본 연구는 공간적 정보의 청각적 제시 가능성을 확인하기 위해 머리전달함수(head-related transfer function: HRTF)를 통해 생성된 3D사운드를 가상공간상 대상 위치의 직각형태(orthogonal pattern), 혹은 대각형태(diagonal pattern)의 조합으로 배열하여 투시장치(See-Through HMD)로 증강현실을 경험하고 있는 사용자 과제수행의 정확성과 반응시간을 측정하였다. 본 연구에서 실시한 실험들의 결과를 종합하면, 3D 사운드로 대상의 위치 정보를 제시할 때는 사용자로부터의 방향은 직각으로 위치시키는 정보 배열이 정확성을 확보할 수 있고, 또한 가상적 깊이를 이용하여 정보를 배열하는 것도 그 깊이를 구분할 수 있으나 정확성이 떨어짐을 확인하였다. 특히 보다 현실적인 과제 상황에서의 수행을 비교하기 위해 설계된 이중과제(dual task)를 하는 동안 제시된 청각자극 조건에서도 이러한 정확성과 반응시간의 차이가 마찬가지로 나타났다. 이런 결과를 통해 3D사운드로 대상의 위치와 같은 공간적 정보를 제시 가능한 최적의 배열 형태를 제안하는데, 이는 어떤 패턴으로 정보를 구조화하여 제시하느냐에 따라 청각적 위치 정보 제시의 성공 여부가 결정된다는 것을 의미한다.
가상화 기술에 의해 추상화된 자원은 하드웨어적으로 효율적으로 사용 할 수 있어 관리가 용이하며, 이로 인해 클라우드 시스템과 대형 서버 클러스터 구축 등에 가상 머신 모니터가 널리 사용되고 있다. 가상화된 시스템의 성능은 가상머신 스케줄러의 영향을 크게 받는다. 하지만, 기존의 가상 머신에서 사용하는 Credit 스케줄러는 스케줄링 지연 시간이 길어질 경우, I/O 응답성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상머신의 이벤트 응답성 저하 현상을 개선하기 위해 기존 가상머신의 Credit 스케줄러에 대출/상환 기법을 도입하였다. 제안 기법은 가상 머신에 I/O 이벤트 처리를 위한 credit을 대출해주고, 대출 credit의 소비 패턴을 분석하여 각 가상머신의 태스크 특징을 분류한다. I/O 이벤트가 도착했을 때, 분석된 태스크 특징을 기반으로 일시적으로 가상 머신의 스케줄링 우선순위를 높임으로써 시스템의 I/O 성능을 향상시킨다. 제안 기법을 가상머신 모니터에 구현하였으며, 기존 가상머신의 Credit 스케줄러 대비 제안된 기법을 적용한 가상머신의 I/O 평균 응답성과 대역폭이 각 60%, 62% 향상되었다.
디지털 압축 기술이 방송에 접목되고 방송 네트워크 기술의 발전으로 도래된 백여 편의 방송프로그램을 시청자에게 제공할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경은 시청자에게 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청패턴을 분석하여 채널 변경 시 지능적으로 방송프로그램을 추천하는 기술이 연구되고 있는데 다양한 장르 구분과 복잡한 재(再)방송 편성으로 인해 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램으로 등록하고 그 등록된 방송프로그램들을 열람, 바로보기, 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스 국제 표준인 MHP 기반의 데이터 서비스를 제안한다.
산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.
일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 $m_1$, $m_2$. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정하게 된다.
본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.
본 연구는 여성 1인 가구를 위한 성범죄 예방 어플리케이션을 제안하고자 한다. 여성 1인 가구의 현황, 김해시의 범죄 현황, 기존의 성범죄 어플리케이션을 분석한 뒤, 단독 거주하는 20~30대 여성 15명을 대상으로 문화적 조사(Cultural Probes), 맥락적 탐구(Contexture Inquiry) 등의 사용자 조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 예비 사용자들의 행동 패턴, 특징을 상세히 수집하여 퍼소나 제작 후 어플리케이션 프로토타입을 제작해 최종적으로 사용자 평가를 진행하였고, 서비스 디자인 도구를 활용한 사용자 조사를 통해 얻은 인사이트는 어플리케이션 제작시 사용자 만족도 상승에 긍정적 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 사용성 평가 결과를 토대로, 본 연구의 산출물인 성범죄 예방 모바일 어플리케이션을 심화 발전시켜, 1인 가구 여성에 대한 성범죄 예방을 위한 실제 제작 산출물을 제안하고 상용화를 진행하는 것이 후속 연구 과제이다.
선진국형 질병으로만 알려져 있던 유방암이 우리나라 현대 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 유방암은 보통 50대 이상의 여성에서 발병하는 병으로 알려져 있지만 우리나라의 경우 40대의 서양보다 젊은 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 우리나라 성인여성을 기준으로 유방암에 대한 정확한 진단을 할 수 있는 매뉴얼을 구축하는 것이 시급한 과제이다. 본 논문에서는 데이터마이닝기법을 이용하여 유방암을 예측하는 방법을 제시한다. 데이터마이닝이란 데이터베이스 내에 숨어 있는 일정한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석모형을 이용하여 쉽게 드러나지 않은 유용한 정보를 찾아내는 과정을 말한다. 실험을 통하여 Deicion Tree와 Naive Bayes 분석기법을 사용하여 유방암을 진단하는 분석기법을 비교분석을 하였다. Deicison Tree는 C4.5 알고리즘을 적용하여 분석하였고 두 알고리즘이 상당히 좋은 분류 정확도를 나타냈다. 그러나 Naive Bayes 분류방법이 Decision Tree방법보다 더 상회하는 정확도를 보였고 이는 의료데이터의 특성에 많이 기인한다고 볼 수 있다.
저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.
개인의 성격은 창의적 능력을 발휘하는 데 있어 유의미한 상관관계를 가지는 안정적인 예측 변인 중 하나이다. 하지만 성격과 창의력 간의 관계가 발달과정에서 동일한 패턴을 유지하는가에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 영어권 이외의 사람들의 성격에 따른 행동 양식을 예측/설명하는 데 더욱 효율적이라고 알려진 HEXACO 성격검사를 사용하여 성인기 이전의 발달 과정에서 개인의 고유한 성격 변인과 창의적 능력 검사와의 상관관계가 어떻게 변화하는지 살펴보고자 탐색적 연구를 진행하였다. 국제학생창의력올림피아드 한국대회에 참여한 초 중 고등학생 230명에 대해 성격검사인 HEXACO와 확산적 사고를 측정하는 대안적 용법 검사(AU) 원격 연합 검사(RAT)의 상관분석을 실시한 결과 성격 변인과 창의적 능력 검사 간의 유의미한 상관을 관찰했으며, 이러한 상관관계가 학력 수준에 따라 서로 다른 양상으로 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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