서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture)는 엔터프라이즈 애플리케이션 개발 시 유연성을 보장하여, 비즈니스 변화에 최대한 민첩하게 대응하도록 지원한다. 그럼에도 불구하고 비즈니스와 제약조건을 하나의 서비스로 코딩하는 일반적 접근법은 비즈니스 룰의 변경을 위하여 전체 결합로직을 변경하는 등 많은 자원을 소모하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 서비스 시스템 개발에 관점 지향 기법(Aspect Oriented Approach)을 확장하여 적용한다. 관점 지향 기법의 기존 핵심관심(Core Concern), 횡단관심(Cross Cutting Concern)이외에 비즈니스 프로세스와 서비스에 포함된 비즈니스 룰을 룰관심(Rule Concern)이라는 새로운 관심사로 분리한다. 룰관심은 수준에 따라 프로세스 룰관심(PRA: Process Rule Aspect)과 서비스 룰관심(SRA: Service Rule Aspect)으로 구분된다. 시스템은 이러한 관심사의 분리를 통하여 핵심관심, 횡단관심 및 룰관심으로 각각 모듈화 되고 독립적으로 유지보수 되어 서비스 시스템의 적용성, 재사용성 및 유지보수성을 높일 수 있다.
동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up-Conversion)을 위한 효과적인 관심영역 분리 방법을 제안한다. 기존의 알고리듬은 움직임 벡터를 이용하여 관심영역을 지정하고 이를 기반으로 추가적인 재탐색이 요구되며 경우에 따라 잘못 예측된 움직임 벡터가 사용됨으로 인해 관심영역에 대한 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 이전과 다음 영상과의 시간적 연관성을 이용하여 이 두 영상간의 상관관계에 따라 효과적으로 신뢰영역 및 관심영역을 분리한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 알고리듬으로 생성된 보조 영상과 원본 영상과의 차이에 대해 제안한 관심영역 분리 방법을 적용하여 그 결과를 비교하고, 성능 척도로서 객관적 화질을 비교한다. 실험 결과를 통해 기존에 제시된 다수의 알고리듬 보다 비교적 간단한 방법을 통해 효과적으로 관심 영역을 분리하고 또한, 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다.
대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
이 연구의 목적은 중$.$고등학교 기술$.$가정과 교사의 수행평가에 대한 관심도 및 실행수준, 실행실태, 지원정도를 분석하여 수행평가의 보다 효과적인 실행을 위한 지원 체제를 수립하기 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구 자료는 텍사스대학의 교사 교육을 위한 연구 개발 센터에서 Hall. Hord등이 개발한 관심에 기초한 혁신채택 모형을 연구 도구로 하여 경기도에 소재한 95개 중$.$고등학교 기술$.$가정과 교사를 대상으로 우편을 통한 설문지로 수집하였으며, 157부를 최종 분석에 사용하였다. 자료는 SPSS/WIN 프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, 백분율, t-test, ANOVA, 카이검증 분석을 실시하였다. 이 연구를 통해 밝혀진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기술$.$가정과 교사들의 수행평가에 대한 관심도는 대부분이 실행 초기 상태를 나타내고 있었던 반면에, 실행수준은 4. 5단계에 많은 빈도를 보여 교사들은 자신의 수행평가 실행수준을 관심도가 시사하는 것보다 더 높게 평가하는 것으로서 이는 학교에서 본인의 관심도와는 관계없이 업무상 평가와 관련된 지침을 만들고 평가에 대한 근거 자료를 남겨야 하는 교육 현장의 현실과도 관련이 있는 것으로 보인다. 둘째. 수행평가 실행실태는, 실행수준이 높은 교사일수록 수행평가 본래의 취지에 부합된 실행실태를 보여주었으며, 수행평가 시행을 위한 지원에 대한 기술$.$가정과 교사들의 인식 정도를 조사 분석한 결과는 전반적인 평균점수가 7점 만점에 3점 이하로 나타나 지원의 정도가 미비한 것으로 나타났으며, 관심유형 및 실행 수준별 분석에서도 단계별 지원이 전반적으로 이루어지지 못하고 있음을 알 수 있다. 이상과 같이 중$.$고등학교 기술$.$가정과 교사들의 수행평가에 대한 관심도와 실행수준. 실행형태를 알아본 결과 교사들의 개인적 특성에 따라 관심유형과 실행수준에서 많은 차이점이 있음을 알 수 있었으며, 그 실행형태 또한 다양하게 나타나고 있으나 수행평가에 대한 지원 정도를 분석한 결과는 관심유형별로 차별화 된 지원이 전혀 이루어지지 못하고 있는 실정이므로 수행평가의 효과를 극대화하기 위해서는 교사 자신이 수행평가에 대해 지속적인 관심을 가져야 하고, 학교당국. 교육행정가. 교육전문가 등의 변화 지원자는 수행평가 실행과정 동안 발생하는 문제들을 해결할 수 있도록 개별화된 지원을 아끼지 않아야 한다. 따라서 교사들의 관심유형과 실행수준에 따라 수행평가에 대한 지원을 달리함으로써 교사들의 관심도와 실행수준을 향상시켜야 할 것이며 보다 효과적인 수행평가가 실시되도록 해야 할 것이다.
본 연구는 산학일체형 도제학교를 운영하는 두 주체인 학교, 기업 관계자를 대상으로 하여, 이들의 산학일체형 도제학교 정책에 대한 관심도를 분석하여, 향후 이의 효율적인 운영을 위한 시사점을 도출하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 어떠한 새로운 변화 도입에 대한 관련자의 관심도를 파악하는 데 활용되고 있는 관심중심수용모형(Concerns-Based Adoption Model; 이하 CBAM)을 활용하였다. 본 연구는 학교와 기업 관계자의 해당 정책에 대한 관심도를 살펴보기 위해서 산학일체형 도제학교의 두 중심 주체(학교, 기업 관계자) 139명(학교 관계자 84명, 기업 관계자 55명)의 응답 결과를 분석에 활용하였다. 분석 결과, 첫째, 현재 산학일체형 도제학교 운영 주체의 해당 정책에 대한 관심도는 비사용자 패턴과 유사하였다. 즉 현재 이들은 해당 정책에 대해 궁금해 하고, 성공적인 운영을 위해서 스스로 수행해야 할 역할이 무엇인지 정도의 수준으로 정책에 대해 관심을 갖고 있었다. 둘째, 산학일체형 도제학교 운영 주체를 학교 관계자와 기업 관계자로 구분하였을 때, 각 주체별 관심도 차이를 살펴본 결과는 다음과 같다. 먼저 0단계(무관심)를 제외하고 학교 관계자의 관심도가 기업 관계자 보다 상대적으로 높게 나타났다. 특히 5단계(협력적 관심)에서 가장 큰 차이가 있는데, 산과 학의 협동이 해당 정책의 성공 요인이므로 두 주체가 협력하여 해당 정책을 운영할 수 있도록 학교 관계자에게는 산학 협동을 할 수 있는 구체적인 방안을, 기업 관계자에게는 산학 협동의 중요성을 인식시킬 필요가 있음을 알 수 있었다. 다음으로 각 운영 주체 모두 4단계(결과적 관심)에서 가장 낮은 강도가 나타났다. 이는 운영 주체의 해당 정책 및 도제학생 평가 측면에 대한 관심이 상대적으로 낮은 것을 뜻한다. 하지만 정책을 개선하고, 보완하기 위해서는 정책에 대한 평가가 필요하며, 도제학생에게 평가는 자격취득과 연관되므로 향후 산학일체형 도제학교 운영 주체에게 평가 관련 다양한 정보를 제공할 필요가 있다.
압축된 영상에서 관심 영역은 다른 영역보다 중요하다. 여러 응용에서 관심영역은 높은 압축율을 요구할 뿐만 아니라 고화질도 요구되고 있다. JPEG2000에서 제안하고 있는 Maxshift 방법과 Scaling based 방법은 각각 비트율이 증가하는 것과 별도의 복호기를 필요로 하는 등의 문제가 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서 JPEG2000 Part 1의 Maxshift 방법에 기반한 관심영역 스케일링 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의하여 관심영역이 무손실 복원되기 전에 일정량의 배경정보를 복원할 수 있는 기능이 JPEG2000 복호기에서 수행될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 잠재적 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 정보, 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 고객화 이메일 자동 생성 에이전트 시스템을 설계하고 구현하고자 함이 본 논문의 목적이다.
대규모 온라인 게임과 같이 수많은 사용자를 수용하는 클라이언트/서버 방식 응용에서는 네트워크의 대역폭을 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 각 클라이언트의 관심영역에 해당하는 데이터만을 보내어 트래픽을 줄이는 방법을 관심영역 관리라 하며, 클래스기반, 영역 기반, 격자기반 등 여러 가지의 방법이 제안되어 있다. 본 논문에서는 작은 영역에서 거리 기반으로 관심영역을 정하는 관심영역 관리 기법을 제안하고, 이를 이용하여 참가자가 편중된 영역에서 생기는 트래픽 집중 현상을 해소하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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