연구자는 중상위권 이상의 학생들에게서, 문장제로 주어진 $10{\div}2.4$의 문제에서 몫을 4, 나머지를 4로 기록한 사례를 목격할 수 있었다. 이러한 흥미로운 반응으로부터 연구자는 소수 나눗셈에서 몫과 나머지를 학생들이 어떻게 인식하는지 자세히 살펴보고, 분석한 문제점에 따른 지도방안을 구안하였다. 연구결과 많은 학생들이 소수 나눗셈에서 나머지의 소수점 처리에서 오류를 범하는 것을 확인할 수 있었으며, 그것이 세로 나눗셈 알고리즘의 몫과 나머지 처리에서 발생하는 어려움 때문임을 알 수 있었다. 개선 방안으로, 가분수와 대분수의 특징을 살려 분수형태로 표현된 나눗셈의 결과에서 몫과 나머지를 인식하는 방식의 교수방법을 제안하였다. 이는 세로 나눗셈 방식이 갖는 것과의 비교를 통해, 각각의 방식이 갖는 장단점을 이용함과 동시에 소수 나눗셈의 몫과 나머지를 구하는 새로운 관점을 제시한다는 데 의의가 있다.
본 논문에서는 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 워터마킹 기법을 소개하고자 한다. 시각모델을 이용하여 위터마크를 삽입함으로써 워터마크를 삽입한 영상(워터마크 된 영상)과 워터마크를 삽입하지 않은 원래 영상(원 영상)을 비교할 때 시각적으로 워터마크가 눈에 띄지 않도록 하였다. 또한, 워터마크를 영상의 모든 주파수 대역에 삽입함으로써 영상처리에도 강인하도록 설계하였다. 특히, 잡음과 JPEG압축에 강인함을 확인할 수 있었고 워터마크 된 영상에 임의의 조작을 가했을 때도 원 영상 없이 조작된 부분을 검출할 수 있도록 하였다. 제안한 워터마킹 시스템은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 강인성, 그리고 원 영상 없이 검출할 수 있는 특성을 모두 만족함을 확인하였다.
본 논문에서는 미세 규모 대기 환경 모니터링 시스템 Airscope[3]의 가상현실 기반 시각화 시스템인 VRSMS(VR-based Sensor Management System)을 소개 한다. 가상현실 기반 시각화 방법을 이용해 대기 환경 정보를 시각화함으로써 시민 등의 비전문가들이 직관적으로 대기 환경 정보를 인지할 수 있고 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 취득할 수 있도록 가상공간 내부에 설치된 센서를 직접 조작할 수도 있다. 사용자 요구에 맞춘 동적 시각화를 위해 대기 환경 데이터와 조작 및 시각화 기법을 분리하였고 이는 시스템 내부 데이터에 대한 일관된 접근 방법을 제공하여 새로운 시각화 기법의 추가가 용이하다. 동적 시각화 기법 중의 하나로 복수의 소형 디스플레이를 연결하여 대형 디스플레이 시스템을 구축하였으며 이는 단일 대형 디스플레이 시스템에 비해 저렴한 비용으로 공공장소 등에서 다수의 사용자가 보다 쉽게 대기 환경 정보를 취득할 수 있게 한다.
본 연구에서는 인체에 대한 3차원 입체 정보를 포함하는 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 인체를 인식 할 수 있는 한 방법을 제안하였다. 레이저 스트라이프 신호를 투시한 영상은 3차원 정보를 가지고 있으며 특히 사람에게 투사된 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 사람의 특성을 나타내는 패턴 파형이 있음을 확인하였다. 그리하여 본 연구에서는 이 특징 파형을 푸리에 서술자를 통하여 저장한 후 사람에게 스캔한 스트라이프 신호를 입력 비교하였으며 특정 자세에 대해서 인체를 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다. 앞으로 더욱 다양한 자세에 대한 특징 패턴을 분석하여 복잡한 인체의 모습을 인식할 수 있으리라 기대한다.
우리나라의 전통적인 명절놀이 중 윷놀이는 가족이나 친구들이 모여 남녀노소 구별 없이 즐기는 놀이다. 윷놀이는 윷가락을 던져 나오는 대로 4개의 윷말을 행마하여 출발지로 돌아 나오는 게임이다. 윷놀이에서 상대를 이기기 위해서는 상대에 따라 다양한 행마 전략이 있을 수 있다. 행마전략의 핵심은 가능하면 짧은 코스를 돌아 나오는 것이다. 하나의 윷가락의 앞면이 나올 확률 p에 따른 도 개 걸 윷 혹은 모가 나올 확률을 이용하여 실제 윷놀이에서 4개의 윷말이 출발한 순서에 따라 각각의 코스를 경유할 확률을 계산하였다. 이러한 코스경유확률은 윷놀이에서 행마의 전략에 이용할 수 있을 뿐 아니라 게임을 하는데 걸리는 시간을 계산하는데 유용하게 사용되어질 수 있다.
본 논문에서는 색분산이 최적으로 보상된 광통신 시스템에서 자기위상변조와 색분산으로 인해 열화되는 신호의 아이페널티에 대해 근사적인 수학식을 유도하였다. 이러한 분석 연구를 통해 최적으로 색분산 보상된 광통신 시스템에서 신호의 왜곡에 대한 근사식을 얻을 수 있다. 우리는 이 근사식의 효용성을 보이기 위해서 이전 연구의 시뮬레이션 결과와 근사식의 결과를 비교하는 결과를 보인다. 본 논문의 결과를 이용하면 복잡한 비선형 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있는 광신호의 왜곡에 대해 손쉽게 그 결과를 예측할 수 있으며, 각종 시스템 파라미터가 시스템에 미치는 영향도 쉽게 파악할 수 있다.
본 논문에서는 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 교정 가능한 전처리기를 제안한다. 제시된 알고리즘은 기존의 전처리기 알고리즘이 각 오류를 따로 해결하는 데에서 오는 한계를 극복하고, 기존의 noisy-channel model을 확장하여 대화체의 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 효과적으로 교정할 수 있다. N-gram과 자소변환확률 등의 통계적 방법과 어절변환패턴 사전을 이용하여 최대한 사전을 적게 이용하면서도 효과적으로 교정 후보들을 생성할 수 있다. 실험을 통해 현재 단계에서는 만족할 만한 성능을 얻지는 못하였지만 오류 분석을 통하여 이와 같은 방법론이 실제로 효용성이 있음을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 개선을 통해 일상적인 대화체 문장에 대해서 효과적인 전처리기로서 기능할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 스트림데이터 환경의 데이터 모델은 데이터의 양이 아주 크고 연속적이며 무한하다. 이에 반해 제한된 용량의 디스크나 메모리 등을 이용해서 질의 처리나 데이터 분석을 처리한다. 이러한 환경에서 트랜잭션 데이터베이스에 대한 전통적인 빈발패턴탐사는 불가능하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 대해 어떤 항목집합이 빈발항목인지 아닌지에 대한 정보를 계속적으로 유지 관리하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 회귀모델을 적용하여 빈발 항목들을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 스트림 데이터로부터 회귀모델을 생성함으로써 불확실한 항목들에 대한 예측 모델로 사용할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 스트림 데이터 환경의 데이터에 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서 다중 경로 T-DMB 환경에서 신호검출 알고리즘을 적용하여 성능을 분석하였다. 가우시안, Rayleigh, COST 207 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 최종 실험결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 비교 분석하였으며, 검출하기 위한 신호는 T-DMB 표준을 참고하여 생성하였다. 실험에 있어서 적용된 신호검출 기법은 에너지 검출 기법을 적용하였으며, 생성 신호의 길이에 따라 실험을 하였다. 실험결과로써는 다중 환경에 따른 다양한 결과값을 얻을 수 있었으며, 뿐만 아니라 신호 길이에 따른 성능 분석을 할 수 있었다. 신호의 길이가 증가할수록 검출시간이 길어져 성능과 비례함을 확인할 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 T-DMB 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환성에서 싱크홀 공격을 탐지할 수 있는 방안을 제시한다. 싱크홀 공격은 네트워크를 흐르는 패킷들이 공격자를 통과하도록 하는 공격이다. 따라서 이는 다양한 공격으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 링크 품질 지표에 기반한 라우팅을 수행하는 네트워크에서 싱크홀 공격 방법들을 분석하고 각 공격방법에 따라 공격을 탐지하기 위한 방안들을 제시한다. 제안하는 싱크홀 공격 탐지 방법은 링크 품질 지표에 기반한 동적 라우팅 프로토콜을 사용하는 모든 센서 네트워크에 적용할 수 있으며 소수의 공격 탐지 노드를 사용하여 싱크홀 공격의 탐지가 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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