본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
정보통신기술의 발달은 학습자들에게 시간과 공간의 제약을 벗어나 자신이 원하는 시간에 학습할수 있는 환경을 제공하게 되었다. 이런 환경하에 등장한 WBI 는 학습환경의 큰 변화를 야기하였다. 그러나 이런 WBI만으로는 학습효과를 가져올수는 없다. 그 이유는 모든 학습자들에게 고정적이고 일률적인 학습자료는 다양한 학습자들의 수준과 학습능력 등 개별적 특성을 효과적으로 반영하지 못하기 때문이다. 개별학습을 위한 WBI는 학습자들의 학습효과 증진을 위해 학습자들의 다양한 특성을 반영하여야만 한다. 본 논문에서는 '컴퓨터활용능력'자격증을 취득하기 위한 개별학습시스템을 통해 학습자들의 수준에 맞는 학습자료의 제시와 개인성적정보를 통한 학습효과를 증진, 테스트후 점수의 부족한 세부영역의 제시를 통해 학습자의 개별성을 효과적으로 반영할 수 있는 WBI를 구현하고자 하였다.
LEO 통신위성 Constellation을 이용한 Packet-Level Broadcast Message 상용 서비스를 구현할 수 있는 육상, 해상 및 공중 이동체 탑재 수신 전용 단말기로 Application DTE를 직결, 차량항법 및 교통 정보 등 관련 서비스 IT화에 공헌하는 저 궤도 위성 방송망 구성 및 관련 기술을 현 운용 중인 Little LEO 개별 통신 개념으로부터 방송 형식으로 개정 연구 개발한 사항으로 소개한 것이다.
본 논문은 컴퓨터과학 교육에서 협동학습과 개별학습이 학습자에게 어떠한 효과가 있는 지에 대해 연구하였다. 협동학습은 우리나라 IT 기업들에서는 프로젝트 방식의 업무 처리 비중이 높아지고 있기 때문에 컴퓨터 과학 분야의 학습자들에게 협동학습의 훈련은 매우 중요시되고 있다. 본 연구는 개별학습과 협동학습에 대해 학습자들이 어떠한 견해를 가지고 있는지를 연구하고 학습 유형 별 실험을 통해 어떠한 학습의 차이를 가져오는지 설문과 실험을 통해 분석하였다. 이 연구는 서울 소재의 한 대학교에 컴퓨터 관련학과 전공과목을 수강하는 학생들을 학습 방법에 기초해서 두 집단으로 나누어 실험하였고 그 결과를 비교 분석하여 효과 및 문제점을 논의한다.
HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 특징벡터를 이용하여 여러 객체가 움직이는 환경에서의 효과적인 개별객체 추적 방법을 제안한다. 알고리즘의 구성은 크게 영상의 전처리 과정, 객체검출, 객체추적으로 구성하였고, 다양한 궤적과 객체의 움직임을 갖는 6개의 동영상을 이용하여 실험하였다. 객체간에 겹치는 현상이 일어났을 때, 객체의 중심좌표와 예측좌표를 이용하여 개별 객체를 구분하였다. 제안한 시스템을 실험에 사용한 비디오에 적용한 결과 85.45%의 추적 성공률을 보였다. 제안한 시스템은 사물의 위치 및 움직임 패턴을 분석을 요하는 보안 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
우리나라의 항만은 수 출입화물의 99.5%를 처리하며, 육로 및 철도 수송 물동량의 기종점 역할을 수행하는 중요한 곳으로서 항만 물동량의 신속한 처리와 자동화 시스템에 의한 비용절감은 엄청난 효과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너를 자동으로 식별할 수 있는 자동화 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt-Mask)를 적용하여 윤곽선을 추출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보영역을 검출한다. 검출된 식별자 후보영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별 식별자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
Multi-Vision의 경우 전체 제품의 화질이 동일하게 설정이 되어야 하므로 설치 시에 각 제품의 화면 조정이 필요 하다. 이러한 이유로 제품 별 개별 제어가 필요 하다. 본문에서는 리모컨을 가지고 각각의 제품을 개별적으로 제어를 위한 방식을 제안하며 이를 위해서는 UI상에 Set ID 와 Picture ID구현이 필요 하고 리모컨 Code(IR 신호)의 In/Out의 연결을 위해 Cable을 통한 Daisy chain이 필요 하다. 각 제품들에 Set ID를 할당 한 후 변경하고자 하는 제품의 Picture ID를 Set ID와 동일하게 설정하면 ID가 동일한 제품에 한하여 Scaler에서 리모컨 Code(IR 신호)를 Decoding을 하도록 System을 구현하므로 제품 별 개별 제어가 가능 하게 된다.
매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
이 연구는 정보통신기기 수출량에 관해 하향식(Top-down) 방법에 기초한 예측 모형을 제시한다. 하향식방법은 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목간에 계층적 관계를 바탕으로 순차적으로 예측을 수행하는 방법이다. 전체와 개별 항목간에 관계는 데이터의 시계열 특성과 데이터에 영향을 주는 요인들에 의해서 만들어진다. 이러한 관계를 바탕으로 하는 하향식 예측은 전체 수출량을 먼저 예측한 후 이 예측치를 바탕으로 하여 개별 항목에 대한 예측을 수행한다. 하지만 하향식 방법은 가장 아래 계층의 예측치를 산출하기 위해 필요한 것이며 최종 예측치는 가장 마지막 계층에서부터 예측 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 결국 하향식 예측 방법은 전체와 개별 항목 사이에 상관관계가 높고 계층화되어 있는 구조에 적합하다. 이 예측 대상이 되는 정보통신기기 수출량에 대한 적용 사례를 살펴보자. 계층 구조를 보면 정보통신기기 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목으로 정보통신기기 분류별(유선기기, 무선기기, 방송기기, 정보기기, 기타부품기기)과 국가별(미국, 일본, 중국 등 7 개국)로 나뉘어진다. 다시 이 아래 계층으로는 국가와 정보통신기기의 행렬 구조(예: 미국-유선, 일본-부품 등)에 의해 35 개로 나뉘어진다. 각 단계별 예측 방법을 보면 전체 수출량은 시계열 특성과 거시적 변수를 반영한 시계열 모형, 그 아래 계층인 국가별과 분류별 모형에는 전체 수출량 시계열 특성과 국가별과 분류별에 영향을 주는 관련 변수를 반영한 회귀모형 그리고 행렬 구조에 대한 예측은 상위 계층의 시계열 특성과 행렬구조 데이터의 계절성이 반영된 다중 회귀모형을 이용하였다.ndex, mobile user′s will first be classified by their traffic volume, and then calculate the average tariffs per minute of each group of users, and lastly weight-average those tariffs per minute. And finally, this paper shows the mobile tariff index by considering those averaged tariffs and the carriers′ market shares to reflect the contribution of individual carriers and the users′ traffic volume.완화될 수 있다. 즉, 봉지를 씌웅으로서 봉지 내의 대기 환경이 외기보다 안정적으로 유지되고 직사광선이나 농약 및 마찰로부터 과실을 보호해 주기에 동녹이 어느 정도 방지될 수 있는 것이다. 그러나 기존의 황금배봉지는 동녹의 정도를 완화시킬 뿐 완전히 방지할 수 없었으며, 봉지를 적 용한 재배조건에서의 동녹발생 기구를 정확히 이해하지 못했었기에 효과적으로 봉지의 기능 을 개선하는 것이 불가능하였다. 과설의 미려도는 과실의 맛과 함께 그 가치를 결정짓는 중요한 물성으로서 우리나라 황 금배 재배환경과 특성에 알맞은 배봉지의 제작이 선결될 때, 배 품질의 향상, 안정된 공급이 가능하게 될 것이며 아울러 농가의 수업증대와 수출 경쟁력 강화가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 측면에서 황금배 재배농가가 당면한 동녹발생의 문제점을 신속한 해결 을
최근 통신망 상호접속에 관한 이슈가 정보통신산업 부문에서 활발하게 논의되고 있다. 이 논문의 목적은 쌍방향 상호접속체계의 유형을 $\ulcorner$동일요금 접속체계$\lrcorner$ 및 $\ulcorner$개별요금 접속체계$\lrcorner$로 분류하고, 각 유형별로 최적 정산체계의 경제적 특성을 분석하는 것이다. 본 연구를 통하여 얻은 주요 정책적 시사점 중의 하나는 $\ulcorner$쌍방향 동일요금 접속체계$\lrcorner$ 하에서는 기업간 대칭성이 효율적 정산을 위한 필요조건이지만, $\ulcorner$쌍방향 개별요금 접속체계$\lrcorner$ 하에서는 기업간 대칭성이 반드시 요구되지 않는 다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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