냉동용 yeast doughnut dough의 안정성을 향상시킬 수 있는 적정배합비를 결정하기 위하여 설탕, SSL 및 $KBrO_{3}$의 첨가량을 3 변수와 3 levels fractional factorial 설계에 의하여 RSM computer program을 사용하여 최적조건을 조사하였다. 대조구의 부피에 가장 가까운 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.3%, $KBrO_{3}$ 25ppm을 첨가하는 것이었으며, 이때 compressed yeast는 premix의 7.8%를 사용하였다. 그리고 대조구의 텍스쳐에 가까운 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.4%, $KBrO_{3}$ 10ppm을 첨가하는 것이었고, 전체적인 품질이 우수한 도우넛을 생산하는데 적합한 배합은 premix에 설탕 2%, SSL 0.4%, $KBrO_{3}$, 20ppm을 첨가하며, 이 때 역시 compressed yeast는 premix의 7.8%를 사용하는 것이었다. 그리고 반죽을 만들 때 floor time을 생략하는 것이 도우넛의 부피와 텍스쳐를 우수하게 유지하는데 도움이 되었다. 이와 같이 결정된 냉동용 yeast doughnut dough의 배합비에 따라 반죽을 만들어 성형한 다음 $-18^{\circ}C$에서 냉동저장하면서 저장 중 품질변화를 측정한 결과, 저장 2주까지는 도우넛의 부피와 텍스쳐가 대조구와 유사하였으나, 3주 후부터는 대구조보다 바람직하지 못하게 나타났다.
본 논문에서는 기존의 응급의료정보시스템에 정보보안 개념을 도입한 역할기반 응급의료정보보안시스템 REMISS를 설계하였다. 또한 HL7 기반의 응급의료정보 및 보안정보를 위한 메시지 구조와 프로토콜을 제시하였다. REMISS의 보안 절차는 사용자인증단계와 역할/권한배정단계로 이루어져 있다. REMISS는 보안정보를 사용하여 응급의료정보시스템의 각 사용자에게 그 역할에 맞는 권한을 부여하고 허가된 권한 내에서 응급의료정보를 접근하도록 할 수 있으므로 적절한 보안 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 응급상황 발생시에 동적으로 보안정보를 교환하여 권한을 부여함으로써 각 사용자의 역할 변경에 대응할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.
본 논문에서는 단단계(Single-Stage) Shuffle-Exchange 네트워크의 분할성에 대하여 연구하였다. SSEN_to_PSEN 알고리즘은 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 크기가 N $\leq$ 8일 경우에는 추가적인 링크없이 네트워크가 분할성을 갖는 것을 보이며, 네트워크의 크기가 N $\geq$ 16일 경우에 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할하기 위해서는 추가적인 링크가 필요하다. SSEN_to_PSEN 알고리즘의 시간 복잡도는 $\theta$(NlogN)이며, 하이퍼큐브 네트워크와 비교하여 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 적은 링크 수를 사용한다. 분할이 가능해짐에 따라서 대용량의 병렬컴퓨터에서 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 여러 사용자들을 위한 다양한 문제의 처리가 동시에 가능하기 때문에 컴퓨터의 처리 효율이 향상됨을 알 수 있다.
본 연구에서는 학습자의 수준에 적합한 문제를 제공하는 문제은행 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 CAT 기법에 응용되는 문항반응 이론을 사용하여 현재까지의 학습결과를 바탕으로 학습자의 수준을 동적으로 계산하고, 이를 바탕으로 학습자의 수준에 가장 적절한 문제를 다음 문제로 제시하는 과정을 반복하면서 수준별 개별 학습을 지원한다. 이 시스템은 테스트 단계, 본 학습 단계와 복습 단계로 이루어진다. 테스트 단계에서는 학습자의 초기 수준을 가능한 한 정확하게 계산하여 본 학습의 수준을 정한다. 본 학습에서는 문항반응 이론에 의한 수준별 개별 학습이 이루어진다. 학습이 끝난 후, 틀린 문제를 복습하여 학습이 견고해지도록 하기 위해, 마지막으로 복습단계가 포함되어 있다. 학습결과로 제시되는 내용은 흔히 사용되는 접수가 아니라, 문항반응 이론에 의해 계산된 학습자의 능력을 절대 수치값으로 나타낸 것으로, 이를 통해 학습 능력의 향상 정도를 객관적으로 파악할 수 있도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1690-1710
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2014
In this paper, we propose the rapid implementation of a 3-dimensional (3D) facial reconstruction from a single frontal face image and introduce a design for its application on a mobile device. The proposed system can effectively reconstruct human faces in 3D using an approach robust to lighting conditions, and a fast method based on a Canonical Correlation Analysis (CCA) algorithm to estimate the depth. The reconstruction system is built by first creating 3D facial mapping from a personal identity vector of a face image. This mapping is then applied to real-world images captured with a built-in camera on a mobile device to form the corresponding 3D depth information. Finally, the facial texture from the face image is extracted and added to the reconstruction results. Experiments with an Android phone show that the implementation of this system as an Android application performs well. The advantage of the proposed method is an easy 3D reconstruction of almost all facial images captured in the real world with a fast computation. This has been clearly demonstrated in the Android application, which requires only a short time to reconstruct the 3D depth map.
본 논문에서는 전기 전자부품 및 기구의 절연재료로 널리 적용되고 있는 에폭시 복합재료의 절연 특성 및 신뢰도를 파악하고자 한다. 이를 위해 경제적, 기계적 요인에 의해 필수적으로 첨가되어야 하는 충진재의 분포에 따른 전계 변화를 예측하기 위하여 전계해석 시뮬레이터를 이용하여 그 결과를 확인하였다. 또한 직류 전압 인가 조건하에서 주변 온도 변화 및 충진재 분포에 따른 절연파괴시험을 수행하였고 그 변화를 관찰하였다. 시편은 에폭시 수지에 충진재를 0, 50, 100[phr] 첨가하여 3종류가 제작되었으며 모든 시편의 경우에서 온도가 증가함에 따라 절연파괴강도가 저하됨을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 및 실제 절연강도시험 결과를 비교 고찰하여 전기 기구의 절연설계에 필요한 기술적 적용 가능성을 확인하였다.
양자점 셀룰라 오토마타(QCA)는 CMOS의 근본적인 한계에 대한 대체 해결책으로 제안된 기술 중 하나이다. QCA는 최근 실험 결과와 함께 다양한 연구가 진행해오고 있으며 나노 규모의 크기와 낮은 전력 소비로 각광 받고 있다. 기존 논문에서 제안된 XOR 게이트는 최소한의 면적과 셀의 개수를 이용하여 설계 할 수 있음에도 불구하고 안정성 및 결과의 정확성 때문에 추가된 셀의 개수가 많았다. 본 논문에서는 기존의 XOR 게이트의 단점을 보완한 게이트를 제안한다. 본 논문의 XOR 게이트는 정사각형 구조로 AND 게이트와 OR게이트를 배치함으로써 셀 배선의 개수를 줄인다. 그리고 제안한 XOR 게이트를 이용하여 단순 인버터 역할을 하는 셀 2개를 추가해 반가산기를 제안한다. 또한 본 논문은 입력과 결과의 정확성을 위해 QCADesginer을 이용한다. 따라서 제안한 반가산기는 기존의 반가산기에 비해 더 적은 수의 셀, 전체 면적으로 구성됨으로 큰 회로에 사용할 때 혹은 작은 면적에 반가산기가 필요할 때 효율적이다.
이 논문에서는 정부의 청년창업지원정책과 관련한 각종 정보를 분석하여 스포츠전공 대학생의 맞춤형 창업촉진 전략을 제안하여, 창업효능감을 증대시키는 데 목적을 두었다. 1차적으로 문헌연구를 수행하였으며, 2차적으로 전문가 인터뷰를 토대로 스포츠전공 대학생의 창업촉진을 위한 대안을 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 제안을 하였다. 첫째, 창업정책에서 스포츠 분야의 부가가치성 및 개별성을 인정해야 한다. 둘째, 스포츠전공자의 창업네트워크 및 플랫폼 구성이 필요하다. 셋째, 스포츠창업을 위한 공간 구성(Startup Co-Space)을 해야 한다. 넷째, 창업동아리 구성과 지원이 필요하다. 다섯째, 캡스톤디자인 및 취창업진로세미나 교과목에서 창업경진대회를 활성화시킨다. 여섯째, 창업멘토링을 통한 스포츠전공학생들의 창업효능감을 증대시켜야 한다.
Riverbed Modeler는 복잡한 통신 프로토콜과 큰 규모의 네트워크를 설계하기 위한 패킷 수준의 이산 사건 시뮬레이터이며 그 신뢰성을 인정받아 대규모 네트워크의 성능분석에 널리 활용되고 있다. Riverbed Modeler를 활용하는 MANET 시뮬레이션 환경에서, 새로운 라우팅 프로토콜을 구현하여 추가하는 방법이 매우 복잡하고 많은 부분의 수정을 요구한다. 본 논문에서는 Riverbed Modeler의 라우팅 지원 구조에 대하여 살펴보고, 라우팅 추가에 대한 어려움을 해결하기 위하여 보다 쉽고 실수의 가능성을 줄일 수 있는 라우팅 추가 프레임워크를 제안하였다. 라우팅 추가 프레임워크는 프로토콜을 인식하는 부분에 대하여 적응적 구조 갖는 API로서 제공되며, 라우팅 프로토콜을 최소한의 수정으로 추가할 수 있도록 구성하였다. 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 라우팅 프로토콜을 추가하는 경우, 수정해야 하는 부분을 기존의 절반 이하로 간소화 하였다. 또한 제안한 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 Hybrid 라우팅 프로토콜인 AntHocNet을 구현하여 추가한 사례를 제시하여, 라우팅 추가 프레임워크가 타당하게 설계 및 적용되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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