운영체제 교과목은 운영체제의 구성 요소와 동작 방식에 관련된 복잡하고 추상적인 개념들을 다루는 교과목이지만, 대부분 교재 위주의 이론 수업으로 진행되어 왔다. 따라서 강의 내용에 대한 이해를 돕고 흥미 유발을 위해 교육용 도구의 활용이 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 운영체제의 기억장치 관리 정책에 속하는 페이지 교체 알고리즘들의 올바른 이해를 돕기 위해 페이지 교체 과정을 시각적으로 보여주는 웹 기반의 페이지 교체 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 운영체제 수업에 활용한 후 2010학년도와 2011학년도 수강생들의 학업 성취도를 측정하고 t-검증으로 분석한 결과는 페이지 교체 알고리즘에 대한 시험 문제 정답률과 교과목 성적의 차이가 유의한 것으로 분석되었다. 또한 관련분야 지식 습득에 대한 기여도와 시뮬레이터를 활용하는 수업 방식에 대한 만족도 설문조사를 통해 구현된 시뮬레이터가 교과목에 대한 흥미를 유발하고 학습 내용에 대한 이해도를 증진시키는 교육용 도구로 유용함을 확인하였다.
PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.
동영상 잡음 제거에 있어서 비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존에 제시된 비지역적 평균 기반 알고리즘은 잡음 제거에 우수한 성능을 보이지만 연산량이 많고 여러 장의 장면 기억장치가 필요하기 때문에 하드웨어 시스템 구현에 많은 어려움이 있다. 그러므로 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 알고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 개선된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다. 다양한 잡음 정도를 갖는 시험 영상에 대한 실험을 통해 수치적, 시각적 측면에서 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 알고리즘과 대등하거나 촬영 영상에 따라서는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
[상실의 시대], [1Q84]로 잘 알려진 무라카미 하루키는 신작으로 다시 주목 받는 작가다. '색체와 기억'에 '란 신작을 통해 퇴색되어만 가는 기억의 인간 탐구를 보여준 하루키의 전작 <태엽 감는 새 연대기>에서 의상을 통해 캐릭터 정서와 그 변화하는 역사를 관찰한다. 본 연구는 다양한 신체표상을 통해 스스로를 타자로 재생산하거나 변신하고 있는 캐릭터를 시각화한 의상 묘사에 주목한다. 등장인물은 의상을 통해 새로운 자신의 존재성립의 의지로 내세우거나. 또 그 '표면'을 매개로 그때까지의 자신과 다른 자기를 표현하려는 시도로 도구화한다. 자신이 타인에게 어떻게 보이고 싶은지에 대해 형성된 신체는, 다양한 사회적 성명을 주장하는 경우가 된다. 신체를 형성하는 것에 의해 자기를 형성하는 실천도 가능해지는 것이다. 이에 본 논문은 등장인물의 내면과 외견에 강한 관련을 설정, 특히 의상을 등장인물의 캐릭터를 나타내는 소설적 장치로 인식하였다. 그 결과 작품 속에서 직접적, 혹은 상징적으로 묘사되고 있는 신체와 의상의 체계를 구체화하고 그 의미의 상징교환의 구조를 파악 한다.
최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할수 있다.
영상과 그래픽 및 비디오와 같은 시각 매체들을 실시간으로 처리하기 위한 구현 기술과 그에 따른 확정성 측면에서 많은 연구들이 진행되고 있는데, 이러한 연구들은 영상처리 전용 프로세서 구현부터 다양한 매체들을 함께 처리할 수 있는 프로세서 구현을 포함하는 범주까지 진행되고 있다. 또한, 다양한 병렬처리 기법들이 실시간 처리를 위한 프로세서의 구현에 적용되고 있다. 본 논문은 이러한 시각매체들을 실시간으로 처리하기 위하여 메모리 시스템과 다수개의 처리기로 구성된 pipelined SIMD 구조를 갖는 병렬처리시스템을 제안한다. 메모리시스템은 m개의 메모리 모듈과 메모리 제어기로 구성되어 있는 다중접근 기억장치로써, m개의 메모리 모듈에서 병렬로 n(=p${\times}$q)개의 데이터에 접근하기 위한 다양한 형태, 즉, 행(1${\times}$pq)과 열(pq${\times}$1) 및 블록 (p${\times}$q) 접근을 제공한다. 제안한 병렬처리시스템에 얼굴인식과 퐁 음영 및 동영상에서의 자동영상분할을 적용하여 시스템 성능을 분석하였다.
Write-once-read-many times (WORM) 메모리 소자는 1회에 한해 쓰기 가능한 저장 장치로서 반영구적인 기록 보존을 필요로 하는 분야에서 널리 사용되는 저항 구조의 비휘발성 메모리 소자이다. 무기물을 사용한 WORM 메모리 소자의 제작과 소자의 전기적 특성에 관한 많은 연구가 활발히 진행되었으나 절연성 고분자인 Polystyrene (PS) 박막에 분산된 ZnO 나노입자를 이용한 무기물/유기물 복합 구조의 WORM 메모리 소자에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 본 연구에서는 ZnO 나노입자가 분산되어 있는 PS를 스핀코팅 방법으로 박막 형태로 증착하여 WORM 메모리 소자를 제작하고 전기적인 성질을 조사하였다. 소자를 제작하기 위해 ZnO 나노 입자와 PS를 용매인 N,N-디메틸포메미드에 혼합하여 소자를 제작하였다. 그 후 하부 전극인 ITO가 증착되어 있는 유리 기판 위에 ZnO와 PS가 분산되어 있는 고분자 용액을 스핀 코팅 방법으로 도포한 후에 열을 가해 용매를 제거하여 박막을 형성하였다. ZnO 나노입자가 분산되어 있는 PS 박막 위에 Al을 상부 전극으로서 증착하였다. 전압을 인가하여 측정한 전류-전압 특성은 1.5 V에서 소자의 전도도가 크게 향상이 되는 것을 관측하였다. 읽기 전압에서 낮은 전도도(OFF 상태)와 높은 전도도 (ON 상태)의 크기는 $10^3$으로 이며, ON 상태가 된 이후에는 OFF 상태로 전환되지 않는 전형적인 WORM 메모리 소자의 특성이 관측되었다. ZnO 나노 입자가 없이 PS 만으로 박막을 제작한 소자는 쌍안정성 특성이 나타나지 않았다. 따라서 소자에서 전류 쌍안정성으로 나타난 원인은 PS안에 분산되어 있는 ZnO 나노입자에 기인함을 알 수 있었다. 제작된 WORM 메모리 소자의 기억 유지 특성에 대한 결과는 장시간에 걸친 측정에서 ON 전류 및 OFF 전류의 변화가 거의 없었다. 이 실험 결과는 제작된 무기물/유기물 복합 구조를 가진 WORM 메모리 소자는 우수한 기억 특성을 가지고 있으며 반영구적인 메모리 소자로 사용할 수 있음을 제시하고 있다.
최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 $227{\times}227$의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.
현대전에서는 전파를 이용하여 적의 정보를 알아내거나, 적이 탐지하려는 아군 정보를 보호하는 임무를 수행하는 전자전 분야의 중요성이 증가하고 있다. 전자전 분야의 대표적인 전자공격 방법 중 하나인 레이다 재밍기법은 적 레이다를 교란 및 기만하여 아군의 위치 정보가 노출되는 것을 방지한다. 레이다 재밍기법 중 하나인 속도기만 재밍기법은 도플러효과를 이용하여 표적의 속도와 위치를 추적하는 펄스 도플러 레이다를 대상으로 사용된다. 속도기만 재밍기법은 DRFM (Digital Radio Frequency Memory)을 이용하여 수신신호를 주파수 변조해서 송신하는 방법으로 구현할 수 있다. 본 논문은 위상 샘플방식 DRFM을 이용하여 속도기만 재밍기법 중 하나인 VGPO/VGPI 재밍기법을 구현하는 방안을 기술하고, 제작한 보드를 통해서 주입신호 환경 하에서 VGPO/VGPI 재밍기법의 동작을 검증하였다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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