본 연구의 목적은 고등학교 지구과학 I의 단열변화 주제에 관한 교과서별 내용을 분석하여 향후 교과서 집필 방향에 시사점을 제공하기 위한 것이다. 연구를 위하여 8종의 고등학교 검인정 과학 교과서 중, 일선 학교에서 많이 사용하고 있는 6종의 교과서를 분석 대상으로 선정하였다. 교과서 분석에는 전주시 소재의 교원 양성 대학교에 재학 중인 예비교사 35명이 참여하였다. 먼저 연구자가 사전에 6종의 분석대상 교과서를 살핀 후, 분석관점을 단열변화에 대한 개념 정의, 단열변화에 대한 삽화, 단열변화에 대한 실험의 세 부분으로 범주화하였다. 이를 바탕으로 6종의 교과서를 분석한 후 각 범주별로 가장 우수한 교과서를 선정하였다. 연구 결과 단열변화에 대한 개념정의는 교과서 A, 단열변화에 대한 삽화는 교과서 C, 단열변화에 대한 실험은 교과서 B가 우수한 것으로 선정되었으며, 6종의 교과서 모두 불완전한 부분이 있음이 확인되었다. 이러한 교과서의 부정확성, 부적절성은 학생들이 단열변화를 이해하는 데 어려움을 초래할 수 있으며, 더 나아가 오개념을 형성하도록 하는 문제점을 가져올 수 있다. 따라서 단열변화에 대한 보다 체계적이고 정확하며, 완전한 내용이 담겨지도록 교과서의 내용을 재구성할 필요성이 있다.
본 논문의 목적은 웹 기반의 시각적 자극이 주어질 경우, 인간의 MBTI 성격유형에 따라 시각적 스트레스 정도가 어떻게 다르게 수용되는가를 알아보는 것이다. 스트레스 유발 자극은 2D 환경 하에서 14개의 한글 모음들의 연속과 가로줄 무늬로 발생시키며, 20대 대학생 40명의 피실험자는 5분 동안 자극에 노출된다. 개인별 시각적 스트레스 수용 척도는 시각적 점멸융합주파수의 저하율로 측정된다. 독립변수는 성별과 8개의 MBTI 성격유형(E-I, S-N, T-F, J-P)이며, 가설은 인간 정보처리 모델과 기존 연구를 바탕으로 설정되었다. 저하율로 측정된 종속변수는 성별에는 유의한 차이를 보이지 않으며, MBTI 성격유형 중 E-I와 T-F에서만 유의한 차이를 보였다. 또한, I형과 T형은 각각 E형과 F형보다 더 큰 저하율을 나타낸다. 이러한 연구결과는 산업체 및 군과 원자력 발전소 등을 포함하는 공공기관에서 시각적 자극에 노출이 심하면서, 인간 오류가 시스템 전체에 커다란 영향을 미치는 감시 및 감별 업무에 적합한 인원 선발에 이용될 수 있다.
게임기의 성능은 나날이 발전하여, 최근에는 이를 이용해서 인터넷에 접속하는 등의 서비스가 가능하게 되었다. 따라서 게임기에 문자를 입력하는 방법에 대한 요구가 증가하는데, 본 논문에서는 게임기의 입력 장치인 게임패드를 이용해서 알파벳 문자 및 여러 가지 기호를 입력하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 지금까지 제시된 여러 방법들과 같이 사용자가 게임패드를 조작하여 화면상의 사용자 인터페이스를 통해서 문자를 입력하는데, 사용자 인터페이스로 휴대폰의 키패드와 유사한 화면 키패드를 제공한다. 이는 사용자들이 평소에 익숙하게 사용하는 문자 입력 도구에 대한 사용 경험이 비슷한 인터페이스를 가진 다른 문자 입력 도구에도 전이될 수 있다는 점을 이용한 것으로, 상하좌우의 방향 입력과 여러 개의 발사 버튼을 가진 게임패드의 특성상 복잡한 화면 키보드 형태의 사용자 인터페이스보다는 $4{\times}3$ 구조를 가진 단순한 키패드 형태의 인터페이스가 더 조작하기 쉽기 때문이다. 이러한 가정은 실험 결과를 통해서도 충분히 입증되는데, 본 논문에서 10명의 피실험자를 선발해서 2차에 걸친 실험을 진행해본 결과, 피실험자들은 평균 13 WPM 수준의 문자 입력이 가능하게 되었으며, 이는 기존의 화면 키보드 형태의 문자 입력 도구보다 훨씬 빠르고 정확하게 문자를 입력할 수 있게 되었다는 점을 입증한다.
대규모 DNA 데이타베이스를 대상으로 원하는 서열을 빠르게 검색하기 위해 인덱싱 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 대부분의 인덱싱 기법은 원래 데이타베이스보다 더 큰 저장공간을 사용하고 DBMS와의 밀 결합이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 완전 매치, 와일드카드 매치, k-미스매치와 같은 근사 매치 질의 처리를 위해 작은 공간을 사용하는 디스크 기반의 효율적인 인덱싱 기법과 질의 처리 기법을 제안한다 인덱싱을 위해서 DNA 염기서열에 일정 크기의 슬라이딩 윈도우를 위치시킨 후, 윈도우 내에서 각 문자의 출현 빈도를 이용해 서명을 추출해서 R*-트리와 같은 다차원 공간 인덱스에 저장한다. 특히 윈도우 내의 각 위치에 따라서 가중치를 줌으로써 서명들이 인덱스 공간에 집중되는 현상을 억제한다. 제안된 질의 처리방법은 질의 시퀀스를 다차원 사각형으로 변환하고 그 사각형과 중첩되는 서명들을 인덱스로부터 찾아낸다 제안된 방법을 실제 생물학자들이 사용하는 데이타를 이용해 실험한 결과 서픽스 트리 기반의 방법에 비해서 완전 매치인 경우 3배 이상, 와일드카드 매치인 경우 2배 이상, k-미스매치인 경우 수십 배 이상의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 적응적 변이 추정 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 입체영상 블라인드 워터마킹 기법을 제시하였다. 즉, 좌, 우 스테레오 영상 중 우 영상에 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 워터마크 영상을 삽입하고 워터마킹된 우영상과 좌 영상으로부터 변이정보를 추출한 다음 추춘된 변이정보는 좌영상과 함께 채널을 통해 전송된다. 그리고, 수신단에서는 전송되어온 변이정보와 좌 영상으로부터 적응적 정합 기법을 이용하여 워터마킹된 우 영상을 복원하게 되며, 최종적인 워터마크 추출과정에서는 복원된 우 영상으로부터 원 영상을 사용하지 않고 워터마크 영상을 추출하는 블라인드 방식을 사용하였다. CCETT의 'Manege'와 실제로 획득한 영상 'Friends', 그리고 영문 알파벳 '3DRC'를 스테레오 및 워터마크 영상으로 사용한 실험결과, 복원 영상으로부터 추출된 워터마크 영상에 대한 PSNR 측정의 경우, 2.64dB, 3.03dB가 향상되었으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위한 다양한 공격 실험에서도 강건한 실험결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 변이추정 기반의 스테레오 입체영상 워터마킹 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.
이 논문에서는 고등학교 수학에서 사용되는 몇 몇 한자 용어에 대해 의미론적 탐색을 시도하고 있다. 한자 용어 중에는 일상어에서 차용한 것도 있고, 새롭게 만들어진 것도 있다. 일상어에서 차용한 용어의 의미성과 규약성의 정도는 상대적이다. 일상어에서 차용한 용어 중에는 그 수학적 의미가 일상적 의미와 다른 것이 있다. 일상적 의미를 알게 해주는 용례가 별로 없다면, 수학적 의미를 유추하는 것이 어렵다. 일상적 의미가 지나치게 우세하면 잘못된 이미지를 환기시켜줄 수 있다. 한편, 수학적 의미만을 가진 용어에 학생들이 친숙할 것으로 기대할 수는 없다. 한자 용어를 한글로 음독한 용어의 문제점을 해결하는 한 방법으로 제안된 것이 용어를 의미론적으로 탐색하는 것이다. 이 과정을 통해 한자 용어가 환기시켜주는 이미지를 한글 용어에 이식하고자 하는 것이다. 대부분의 한자 용어는 규약성이 강하다고 할 수 있기에 그 작업이 필요하다.
우리사회는, 모든 구성원들에게 컴퓨터사용 능력을 요구하는 정보화지식사회이면서 또한 60세이상 노인들이 많이 존재하는 초고령화 사회이다. 그러나 우리사회에서는 노인들의 신체적 한계를 고려한 노인용 컴퓨터들을 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 노인들의 신체적 능력과 한계를 고려하여 디자인한 그립형 한글 입력인터페이스를 제안하였다. 제안한 노인용 한글 인터페이스를 기존 제품들인 노인용 키보드(ME TOO SV01)와 노인용 휴대폰(LG KV-3900) 입력 버튼들에 대하여 비교분석하였다. 비교분석방법은 측량을 통한 정량적 평가와 10명 노인들을 대상으로 만족도(5점 만점) 실험을 통한 정성적 평가를 하였다. 정량적 평가결과에 의하면, 제안한 한글 입력인터페이스는 인체공학적인 입체적 디자인과 입력버튼들의 위치, 손가락 이동을 요구하는 입력버튼 수, 손가락 최대 이동 범위, 입력에 사용되는 손가락 수의 항목에서 가장 우수했다. 노인들을 대상으로 한 항목별 만족도(5점 만점) 평가결과에 의하면 인터페이스 모양와 입력버튼 위치 항목에서 가장 우수하였고, 버튼들의 간격과 문자입력 편리성은 두 번째로 우수하였지만 평가점수로는 키보드의 가장 높은 점수들과 근접하였다.
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition)기술은 세계적인 의사소통과 협력을 원활히 할 수 있는 가능성을 제시한다. 현재까지 대부분의 연구들은 주로 사용되는 단일 언어의 말하기에만 집중되어 있다. 따라서 다른 언어들과 함께 사용되는 특정 ASR 시스템을 도입하는 데에는 비싼 비용이 뒤따른다. 본 논문은 다국어 음성 인식에 대한 일반적 접근으로 각 나라 언어를 대표한 발음사전(어휘모델)을 만들기 위하여 음성 인식에 이용하는 어휘 모델을 만들기 위하여 음소 언어 인식(PLI, Phonetic Language Identity) 형식의 입력된 파일을 해석하는 국제 음소 엔진(IPE, International Phoneticizing Engine)를 제안한다. IPE는 독립적이며 규칙을 기본으로 한다. 어휘모델 생성 과정은 Java 언어로 구현된 프로그램에 의해 이루어지고, 이 과정들은 규칙 상충을 줄여주며, 언어학적 훈련을 받지 않은 사람의 규칙 생성도 가능하게 한다. IPE에 의해 생성된 어휘모델을 연속 음성 인식기에 적용한 결과 우리말 인식률이 92.55%, 영어에 대하여 89.93%를 얻었다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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