단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.
이동 통신 수요의 급격한 증가와 멀티미디어 서비스에 대한 요구에 의해 기존의 셀룰러 시스템은 용량 부족 및 QoS 처리에 있어서 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 사용자들이 요구하는 QoS를 만족시켜줌과 동시에 최대한 많은 사용자를 수용하기 위해 계층셀 구조가 제안되었다. IMT-2000에서는 셀구성 방안으로 계층셀 구조를 채택하였는데, 그에 따라 복잡한 중첩 구조를 간단하면서도 효율적으로 이용할 수 있는 호 처리 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 기존에 제안된 복합 호 처리 방식에서 한 걸음 나아가 이동 속도와 대역폭을 고려한 호 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 버퍼와 가드 채널을 이용하여 호의 이동 속도와 대역폭을 고려하여 기존의 방식보다 효율성을 높일 수 있도록 하였다. 또한 대역폭과 이동 속도를 고려하여 호들을 분배하여 처리함으로써 사용자의 QoS를 만족시켜주고 핸드오버율을 줄이고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 본 논문에서는 계층 셀룰러 시스템을 구성하고 다양한 트래픽을 생성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 블로킹률, 드로핑률, 채널 활용률, 계층간 핸드오버 수 등 다양한 파라미터를 토대고 기존의 방식과 제안한 방식을 비교해봄으로써 성능 향상을 입증하였다.
소셜 네트워킹 서비스(SNS)가 인터넷, 스마트폰과 함께 크게 발전하고 있다. 친근한 SNS이지만 그 실체를 깊이 생각해 보면 정말 다양한 얼굴을 갖고 있다는 것을 알게 된다. 사용자간의 커뮤니케이션 툴이기도 하고, 정보를 전달하는 매체이기도 하며, 어플리케이션을 제공하는 인프라이기도 하고, 공통의 관심을 가진 사람들이 모이는 커뮤니티이기도 하다. 최근 몇 년간은 사업도구와 쇼핑, 결제수단도 삼키려 하고 있다. SNS의 확산이 현실 사회에 미치는 영향도 확대되고 있으며 사회학의 관점에서 다루어지는 일도 늘어나고 있다. 또한 SNS의 기술적인 측면에 주목하면, 대규모 액세스를 처리하는 인프라, 쾌적한 이용을 지지하는 유저 인터페이스, 사람들의 행동을 보다 깊게 이해하기 위한 빅데이터 분석인 아무래도, 여러 가지 기술요소로 구성되어 있다. 그러나 이렇게 평소에는 아무렇지 않게 이용하고 있다. 하지만 SNS를 통해 들여다보면 그 실태는 의외로 심오하고 다면적인 것을 알 수 있다. 본 연구는 SNS의 역사와 현황을 조감하는 것으로 시작하여 다른 매체와의 비교를 통해 그 위상을 찾고자 시도하였다. 사회와의 관계 관점에서는 악플이나 SNS를 이용한 범죄 등의 SNS 활용시의 리스크, 법적 문제가 될 수 있다. SNS상의 행위나 사업자가 제정하는 가이드라인에 대해 해설도 필요하다. 따라서 SNS에 대한 다양한 법적 문제를 논의하도록 할 것이다. 또, SNS의 활용 사례로서 재해대응에 있어서의 SNS 활용 사례를 소개하겠다. 더 기술적인 관점에서, SNS의 네트워크 기반 기술과 SNS의 정보활용에 대한 해설을 받고, 이런 기사들이 SNS를 이해하고 안전하게 이용하는데 도움을 주고 SNS를 더욱 활용하거나 발전시키는 데 도움이 될 것이다.
이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽 제공에 관련된 가장 중요한 이슈는 이동 호스트(클라이언트)에게 지속적인 QoS(Quality of Service)를 보장하는 것이다. 그러나, 핸드-오프를 초래하는 클라이언트의 이동성으로 인해 클라이언트와 네트워크간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에 대해 지속적인 QoS를 지원하기 위한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 각 셀은 핸드-오프 호를 위해 이웃 셀로부터 대역폭을 예약한다. 만약, 핸드-오프 호를 위해 필요 이상으로 대역폭이 예약된다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 핸드-오프 호를 위해 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 예약할 대역폭의 정확한 크기를 결정하고, 네트워크 상태에 다라 이 크기를 적응적으로 조정하기 위해 MPP(Mobility Pattern Profile)와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 또한, MPP를 이용한 다음-셀 예측 기법과 적응적 대역폭 예약을 기반으로 한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT1, FR-CAT1, AR-CAT1과 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 레저스포츠 참여동기를 유형화하고 그 유형에 따라 레저스포츠웨어에 대한 소비자의 요구 차이를 분석하고자 하였다. 분석결과, 선호 소재의 기능성은 움직임, 쾌적성, 체온유지 등으로 구성되었고, 구매 시 고려요인은 기본 중시, 과시성 중시, 실용성 중시 등 3개의 하위요인이 추출되었다. 개선 요구사항은 기본 기능 개선과 다양한 기능 추가 요인으로 구성되었고, 구매 만족 요인은 브랜드와 실용성, 디자인, 기능성 등 3개의 요인으로 구성되었다. 해양 레저스포츠 참여동기는 매니아, 여가, 건강 유형으로 그룹화되었다. 선호 소재의 기능성은 매니아 유형과 여가 유형이 건강 유형보다 움직임, 쾌적성, 체온유지 기능성을 선호하였다. 구매 시 고려요인은 매니아 유형과 여가 유형이 건강 유형보다 기본 중시, 과시성 중시, 실용성 중시 요인에 대한 고려가 더 높았다. 개선 요구사항에서는 기본기능 개선과 다양한 기능 추가 모두 매니아 유형이 가장 높고 건강 유형이 가장 낮았다. 구매 만족 요인에서는 실용성과 브랜드는 여가 유형이 높았고, 기능성 요인은 매니아 유형과 건강 유형이 높은 것으로 나타났다. 매니아층을 위해서는 기능성과 추가기능에 초점을 맞추고 건강 유형은 디자인이나 활용도 등을 중심으로 제품 개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 수용가의 에너지 절감과 최대수요전력 제어를 위하여 마이크로프로세서를 이용한 자동 전압 조정기(AVR)를 제안한다. 제안한 자동 전압 조정기(HS-AVR : Hybrid Switching Automatic Voltage Regulator)는 토로이달 코어에 1개의 직렬 권선과 분리된 4개의 분로 권선으로 구성되어 있는 단권변압기를 사용한다. 변압기의 전압 조정은 직렬 권선과 분로 권선의 연결 방법에 따라 감압/승압이 가능하다. 스위치는 릴레이와 트라이악을 병행하여 사용한다. 스위치의 조작 시 발생하는 권선의 여자돌입전류를 제어하기 위하여 트라이악을 이용하여 연결 상태를 변경하고, 연결 상태 유지 시에는 릴레이를 이용함으로써 스위치 소비 전력을 최소화 한다. 제어 신호는 여자 돌입 전류를 줄이기 위하여 전압 파형에 동기화 하여 제어되며 이를 위하여 소프트웨어 PLL을 사용한다. 소프트웨어 PLL은 전압 파형의 제로크로스, 전압 최고점 등의 동기화에 사용함으로써 스위치와 시스템을 최소화한다. 기존 전압 조절 스위치나 자동 전압 조정기 구조는 여자 돌입 전류로 인한 스위치 접점 손상을 막기 위하여 최대전류를 수용할 수있는 용량으로 구성함으로써 장치 크기가 매우 커지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이런 문제를 해결하여 자동 전압 조정기의 크기를 줄이고 효율을 높이는 방법을 제안하였다.
창의성에 대한 개념과 그 정의는 일찍이 여러 연구자에 의해 연구되어왔으나, 유례없던 감염병이 등장하면서 창의성은 최근 학계에서 더욱 주목을 받고 있다. 이는 변화에 대응하여 이전에 없었던 것을 창조하는 능력이 생존의 필수 역량이 되었기 때문이다. 이에 본 논문은 창의교육에 관한 다양한 선행연구 분석을 통해 현장 교사의 선제적인 창의성 신장을 목적으로 창의교육 실천적 전략 모형을 기반으로 교원 연수에 활용할 수 있는 창의성 교재를 제안한다. 제안된 교재는 창의적 스토리텔링 기법을 활용하여 정보 보안 원리를 교수할 수 있도록 구성하였으며, 교재를 활용한 교원 연수에서 교재를 통한 교원의 창의성 변화를 확인하기 위해 독창성, 유창성, 정교성, 종합력, 조직성 요인으로 구성된 40개의 문항으로 검사를 진행하였고, 모든 요인이 유의미하게 향상되었으므로 교재의 효과가 입증되었다고 볼 수 있다. 본 연구에서 개발된 교재는 교원들의 현장 교육 활용성을 높였다는데에 그 의의가 있으며, 본 논문이 창의 융합 교재 개발에 시사점을 제공하여 향후 관련 연구가 활발히 이루어지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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