 통하여 비교해 본 결과, 제안하는 UNI4MARS모델은 동적인 IP 멀티캐스트를 지원하는 기능적인 면에서는 기존의 MARS 모델과 동일하지만 송신원에 비하여 수신원의 수가 많은 비대칭적 다중점 대 다중점 응용의 경우 구현에 필요한 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 구성주의 대표적인 학습이론의 하나인 인지적 도제 이론을 적용하여 정보기기운용 기능사 자격증 웹 코스웨어를 설계하고 구현함으로써 문제해결의 주변적 참여에서 시작하여 전반에 걸친 완전한 참여와 주도가 이루어지도록 탐구하고, 학습자들의 학습을 도와주는 촉매자의 역할을 하였다. 실제 환경과 유사한 학습을 통하여 실제 상황에 적용할 수 있게 하고, 적극적인 상호작용이 가능하며, 학습과 관련된 정보 처리의 수준을 심화시킬 수 있는 기회가 제공된다. 학습자는 학습내용을 실시간으로 평가하여 부족한 부분을 피드백으로 효과적인 학습이 되도록 하였다. 연구 방법은 인지적 도제 이론을 적용하지 않은 웹 코스웨어 수업과 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 수업을 실시한 후 학업성취도와 학습태도를 평가하였으며 평가가 끝난 후 설문조사를 실시하였다. 본 연구 결과는 첫째, 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 학습 집단이 인지적 도제 이론을 적용하지 않은 웹 코스웨어 학습 집단보다 학업성취도 향상에 더 효과적이었다. 둘째, 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 학습은 학습태도 향상에 더 효과적이었다.
본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; Rrc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 Rrc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 Rrc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
오늘날 산업용 무선 센서 망 환경에서 화재나 유독가스와 같은 연속 개체 탐지는 위험성과 대규모 피해로 인해 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 연속 개체는 한 지점에서 발생하여 점차 넒은 범위로 확산되는 특징을 가지기 때문에 자원 제약적인 무선 센서 망 환경에서 연속 개체를 탐지한 다수의 센서 노드가 고정 싱크에게 데이터를 전송하게 되면 막대한 통신 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 기존 연구에서는 실시간으로 확장되는 연속 개체를 정확하게 탐지하고, 다량의 센싱 데이터를 에너지 효율적인 방식으로 전송하는 데에 중점을 두었다. 그러나 최근 들어 화재 진압과 같은 실시간 대응이 필요한 응용분야를 위해 연속 개체 탐지에 이동 싱크 도입이 필요하다는 의견이 나타나고 있다. 이러한 경우, 이동 싱크의 위치 갱신을 위해 다수의 소스와 이동 싱크 간 통신이 빈번하게 일어남으로써 무선 센서망의 에너지 소모가 급격하게 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 무선 센서 망을 이용한 연속 개체 탐지에서 이동 싱크를 지원하기 위한 발원점 중심의 통신 방안을 제안한다. 실험결과는 제안 방안이 기존 방안에 비해 이동 싱크의 위치정보 갱신 및 센싱 데이터 보고에 더 적은 에너지를 소모함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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