동영상 대조비 개선 과정에서 단일 영상을 위해 연구된 대조비 개선 방법들을 사용할 수 있지만, 동영상의 연속성이 고려되지 않으면 원본 동영상에 없는 깜박임을 야기할 수 있다. 또한 동영상의 연속성을 고려하는 경우, 깜박임은 억제할 수 있지만 연속성 때문에 조명의 급격한 변화할 때 불필요한 페이드인/아웃(fade-in/out) 현상이 발생하는 단점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 깜박임과 페이드인/아웃 현상 없이 동영상의 대조비를 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fast Gray-Level Grouping(FGLG)를 사용하여 각 프레임의 대조비를 개선하고, 깜박임을 억제하기 위해 Exponential smoothing 필터를 사용한다. 불필요한 페이드인/아웃 현상을 억제하기 위해서는 S형 함수로 Exponential smoothing 필터의 평활화 비율을 프레임 별로 적응적으로 계산하여 적용한다. 실험에서 제안하는 방법과 기존의 방법들은 6가지 측정 기준을 적용하여 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 영상 형태 보존을 측정하는 MSSIM과 깜박임을 측정하는 Flickering score에서 정량적으로 가장 높은 결과를 보여주었으며, 시각적인 품질 비교를 통해 조명 변화에 따른 적응적인 개선을 정성적 결과로 입증하였다.
Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습 집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.
본 연구에서는 화학 개념 학습에 적용한 협동학습에서 소집단 구성 방법의 효과를 조사하였다. 연구에 사용된 두 가지 소집단 구성 방법은 사전 성취 수준 측면에서 상 중 하위 수준의 학습자가 모두 포함된 HML(High-Medium-Low) 방법과 상 하위 수준의 학습자로 구성된 소집단과 중위 수준의 학습자로만 구성된 소집단이 공존하는 HL/MM(High Low/Medium-Medium) 방법이다. 서울 지역의 고등학교에서 3개 학급(136명)을 선정하여 통제 집단과 처치 집단으로 무선 배치하였다. 수업 처치 전에 과학 수업에 대한 태도 검사 참여도 마찰도 경쟁도의 하위 영역으로 구성된 학습 환경에 대한 인식검사, 그리고 자아 존중감 검사를 실시하였고, 중간고사 성적을 구하였다. 각 점수는 공변인으로 사용하였다. 수업 처치 후, 사전 검사로 실시한 세 검사와 개념 이해도 검사를 실시하였다. 이원 공변량 분석 결과, 개념 이해도에서 수업 처치와 사전 성취 수준 사이에 상호작용 효과가 있었다. 하위 수준에서 HL/MM 협동학습 집단의 개념 이해도가 다른 두 집단에 비하여 유의미하게 높았다. 학습 환경에 대한 인식 중 참여도 영역에서는 소집단 구성 방법에 관계없이 협동학습 집단 학생들이 통제 집단 학생들보다 긍정적으로 인식하였다.
이 연구에서는 중학교 자유 탐구에서의 소집단 구성 방식이 학생들의 자유 탐구 수행에 미치는 영향을 혼합 연구방법으로 조사하였다. 강원도 소재 중학교 2곳에서 1학년 각 2학급씩 4학급(남녀 혼성)을 연구대상으로 하였으며, 여교사 2명과 총 113명의 학생들이 참여하였다. 두 학교 학생들을 각각 과학 탐구능력 및 성격 유형에 따라 동질집단과 이질집단으로 편성하였으며, 동일 과제로 약 3주에 걸쳐 자유 탐구를 수행하게 하였다. 소집단 구성 방식이 자유 탐구 수행에 미치는 영향을 알아보기 위해 사후 과학 탐구능력 검사 결과를 통계적으로 비교 분석하였으며, 양적 연구를 보완하기 위한 질적 연구로서 학생 포커스 그룹 인터뷰 및 교사 심층 면접을 실시하였다. 양적 연구결과, 두 학교 모두 소집단을 동질적으로 구성했을 때가 이질적으로 구성했을 때보다 과학 탐구능력에 대한 개인별 향상 지수의 향상 비율이 높게 나타났다. 한편 소집단 구성방식의 효과를 질적으로 분석한 결과, 학생과 교사 모두 인지적인 특성으로 소집단을 구성하기보다 정의적인 특성에 기초하여 소집단을 구성하는 것이 자유 탐구 수행에 더 효과적이라고 인식하고 있었으며, 특히 학생들의 경우 성격 유형에 따른 소집단 구성 방식을 가장 선호하였다. 또한 자유 탐구를 수행했던 일부 학생들과 지도교사들은 소집단을 구성하기 위하여 학생들에 대한 정보를 충분히 수집할 필요가 있으며, 그와 같은 정보를 학생들의 정의적 특성에 따른 소집단의 구성 기준과 혼합하여 사용하는 방식을 제안하였다.
분산 모바일 시스템에서 혼잡제어와 끊김 문제 해결은 주요한 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 분산 모바일 트랜잭션을 지원하는 시스템의 성능 개선을 위해 그룹화 기반의 퍼지 참조 스트리밍 기법을 이용한다. 이 기법은 모바일 클라이언트에서 제기된 트랜잭션 요청문제를 GS인터페이스를 이용하여 해결하도록 한다. 그리고 끊김 문제를 해결하기 위해 트랜잭션 읽기/갱신기법을 이용하여 스트리밍 서비스를 효율적으로 수행하도록 한다. 실험 평가 결과 제안된 기법이 다른 기법보다 효율적임을 보인다.
가상현실 및 증강 현실 응용 특히 디지털 패션과 같은 응용분야에서 아바타에 여러 가지 형태의 의복을 입히고 장신구들을 장식하여 보다 현실감이 나는 3차원 애니메이션을 제작한 다음 인터넷을 통하여 개인용 컴퓨터는 물론 핸드폰 같은 휴대용 정보단말기에 표현하려는 요구가 증가하고 있다. 하지만 3차원 모델을 실감나게 표현하는데 필요한 데이터의 용량이 매우 크고 네트워크의 속도 문제와 단말기에 장착된 메모리 장치의 제한적인 성능 문제등으로 인하여, 3차원 영상의 효과적인 전송 및 실감나는 표현은 매우 어렵다. 본 논문에서는 3차원 애니메이션에서 사용되는 데이터를 압축하는데, 3차원 모델 데이터를 군집화하여 애니메이션에 필요한 저장 공간을 줄여서 휴대용 정보단말기에서도 3차원 모델을 자연스럽게 렌더링할 수 있게 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 각종 디포머블 오브젝트에도 응용될 수 있으며, 기존의 정적인 형상 압축 기술과 연계하여 좀 더 높은 압축을 가능하게 할 것으로 기대된다.
인터넷과 뉴미디어의 발달로 인해 발생된 웹은 정보공유의 매체로서 뿐만 아니라 새로운 커뮤니케이션으로의 수단이 되고있다. 이에 따라 웹이 정보공유와 커뮤니케이션 목적을 효과적으로 수행할 수 있도록 웹 인터페이스에 관한 디자인 방법론이 정립되어야 한다. 본 연구에서는 효과적인 커뮤니케이션 도구로서 다양한 표현양식의 범위를 포함하는 웹의 효율적인 활용을 위해 웹 인터페이스디자인의 분석방법을 모색하였다. 본 연구는 웹 인터페이스디자인 방법론의 선행연구로서, 웹의 컨텐츠 분류, 정보구조, 웹사이트의 페이지디자인, 인터페이스의 구성원리와 디자인 구성요소를 살펴본다. 이를 바탕으로 웹 인터페이스디자인의 구성요소를 중심으로 하는 인터페이스 디자인의 분석 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 웹 인터페이스디자인의 분석방법은 웹 분류, 인터페이스디자인의 구성요소분석, 종합분석의 3단계로 나뉜다. 분석결과는 인터페이스디자인을 분류하고 유형화시킴으로써 구체적 디자인 개발의 과정에서 즉각적으로 피드백되는 인터페이스디자인의 가이드라인으로 이용될 수 있으며, 디자인의 예상되는 결과를 미리 검토할 수 있는 자료로서 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 DS-CDMA 환경 하에서 일반적인 그룹형 간섭제거기(Groupwise Canceller) 중 초기단을 개선시킨 그룹형 간섭제거기(Improved initial-stage Grouping Interference Canceller)의 개선된 정렬기법을 소개한다. 비선형 간섭제거기 중 초기단을 개선시킨 그룹형 간섭제거기(IGIC)는 입력된 신호를 그룹으로 나누어 정렬기법을 통해 초기단 성능을 개선시킨 간섭제거기이다. 그러나, 이 시스템은 정렬기법에 의해서 각 그룹에 할당되는 사용자수가 항상 동일하기 때문에 동일 그룹내에서 신호세력의 차이가 생길 수 있다. 이 경우, 동일 그룹내에 작은 신호들은 큰 신호들로부터 많은 다중접속간섭의 영향을 받는다. 이와 같은 다중접속간섭의 영향을 줄이기 위해 본 논문에서는 개선된 정렬기법을 사용하여 각 그룹에 할당되는 신호들이 비슷한 신호전력분포를 가지도록 하였다. 따라서, 그룹내의 신호세력 차이를 줄여 다중접속간섭의 영향이 감소되었다. 성능 분석은 전력제어를 하였을 때와 하지 않았을 때를 다른 비선형 간섭제거기와 비교하여 분석하였다.
본 논문에서는 의료용 in-body WBAN (Wireless Body Area Network) 시스템을 위한 GM (Group Manchester code) 변조 방식을 제안한다. 현재 IEEE에서는 WBAN 시스템을 802.15. TG (Task Group) 6로 지정하고 이에 관한 표준화를 진행하고 있다. 높은 전력 효율이 요구되는 WBAN 시스템을 위해 최근 표준화 그룹에서는 PPM(Pulse Position Modulation) 신호 간의 grouping을 통하여 전송률 이득을 얻을 수 있는 GPPM (Group Pulse Position Modulation) 변조 방식이 제안된 바 있으나, 기존 GPPM 방식은 복조 과정의 SNR 손실 및 gray coding의 부재로 인한 BER 성능 열화가 나타나는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 PPM 보다 잡음 성능이 우수한 Manchester code를 기반으로, GM 방식의 BER 성능 최대화를 위한 복조 방식 및 turbo coded GM을 위한 LLR (Log Likelihood Ratio) 판정 방식을 제안하였으며, 다양한 성능 2 분석을 통해 제안된 방식의 우수성을 입증하였다.
Lee, Bo An;Kim, Bong Seok;Ko, Min Seok;Kim, Kyung Youn;Kim, Sin
Nuclear Engineering and Technology
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제46권1호
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pp.109-116
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2014
An electrical resistance tomography (ERT) technique combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with the Gauss-Newton method is applied to the visualization of two-phase flows. In the ERT, the electrical conductivity distribution, namely the conductivity values of pixels (numerical meshes) comprising the domain in the context of a numerical image reconstruction algorithm, is estimated with the known injected currents through the electrodes attached on the domain boundary and the measured potentials on those electrodes. In spite of many favorable characteristics of ERT such as no radiation, low cost, and high temporal resolution compared to other tomography techniques, one of the major drawbacks of ERT is low spatial resolution due to the inherent ill-posedness of conventional image reconstruction algorithms. In fact, the number of known data is much less than that of the unknowns (meshes). Recalling that binary mixtures like two-phase flows consist of only two substances with distinct electrical conductivities, this work adopts the PSO algorithm for mesh grouping to reduce the number of unknowns. In order to verify the enhanced performance of the proposed method, several numerical tests are performed. The comparison between the proposed algorithm and conventional Gauss-Newton method shows significant improvements in the quality of reconstructed images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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