본 논문에서는 ABR(Available Bit Rate) 트래픽의 흐름제어를 방식들을 분석하고, 지연이 큰 PNNI망에서 VS/VD 스위치를 이용하여 효율적으로 ABR 트래픽을 제어하여, 공평한 전송율을 계산할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전송률을 계산하기 위하여 정확하고 공평한 분배를 계산할 수 있는 ER(Explicit Rate) 방식의 FMMRA(Fast Max-Min Rate Allocation)를 사용하였다. 그리고, 지연이 많이 된 상태에서도 큐에 있는 셀을 서비스하고 드레인하기 위하여, VD에서 VS로 전달된 큐 길이 정보를 이용하여 전송율을 계산함으로서 공평한 셀 서비스 분배를 할 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할 만한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 게임 도메인에서 웹 코퍼스를 이용하여 감성사전을 구축하는 방법과 구축한 감성사전의 평가 결과를 기술한다. 감성사전 구축을 위해 먼저 트위터 형태소 분석기를 이용해 국내 한 포털 사이트의 게임 관련 웹 문서를 기반으로 어휘를 수집하여 감성 사전 어휘 목록을 만들었고, 목록에 있는 단어들 중 동사와 형용사 품사의 단어들에 대해 감성 사전을 구축하였다. 구축된 감성 사전의 평가를 위해 영어 기반의 Senti-word Net(SWN)을 한글로 번역한 한국어 SWN을 이용하여 정밀도와 재현율 값을 계산하였다. 평가 결과 긍정과 부정 감성의 F-1 값에 대한 평균이 형용사의 경우 0.85, 동사에 대해 0.77을 각각 보여 주었다.
트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.
이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Trec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tsdin)를 예측하도록 하였다. Kwon과 Ramsey의 개발모델을 Goldman 의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 쉽게 몸의 예산 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.
다양한 응용분야에서 디지털 칼라영상은 프린터를 통ㅎ여 출력되어진다. 이러한 출력 장비들의 하드웨어적 특성은 칼라 영상의 색을 왜곡시켜 부정확한 색 재현을 얻게 된다. 본 논문에서는 색채학적 모델에 기반한 다차 비선형변환을 이용하여 주어진 칼라 프린터의 특성을 알아내고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 또한, 샘플의 개수를 변화하면서 비선형 변환식을 계산하여 기기의 특성화 모델링 과정에 필요한 적정수준의 샘플 개수를 제시한다. 실험을 통하여 원본의 색과 재현되어진 색의 색차를 구함으로써 제시되어진 방법의 타당성을 검증한다.
완벽한 가상 현실을 재현하려면 사람의 오감을 실제 세계 수준으로 정교하게 재현해야 한다. 현재 시각 효과는 상당히 발전해 있으나, 청각적, 음향적 부분은 아직도 발전 정도가 상대적으로 낮다. 가상 현실을 위한 음향은 크게 HRTF등을 이용한 음상 정위와, 음장 재현으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 가상 현실 체험자의 이동에 따라 효과적으로 음장을 재현하는 방법에 대해 논하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 전처리 부분과 실시간 처리 부분으로 구성되어 있으며 전처리 과정에서 음장을 계산하여 실시간 처리 부분에서 체험자의 위치를 추적하여 음장을 재현한다.
이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Tuec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tskin)를 예측하도록 하였다. Kwon와 Ramsey의 개발모델을 Goldman의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 몸의 예상 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.
긍/부정 선택 실험에서 나타나는 뇌파 변화를 연구하였다. 서로 다른 위치에서 측정된 뇌파의 시공간적 상호관계를 정량화하는 변수로, 시간영역에서 계산하기 용이한 동기율(synchronization rate), 편향성(synchronization rate), 편향성(polarity), 상호상관(cross-correlation) 등의 변수를 도입하여, 긍/부정 선택 순간의 뇌파 변화를 살펴보았다. 좌우 전전두엽(Fp1, Fp2)에서 특정된 뇌파를 사용하여 계산한 동기율, 편향성의 평균과 요동폭, 상호상관 등은, 선택 순간 근처에서, 평상시에 뇌파와 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.
본 연구에서는 7가지 실크직물의 스치는 소리를 녹음한 후, 색채로 변환시켜 변환색채에 대한 감각과 감성을 평가하고, 2차원 모형을 제시하여 감각/감성과 직물의 관계를 시각화하였다. 피험자 30명을 대상으로 변환색채에 대한 감각과 감성을 평가하도록 하였으며 색채의 물리량은 홍색비율(RP), 녹색비율(GP), 청색비율(BP)과 색채 빈도수(CC)를 계산하였다. 감성차원에 대하여 활동감, 우아함, 터프함의 세 요인이 도출되었다. 활동감 차원은 GP, CC와는 정적인 상관을 보였으며 능직물과 견방사의 교직물을 가장 활동적이라고 평가하였다 우아함 차원은 RP와는 정적상관을, CC와는 부적상관을 보였으며 수자직물과 평직물이 가장 우아하다고 평가되었다. 터프함 차원은 RP와 높은 정적상관을 가졌다. 능직물과 같이 색채 빈도수가 많고 홍색비율과 녹색비율이 많은 변환색채를 선호하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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