오늘날 국내외적으로 심각한 기후변화로 인하여 안정적인 식량 확보를 위한 수단으로써, 1년 내내 계획적 식물재배가 가능한 공장형 식물공장의 필요성이 크게 증대 되고 있다. 또한, 도시 내 빌딩에서도 설치 운영 가능한 식물공장은 단위 면적당 생산성을 크게 향상 시키며, 유통 비용 절감과 제품신선도를 유지할 수 있는 장점을 갖는다. 이런 빌딩형태의 식물공장에는 태양광을 대신하는 인공조명이 필수적이다. 식물 공장용 인공광원으로 요즘, 에너지 효율이 높고 재배 식물에 적합한 최적의 파장을 선택적으로 공급 할 수 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 원격에서 재배 식물에 최적인 환경을 제공하기 위한 시스템에 대해 기술하였다. LED 조명과 $CO_2$, $O_2$, 온도, 습도, 조도센서, 색상센서들은 설치 및 유지 보수가 쉽도록 지그비(ZigBee) 네트워크로 구성하였으며, 이더넷 게이트웨이를 통해 인터넷에 연결되도록 하였다. 또한 식물 공장은 특성상 좁은 실내 환경에 많은 수의 LED 조명들이 밀집되어 설치 운영된다. 이런 운영 환경을 감안하여 LED 제어를 위한 데이터의 송수신에는 유선과 무선 네트워크를 혼용함으로써 무선 노드들의 데이터 전송 트래픽 부담을 줄일 수 있도록 하였다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
학습자 스스로 학습내용, 학습방법, 학습순서 등을 결정하고 재구조화할 수 있는 학습자 통제 환경에서는 학습자의 특성을 고려한 개별화 학습이 가능하다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 학습내용. 학습매체, 보조학습콘텐츠, 자료제시유형 등을 다차원적으로 제공하기 위한 다차원 학습경로 패턴 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템에 대하여 만족도 검사를 실시한 결과 보조학습콘텐츠에 대한 만족도가 "매우 만족" $24.5\%$, "만족" $35.17\%$로 가장 높게 나타났다. 학습자 수준별로는 하위수준의 학습자에 대한 만족도가 "매우 만족" $20.2\%$, "만족" $31.2\%$로 상위수준의 학습자 "매우 만족" $18.4\%$, "만족" $28.54\%$ 보다 높게 나타났다. 개발된 시스템은 드릴-업, 드릴-다운 등의 OLAP 기술을 이용하여 학습자들에게 다양한 각도로 다차원적으로 의미 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.
A total of 200 hospital employees participated in this study from January 2009 to June 2010. For the survey, each participant was given necessary items for external health exams. Cronbach's alpha was calculated for the survey regarding wireless networks. There was a need for educating data processing workers in the medical field regarding fundamental information prior to wireless network construction. The reason is high scores would be collected, which would reflect knowledge regarding data processing used at hospitals and the differences between paper charts and electronic charts. However, low scores were obtained which reflected knowledge regarding the differences between wired and wireless networks and Mini-PACS. Time for each patient was shortened to a maximum of three minutes and minimum of one minute for treatment and transmitting medical images when comparing pre and post wireless network construction(p < 0.01). Scores from the pre and post construction survey increase 1.98, 1.65, and 1.43 points for activity in the health screening area, usage of space in the health screening vehicle, and patient information storage respectively(p < 0.05). The number of patients receiving external health screenings twelve times was 3,655 prior to construction of a wireless network system. However, the number increased to 4,265 after construction. The increasing percentage was 17% in total. Prior to construction, X-ray images were taken 527 times, but after construction of a wireless network, this number growed to 1,194 and it was 116% increase. The loss of patient's medical treatment charts was reduced from 19.8% to 18.7% after construction. We believe that educating medical workers on Mini-PACS and Mini-OCS Systems will not only increase their efficiency but also make patients receiving better treatment.
최근 사운드 디자인은 기업에서 제품에서부터 마케팅, 웹에 이르기까지 기업이미지를 고려한 기억에 남을 만한 경험의 멜로디를 디자인하여 사용하고 있고, 생활환경이나 공공시설 등 여러 분야에서도 사운드가 각 분야의 아이덴티티 확립에 필요한 요소로 사용되고 있다. 지방자치단체시대를 맞이하여 각 지자체에서는 지역 활성화를 위한 지역 아이덴티티의 확립에 지역의 정체성 확보와 지역의 잠재력, 자원을 활용한 지역개발에 많은 관심을 기울이고 있다. 또한 도시이미지 제고를 위해 지역이미지통합사업(CIP) 등 적극적인 사업을 추진하고 있다. 그러나 이러한 일련의 사업들은 시각적인 측면에 치우치거나 인식의 부족으로 인하여 아이덴티티 구축에 한계가 있다. 소리의 고장인 전주에 소리에 관련된 축제와 대회가 많이 개최되고 있으나, 정작 소리에 대한 아이덴티티가 없는 상황이다. 따라서 전주만의 특색 있는 소리의 조건을 제시하고 이를 통해 지역이미지 활성화를 위한 아이덴티티 구축에 필요한 요소로서 활용될 수 있도록 자료를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 지역 의 소리 이미지를 찾기 위한 소리 샘플은 지역민이 가장 선호하는 자연의 소리 중 한국의 아름다운 소리100을 사용하였다. 이중 선호 샘플을 추출하여 각 샘플에 대한 형용사이미지를 설문을 통해 요인 분석을 하였다. 분석 결과 전주지역의 특색 있는 소리이미지 요인으로는 조화, 강약, 대비, 문화성을 고려한 밝고, 경쾌하며, 편안한 소리 이미지를 도출할 수 있었다. 이는 지역이미지 활성화를 위한 아이덴티티 구축에 필요한 요소로서 활용될 수 있도록 자료를 제공하는 데 있다.
제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF 방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.)으로 높은 점수를 보였으며 내장첨가량에 따른 관능특성에서는 온쌀죽은 내장 $2{\sim}5%$ 첨가, 반쌀죽은 내장 $3{\sim}5%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 높은 점수를 보였으나 쌀가루죽은 내장 $1{\sim}2%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 통해 온쌀은 2%, 반쌀은 3%, 쌀가루는 4%의 내장을 첨가하여 제조한 전복죽이 이화학적, 물성적 및 관능적으로 우수한 것으로 나타났다.n)방법의 결과와 비교하였다.다. 유비스크립트에서는 모바일 코드의 개념을 통해서 앞서 언급한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 문제점을 해결하고자 하였다. 모바일 코드에서는 프로그램 코드가 네트워크를 통해서 컴퓨터를 이동하면서 수행되는 개념인데, 이는 물리적으로 떨어져있으면서 네트워크로 연결되어 있는 다양한 컴퓨팅 장치가 서로 연동하기 위한 모델에 가장 적합하다. 이는 기본적으로 배포(deploy)라는 단계가 필요 없게 되고, 새로운 버전의 프로그램이 작성될지라도 런타임에 코드가 직접 이동하게 되므로 버전 관리의 문제도 해결된다. 게다가 원격 함수를 매번 호출하지 않고 한번 이동된 코드가 원격지에서 모두 수행을 하게 되므로 성능향상에도 도움이 된다. 장소 객체(Place Object)와 원격 스코프(Remote Scope)는 앞서 설명한 특징을 직접적으로 지원하는 언어 요소이다. 장소 객체는 모바일 코드가 이동해서 수행될 계산 환경(computational environment
박테리아-동물플랑크톤의 영양적 관계와 이에 미치는 요인들을 파악하기 위하여 2005년 4월부터 12월까지 팔당호 생태계의 영양상태가 다른 팔당댐앞과 경안천 두 지점을 선정하여 동물플랑크톤의 여과율과 박테리아의 C-flux를 분석하였다. 동물플랑크톤은 소형 (Microzooplankton, MICZ: 60-200 ${\mu}m$)과 대형동물플랑크톤(Macrozooplankton, MACZ: >200 ${\mu}m$)으로 구분하여 각 그룹에 대하여 별도로 섭식률을 조사하였다. 두 지점에서 박테리아 밀도와 계절적 변화양상은 유사하게 나타났다. 동물플랑크톤은 두 지점 모두 윤충류(Brachionus, Keratella, Polyathra)가 수적으로 크게 우점하였으나, 탄소생물량은 지각류(Daphnia)가 가장 높았다. 동물플랑크톤은 봄에 높은 밀도와 탄소생물량을 보였고 여름철 집중강우 시기를 기점으로 크게 감소하였다. 지점별로는 경안천에서 상대적으로 높은 탄소생물량이 나타났다. 박테리아에 대한 동물플랑크톤 여과율은 팔당댐앞에서 봄, 가을철에 높고 여름철에 낮게 나타나는 계절에 따른 변화가 명확하게 나타난 반면, 경안천에서는 팔당댐앞과는 달리 여름철에 높게 나타났다. C-flux는 두 지점 모두 봄철과 가을철에 높게 나타났다. 군집여과율과 박테리아 C-flux는 MACZ가 MICZ보다 높았고, 그 정도는 경안천에서 더 높게 나타났다. 여름철의 집중강우로 인한 짧은 체류시간과 수체의 교란이 동물플랑크톤의 섭식에 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
팔당호, 경안천과 하수처리수에서 Scenedesmus sp.가 성장이 가능하고 영양 염류를 제거할 수 있는지를 확인하였다. TN과 TP 농도가 각각 1.9과 0.02 mg $L^{-1}$인 팔당호 광동교에서 채취한 시료에 Scenedesmus sp.를 접종한 다음, 교반한 경우에 미세조류가 증식하고 영양 염류 농도가 50% 감소하였다. 또 TN과 TP 농도가 3.0과 0.09 mg $L^{-1}$인 경안천 시료에 Scenedesmus Sp.를 접종한 결과, 규조류 등과 경쟁에 의하여 미세조류 현존량은 239~259 chl. ${\alpha}\;m^{-3}$로 낮았으나, 역시 영양 염류는 접종율과 관계없이 약 50% 감소하였다. 하수처리수에는 이미 Scenedesmus sp.가 존재하고 있었고 대조구와 접종한 실험구 사이에는 미세조류의 현존량의 작은 차이가 있었으나 처리효율은 큰 차이가 없었다. 팔당호와 같은 상태의 영양 염류를 가지고 있는 자연수에서는 Scenedesmus sp.를 접종하고 교반을 가하면, 미세 조류의 생체량이 증가하고 영양염류를 제거할 수 있음이 확인되었고 하수처리수에서는 따로 Scenedesmus sp.를 접종하지 않아도 영양 염류를 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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