Timing diagram은 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기 용이하고 표현된 행동을 쉽게 인식할 수 있는다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. Timing diagram으로 기술된 시스템을 테스트 하기 위해서는 여러 기술이 필요하다. 그 중의 하나는 테스트 케이스 목표들이 존재할 때, 시스템 모델이 원하는 상태에 도달하도록 하기 위해 입력 값들의 시퀀스를 생성하는 기술이다. 본 논문은 Timing diagram모델에 대한 테스트 케이스 목표로부터 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. Timing diagram에서 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하기 위해서는 입력 waveform과 시간 제약으로 이루어진 시점의 전이 조건을 만족시키는 적절한 입력 집합을 필요로 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 선형 계획법을 이용한 접근 방식을 택하였는데, 해결과정은 다음과 같다. 1) Timing diagram 모델을 입력으로 받아 이를 선형 계획 문제로 변형한다. 2)변형된 선형 계획 문제를 선형 문제 해결 도구를 사용하여 해결한다. 3) 선형 계획 문제의 해답으로부터 Timing diagram모델의 테스트 입력 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서는 임의의 Timing diagram 모델에 대해 이를 선형 계획법으로 모델링 하는 방법을 형식적으로 기술하였고, 증명을 통해 본 논문의 접근 방법의 타당성을 보였으며, 또한 도구를 구현하여 Timing diagram 예제 모델로부터 테스트 입력 시퀀스를 생성함으로써 본 논문의 유용성을 입증하였다.
본 연구는 해양스포츠 참여자를 대상으로 여가태도, 여가촉진, 여가제약, 여가만족, 그리고 재참가 의도 간의 관계를 규명하는데 목적이 있다. 연구대상의 추출법은 비확률적 표본추출법 중 편의표본추출법을 사용하였으며, 연구대상자는 서울, 인천, 경기, 충청도에 거주하고 현재 해양스포츠 활동을 하고 있는 성인남녀 542명을 선정하였다. 연구방법은 설문조사를 실시하였으며, 설문은 자기평가기입법으로 내용에 응답하도록 하였다. 본 연구에서 사용한 설문지 구성의 적합도 판단을 위해 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 내용타당도 검사는 사회체육학 전공교수 3인과 사회체육학 박사과정생 3인 등 총, 6명에게 검증받았다. 이후 확인적 요인분석을 실시하여 집중타당성과 판별타당성을 검증하였다. 본 연구의 자료처리는 SPSS 21.0과 AMOS 18.0을 이용하여 연구대상자의 인구사회학적 변인에 대한 빈도분석, 연구도구의 신뢰도 분석, 확인적 요인분석, 연구변인 간의 상관관계분석과 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 해양스포츠 참여자의 여가태도는 여가촉진에 영향을 미치지 않았다(p>.05). 둘째, 해양스포츠 참여자의 여가태도는 여가제약에 부(-)적인 영향을 미쳤다(p<.05). 셋째, 해양스포츠 참여자의 여가태도는 여가만족에 영향을 미쳤다(p<.05). 넷째, 해양스포츠 참여자의 여가촉진은 여가만족에 영향을 미치지 않았다(p>.05). 다섯째, 해양스포츠 참여자의 여가제약은 여가만족에 영향을 미치지 않았다(p>.05). 여섯째, 해양스포츠 참여자의 여가만족은 재참가 의도에 영향을 미쳤다(p<.05).
스마트기기는 업무의 시공간적 제약을 줄이고 신속한 처리를 가능하게 함에 따라 업무 효율성 및 생산성에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 반면에, 직장과 개인생활 간 불균형 초래로 인한 부작용이 뒤따를 수 있다. 최근 스마트기기의 업무활용이 증가하면서 그 어느때보다도 관련 현상의 이해와 원인 발견, 그에 맞는 적절한 방안들을 모색하는 것이 필요한 상황이다. 본 연구는 스마트기기의 효용성을 대표하는 기술적 특성('IT기반 업무 유연성')이 '일-삶 갈등'과 같은 부정적인 결과로 어떻게 전환되는지를 보여주는 이론적 모델을 개발하고 이를 검증하였다. 직장인을 대상으로 수집된 데이터를 분석한 결과, 주요 요인들('IT기반 업무 유연성', '근무시간 외 업무 유연성', '업무 과부하', '일-삶 갈등') 간 다양한 영향 관계, 그리고 ''일-삶 분리' 조직 지원'의 중요성과 관련하여 연구자는 물론이고 현업 종사자와 정책 입안자들에게도 의미있는 시사점이 도출되었다.
바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션을 처리하기 위한 트랜잭션 관리자의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 스케줄링 기법은 기존은 종료시한만 고려하던 방법과는 달리 이동 호스트 때문에 발생하는 실시간 데이터의 유효성도 함께 고려하여 트랜잭션의 실행여부를 판단한다. 그 후, 트랜잭션의 중요도와 종료시한을 고려한 우선순위 큐에 최적의 실행 윈도우를 생성하여 스케줄링하고, 실행될 트랜잭션을 선택할 때 이동 호스트와의 접속 단절을 고려한다. 따라서 제안된 기법은 실시간 데이터의 유효성 제약조건 위반에 따른 트랜잭션의 철회 후 재시작을 감소시키며, 종료시한을 만족시키는 실시간 이동 트랜잭션의 중요도의 합을 최대로 하는 장점을 가진다 또한 제안된 기법은 성능 평가를 통해서 기존의 기법에 비하여 실시간 이동 트랜잭션의 종료시한 만족 비율이 20% 정도 향상됨을 보였다. 이 기법은 이동 통신, 응급 재난 구조 시스템등에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션의 관리자의 스케줄링 기법으로 적합하다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 PARLAY X기반 서비스 전송 플랫폼상의 MDA(Model Driven Architecture)기반 SCE(Service Creation Environment)를 이용하는 ACS(Adaptive Conte저-aware Service)에 관하여 서술하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성과 더불어 적응성이 요구된다. 그러나 기존의 문맥인식성 미들웨어는 적응성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 문맥인식성과 적응성이 동시에 지원 가능한 PARLAY X기반의 신규 망 서비스 구조 및 PARLAY X API를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 ACS(Adaptive Context-aware Service)는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건을 감지하고, 변화하는 문맥 제약 조건에 따라서 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, ACS를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보를 인식한 후, 사용자에게 망에서 문맥정보에 따라서 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다. An의 구조는 SCE, Adaptive Context Broker, 그리고 PARLAY G/W로 구성되어 있다. SCE는 기존 지능망의 망 서비스와 같은 망 서비스로서 문맥인식성과 적응성을 표현하고 지원하기 위한 망 서비스 개발 환경으로 본 논문에서는 CCL(Context-based Constraint Language)을 이용하였다. Adaptive Context Broker는 SCE의 문맥인식성 및 적응성 표현과 기존 PARLAY G/W사이의 브로커 역할을 한다. PARLAY G/W는 PARLAY X기반의 서비스 전송 플랫폼을 위한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.
하드웨어/소프트웨어 통합설계를 위한 대부분의 분할 알고리즘들은 스케줄링을 고려하지 않기 때문에 분할결과를 스케줄 하였을 때에 시간제약을 만족하지 못한다면 재분할 해야하는 오버헤드가 있다. 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 FDS를 응용하는 기존의 방법들은 분할 될 노드를 선택하면서 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 결정한다. 분할될 노드의 선택은 한 노드를 분할함으로써 상승하는 비용 또는 시간과 그 노드의 스케줄로 인해 다른 노드들의 스케줄을 방해하는 정도를 함께 고려한다. 이때, 다른 노드들의 스케줄을 방해하는 정도를 의미하는 유도 힘은 자신과 종속성을 갖는 노드들의 모든 제어구간에서 계산된다. 본 논문은 FDS를 응용하는 분할 방법으로서 노드의 스케줄 긴박도와 상대적 스케줄 긴박도를 정의하여 분할하는데, 노드들의 모빌리티 중에서 처음 제어단계와 마지막 제어단계에서의 상대적 스케줄 긴박도 계산만으로 분할을 결정하기 때문에 기존의 FDS 응용 방법에서의 유도힘 계산에 소요되는 시간복잡도를 개선한다. 벤치마크들에 대한 실험 결과는 기존의 FDS 응용 방법과 비교해서 개선된 알고리즘 실행시간을 보인다.
사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT)은 무선 인터넷을 기반으로 다양한 디바이스를 연결하고 센서를 통해 환경 정보를 획득하고 이를 기반으로 제어하는 여러 기술이 융합된 컴퓨팅 패러다임이다. IoT 환경에서 애플리케이션은 네트워크에 연결된 여러 디바이스들을 이용하여 사용자에게 유용한 정보와 편의를 제공할 수 있다. IoT 디바이스들은 단순한 정보를 제공하기도 하고, 다수의 디바이스들의 협업에 의한 서비스를 제공하기도 한다. 즉, IoT 애플리케이션은 빠르게 보급되고 있는 IoT 디바이스와 같이 상호작용한다. 이런 이유로 IoT 애플리케이션의 개발은 소프트웨어 기능만으로 구성된 소프트웨어 시스템 개발에는 나타나지 않는 비전형적인 기술적 이슈를 가지고 있다. 나아가 임베디드 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 등의 패러다임과도 구별되기 때문에, 기존 형태의 시스템 개발에서 볼 수 없었던 이슈를 가지고 있다. 본 논문은 IoT 애플리케이션 개발에서 발생하는 기술적 어려움을 분석하고, 이들을 효과적으로 해결할 수 있는 기법들을 제시한다. 제시된 이슈들과 기법들을 검증하기 위하여, IoT 애플리케이션을 개발한 사례연구 결과를 보여준다. 이를 통하여, IoT 애플리케이션 개발의 비전형적인 기술적 이슈들이 구체적으로 어떻게 발생하여, 제시된 솔루션들이 어떻게 효과적으로 적용되었는지 분석한다.
본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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