무선 메쉬 네트워크는 인프라 없이 무선 멀티홉으로 네트워크를 구성해야 하는 환경에서 매우 각광받고 있는 기술로서 현재 IEEE 802.11s 메쉬 네트워크 표준이 제정되었다. 이 표준과 기존 IEEE 802.11과의 큰 차이점 중의 하나는 메쉬 표준에서 QoS를 지원하기 위한 MAC 인 MCCA 가 추가된 것이다. MCCA 는 이웃 노드와의 대역폭 예약을 제공하고 이를 통해 대역폭 보장의 QoS를 만족할 수 있다. 그러나 MCCA 는 종단간 대역폭을 보장할 수 없는 단점이 있고, 또한 표준에서는 메쉬 노드가 멀티 인터페이스, 멀티 채널을 지원하는 경우 대역폭 예약 프로토콜과 무선 채널의 예약 방법 등이 규정되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 싱글 인터페이스에서의 종단간 대역폭 예약을 수행하는 예약 기반의 HWMP 프로토콜(R-HWMP)을 멀티인터페이스, 멀티 채널로 확장한 MIMC R-HWMP를 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 멀티 인터페이스를 지원하는 무선 메쉬 네트워크에서 종단간 대역폭의 보장과 인터페이스 확장에 따른 가용 대역폭의 증가를 보였다.
Link-16은 현재 미 공군 및 북대서양 조약기구 (NATO : North Atlantic Treaty Organization)에 의해 운용되고 있는 대표적인 전술데이터링크 (TDL : Tactical Data Link)이며 멀티넷 구조를 지원한다. 이러한 멀티넷 환경에서는 Link-16의 단말 노드들이 동시에 전체 대역에서 도약함으로써 작전을 효과적으로 수행할 수 있다. 최근 항공 교통량이 급증함에 따라 이를 수용하기 위해 새로운 항공 시스템을 도입하거나 기존의 시스템을 확충해야 하며 이러한 시스템을 운용하기 위해 할당되어야 할 주파수 대역이 부족한 상황이다. 이를 해결하기 위해 Link-16에서 사용하는 주파수 대역의 재분배 계획이 예정되어 있다. 재분배 계획이 수행되어 Link-16의 운용을 위한 주파수 대역이 제한될 경우 Link-16에서 다중 접속 간섭 발생률이 증가하게 되므로 멀티넷 성능 저하가 일어날 수 있다. 이로 인해 다양한 군사 작전을 수행하는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 주파수 부족 현상으로 인해 Link-16 웨이브폼의 멀티넷 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해 그룹 기반의 주파수 도약 방식을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안 방식을 사용할 경우 Link-16 웨이브폼의 멀티넷 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.
지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.
국립중앙박물관 소장품 청화백자투각연당초팔괘문연적(수정147)을 대상으로 CT 조사를 실시하고 복제품을 제작하여 구조와 제작방법에 대해 살펴보았다. CT 조사를 실시한 결과, 접합선이나 기공이 없는 것으로 보아 하부 동체부 틀을 사용하여 한 번에 찍어 빼낸 후 상부 틀로 찍어 뽑아낸 상부 뚜껑을 서로 접합하였음을 알게 되었다. 특히 하부 동체부의 내기 상면과 연접한 뚜껑 하단면이 서로 접합이 잘 되도록 내면 가운데를 대나무 칼로 거칠게 돌려 깎아 접합면이 누수 되지 않도록 처리하였다. 처음 제작할 당시 물을 담는 연적의 내기(內器)는 도량형 규격에 맞고 틀을 뽑아내기에도 용이한 원통형(圓筒形)으로 만들었을 것으로 짐작되나 상부면과 동체부를 붙이는 과정에서 형태가 사다리꼴로 변형되었을 것으로 여겨진다. 또한 실리콘 복제를 이용하여 원통형 내기로 다시 제작한 후 내기의 용량을 비교 측정한 결과, 3D프린팅을 이용해 복제한 유물 내기의 용량이 152.5㎖인데 반해 원통형 내기의 용량은 대략 168.6㎖로 조선시대 도량형 기준인 '량(量)'의 단위로 3홉(약 174㎖)과 유사하다는 것을 확인 할 수 있었다. 원통형 내기의 용량이 조선 후기 도량형 기준과 부합하므로 실제 도공이 팔괘문연적을 제작할 당시 원통형내기를 가진 연적으로 제작하였을 것으로 생각된다.
1970년대 뉴욕의 힙합에서부터 유행했던 음악 샘플링은 현재에 이르러 장르 및 국가와 관계없이 사용되는 음악 제작 방법이다. 이 연구에서는 음악 샘플링의 전반적인 제작 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위해 샘플링을 내용과 기법의 관점으로 살펴보았다. 우선 음악 샘플링에서의 내용에 있어서는 재사용 재료 및 길이, 완성곡의 샘플 기능으로 분류해보았다. 기법 종류로는 편집 기법 및 변형 기법을 정리한 후 각각의 세부적인 관계를 살펴보았다. 이러한 사항들을 모두 종합하여 음악 샘플링의 제작 방법 및 완성된 곡에서의 특징까지 포함한 방법론을 제시할 수 있었다. 이를 바탕으로 한국 유명 음악가의 샘플링 곡인 장기하와 얼굴들, 에픽하이, 더 콰이엇, 디제이 디오씨의 곡을 분석해보았다. 분석 과정을 통해 제시 방법론 내 요소들이 유기적인 관계로 이루어져있음을 확인했으며, 분석 결과를 통해 제시 방법론의 효용성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제로 곡 제작을 하거나 기존의 샘플링 곡을 분석할 때에 직접 적용해볼 수 있는 토대를 마련한데에 그 의의를 둘 수 있다.
대추나무빗자루병(病)의 전염경로(傳染經路)를 구명(究明)할 목적(目的)으로 실험(実驗)을 실시(實施)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 대추나무에서 38종(種)의 가해충(加害虫)이 채집동정(採集同定)되었으며 이 중(中)에서 Mycoplasma의 매개가능성(媒介可能性)이 있는 흡수성(吸收性) 매비충류(類)는 8종(種)이었다. 이들 매미충류중(類中)에서 6~10월(月)까지 어느 지역(地域)에서나 발생밀도(發生密度)가 가장 높았던 종류(種類)는 마름무늬매미충이었고, 마름무늬매미충은 건전(健全)한 대추나무에서 보다 빗자루병(病)에 이병(罹病)된 대추나무에서 그 발생밀도(發生密度)가 훨씬 높았다. 2. 빗자루병(病)에 이병(罹病)된 대추나무분근묘(分根苗)에 14~21일간(日間) 흡즙(吸汁)시킨 마름무늬매미충을 대추나무실생유묘(實生幼苗)에 접종(接種)한 결과(結果), 접종(接種)을 개시(開始)한지 40~60일후(日后)에 상엽(上葉)이 소형화(小形化)하고, 황화(黃化)하는 이상증상(異常症狀)이 나타났다. 이들 상이증상(異常症狀)이 나타난 잎의 주맥(主脈)과 엽병조직(葉炳組織)을 전자현미경(電子顯微鏡)으로 관찰(觀察)한 결과(結果), 사관(篩管)에서 Mycoplasma가 다수(多数) 검출(検出)되었다. 그러나 건전엽(健全葉)의 조직(組織)에서는 Mycoplasma 가 관찰(觀察)되지 않았다. 따라서 대추나무빗자루병(病)은 마름무늬매미충에 의(依)해 매개(媒介)된다는 사실(事実)이 구명(究明)되었다. 3. 대추나무빗자루병(病)의 검정식물(檢定植物)을 찾을 목적(目的)으로 마름무늬매미충의 식이식물(食餌植物)을 조사(調査)한 결과(結果), 대추나무, 일일초(日日草), 당근, 셀러리, 가지, 메꽃, 호프, 자운영, 한삼넝쿨 등에서 30일이상(日以上)의 장기간(長期間) 생존(生存)을 보였고, 또 이들 식물체(植物体) 상(上)에서 산란부화(産卵孵化)를 확인(確認)할 수 있었다. 4. 일일초(日日草)에 대추나무빗자루병(病) 보독(保毒) 마름무늬매미충을 접종(接種)한 결과(結果), 접종개시후(接種開始后) 25~28일(日)에 엽맥(葉脈)이 투화(透化)되고 잎이 황화(黃化)하는 이상증상(異常症狀) 나타났다. 이들 이상증상(異常症狀)이 나타난 잎을 전자현미경(電子顯微鏡)으로 관찰(觀察)한 결과(結果), 사관(篩管)에서 Mycoplasma가 검출(検出)되었으나 건전엽(健全葉)에서는 Mycoplasma가 관찰(觀察)되지 않았다. 따라서 일일초(日日草)에 나타난 증상(症狀)은 마름무늬매미충에 의(依)해 매개(媒介)된 대추나무빗자루병(病) Mycoplasma의 감염(感染)에 의(依)한 것임이 확인(確認)되었다. 5. 대추나무빗자루병(病)에 걸린 나무에서 종자(種子)를 채취(採取)하여 본병(本病)의 종자전염여부(種子傳染与否)를 조사(調査)하였으나 종자전염(種子傳染)은 확인(確認)할 수 없었다.
본 연구는 치근첨부위의 급한 만곡을 가진 근관에서 엔진구동형 니켈-타이타늄기구를 이용해 근관 성형시 근관형태 변화에 대한 비교 연구를 함으로써 어떤 기구가 근관의 본래 형태를 잘 유지하는가를 구명하기 위하여 시행되었다. $\sharp$15 finger spreader를 이용해 만곡된 근관의 주형을 형성하고 epoxy resin으로 모형 근관을 갖는 레진 블록 96개를 제작하였다. 모형 근관은 만곡의 반경이 1.5mm, 3.0mm, 4.0mm 및 6.0mm를 가지며, 근관의 만곡도는 90도로 제작하였다. 엔진구동형 니켈-타이탸늄 파일로 ProFile, ProTaper, Hero 642 그리고 $K^3$를 사용하였으며 크라운다운법을 이용하여 제조회사의 지시에 따라 300rpm으로 근관을 성형하였다 시술 전$\cdot$후 사진을 디지털 카메라를 이용하여 촬영한 후, 이미지분석기를 이용하여 근관의 변화량을 측정하였다. 근관의 만곡을 따라서 치근첨으로부터 1mm간격으로 계측점을 총 9부분을 설정하여 원래의 근관형태가 유지되는 정도를 측정하였다 각 계측점 에서 근관의 중심축의 변위량, 근관의 폭의 변화량을 측정하였다. 계측점에서 각 기구들간의 유의성은 Kruskal-Wallis 분석법을 이용하였고 기구간에 검정은 Mann-Whitney U-test분석법을 이용한 결과 급격히 만곡된 근관 성형시에 반경 1.5mm의 만곡에서는 엔진구동형 니켈-타이타늄 파일을 사용시 주의를 요하며, 반경 3.0mm 이상의 만곡에서는 다른 엔진구동형 니켈-타이타늄 파일보다는 ProFile의 사용이 권고된다.
음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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