대학 전산망은 다양한 종류의 하드웨어와 소프트웨어로 이루어진 대표적인 이질망이며 , 다양한 성향을 갖는 사용자들이 공존하는 환경이므로 망 계층 보안 서비스의 도입이 필연적이다. 본 논문에서는 대학 전산망에서 IPSec을 도입하는데 필수적인 IPSec 키 관리 시스템을 제시한다. 제안된 IPSec 키 관리 시스템은 IPSec과 PKIX가 결합된 형태로 구성되며 , 각 호스트는 부팅 과정에서 IP 주소를 결정 한 후, 망 계층 서버에 자신의 IP 주소와 공개키를 등록하여 망 계층 보안 서비스를 제공하도록 한다. 또한 망 계층 인증 서버는 웹 인터페이스를 통해 망 관리자가 전체 구성원의 키를 관리하는 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 고해상도 자궁 내막 세포들을 대상으로 정상세포와 이상세포들을 구별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 계층적 구조를 갖는 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 기반으로 네 가지 세포들을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서 고해상도 영상을 분류하면서도 복잡도 증가를 막기 위해 효율적인 전처리 과정을 사용하였다. 다양한 컴퓨터 실험을 통하여 제안하는 기술을 사용할 때, 인식률이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 클러스터링의 확장성(scalability)을 향상시키기 위한 방안으로 새로운 초기 클러스터링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 k-NN 그래프를 구축하여 초기 클러스터의 중심이 될 객체를 찾고, 이 객체를 중심으로 유사한 다른 객체들을 초기 클러스터에 포함시키는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안하는 방법의 성능 개선 효과를 규명하였다.
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
창조계층은 전문 지식 및 기술을 가지고 창의적이고 혁신적인 업무에 종사하는 직업군을 뜻하며, 지역의 경제성장에 중요한 역할을 한다는 점에서 많은 관심을 받아 왔다. 이에 지역정부에는 도시의 경제 성장을 위해 창조계층을 유입하기 위한 각종 정책 및 방안들을 제시하고 있으나 실제 창조계층이 이동과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 17차 노동패널 자료를 이용하여 창조계층의 이동특성과 이주동기를 분석하여 함의를 제공하고자 하였다. 연구결과 첫째, 창조계층은 비창조계층에 비하여 이동성이 높았다. 둘째, 창조계층 이동자는 여성보다 남성이, 20대와 30대의 젊은층이, 미혼보다는 기혼자, 전세 등 자가가 아니며, 아파트에 거주하는 이동자가 많았다. 셋째, 창조계층과 비창조계층이 이주 동기에는 차이가 존재하였다. 창조계층의 이주 동기는 주거 요인과 직장 요인이 중요한 역할을 하였다. 특히 비창조계층에 비하여 직장 요인이 더 중요한 것으로 분석되었다. 넷째, 인간관계, 편의시설 등의 변수는 창조계층의 이동에 중요한 영향을 주지 않았다.
산업구조의 변화에 따라 창조계층의 중요성이 강조되고 있음에도 불구하고 창조계층 내 성별임금격차에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 창조계층 내 성별 임금격차에 영향을 미치는 다양한 요인들을 노동패널 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 남성 창조계층의 임금이 여성창조계층의 임금보다 높다는 것을 실증적으로 확인하였다. 둘째, 창조계층의 성별에 따라 임금에 영향을 주는 요인이 다르게 나타났다. 셋째, 창조계층 내 여성근로자는 차이에 의한 임금차별을 겪고 있지만, 이보다는 더 큰 부분은 성차별에 의한 것이라는 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 비창조 계층과 비교하여 창조계층의 성별임금격차는 작았으며, 차별에 의한 성별 임금격차는 젊은 세대가 가장 높았다.
본 연구는 부구조화에 기초한 계층적 접근방법을 이용하여 프레임구조에 대한 설계민감도해석과 최적화를 수행한다. 이 방법의 개념적 틀은 유형의 구조계와 무형의 설계과정을 계층적으로 모델링하고 부구조화해석과 다단계최적화를 결합하는데 있다. 여기서 해석과 총합을 위한 수학적 모델은 공통의 부구조화체계와 기반위에서 설정된다. 이러한 수학적 구조적 기반위에서 모듈화된 거동해석과 민감도해석 및 최적화과정이 서로 연계되고 통합된다. 여기서 설계민감도정보는 상태공간방법으로 계산되고, 시스템단계의 활성조건과 중량비 규준을 통해 부구조들의 조율이 이루어진다. 대형프레임구조에 대한 수치 예제들을 통해 본 연구의 타당성 및 효율성과 유용성을 검증한다.
현재 주소정합(address matching) 기술 중 가장 잘 알려진 방법은 미국 센서스국에서 개발된 것으로서 거리이름을 기반으로 한 주소체계에 그 적용이 가능하다 그러나 한국, 일본과 같은 많은 국가들의 주소체계는 장소의 계층적 구조에 기초한 계층적 주소체계로 인하여 현재의 주소정합 기술을 적용하기가 불가능한 상황이다. 따라서 본 연구는 인간활동에서 생성되는 2차원적 3차원적 주소정보를 주소좌표변환(geocoding) 하기위한 지역적 주소정합방법, 특히 한국의 주소체계에 적합한 주소정합방법을 이론적으로 개발하는데 그 목적을 둔다. 이에 이 논문은 2차원 및 3차원 주소정합기술로 구성된 3차원 주소위치확인에 적용할 수 있는 새로운 접근방법을 설명한다.
본 논문은 다중 안테나 시스템을 통한 재전송 환경에 적합한 Multi-Strata Space Time Code(MSSTC) 부호화 기법을 제안한다. MSSTC는 두 개의 직교 시공간 블록 부호(OSTBC)가 각 계층을 이루고 이들이 중첩되어 구성된 부호이기 때문에, 각 계층 내에는 간섭이 존재하지 않으나, 계층 간에는 간섭이 존재한다. 본 논문에서 제안한 기법은 각 계층을 구성하는 OSTBC의 위상과 전력을 전송순서 마다 적응적으로 바꾸어 할당해 줌으로써 계층 간 간섭이 재전송에 의해 빠른 속도로 완화되는 효과를 보인다. 제안된 기법에서는 수신단이 1 bit의 정보를 송신단으로 피드백하고 송신단은 이 피드백 정보를 이용하여 두 계층 중 한 계층만이 위상을 두 값 중 하나로 선택하도록 하므로 매우 효율적이다. 또한 본 논문은 제안된 기법에 적합한 계층 당 전력할당 비율을 해석적으로 구하여 적용하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법이 간섭 완화 효과로 인하여 기존 기법 들을 재전송환경에 적용한 방식들에 비해 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
복잡하고 다원화되어 있는 재택건강관리 계획 모델링을 계층적 작업 네트워크 계획을 기반으로 설계하여 분산 네트워크의 성능을 최대한으로 활용한 자동화 계획 설계를 제안하였다. 이를 위하여 SHOP라는 계층적 작업 도구를 이용하여 응급, 주의, 비정상, 정상과 같은 4가지 시나리오 모델에 따른 맞춤형 건강관리 계획 설계를 구현하여 재택건강관리 시스템의 상태분류에 대한 보조 의사 결정 도구로써 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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