클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) 환경의 중요성, 편리성이 점점 커지면서 개인 정보 (프라이버시, privacy)에 대한 염려도 점점 더 커지고 있다. 클라우드 환경에서 개인 정보의 보호에 대한 연구와 노력은 계속 지속되고 있지만 개인 정보의 침해에 대한 염려는 항상 존재하고 있다. 또한 대부분의 클라우드 환경이 제공하는 파일 단위의 단순화된 동기화 기법은 파일의 부분 변경을 어렵게 한다. 특히 파일에 데이터베이스를 생성하는 SQLite와 같은 내장형 DBMS를 사용하는 데이터 중심 앱에서 단순한 파일 단위의 동기화는 많은 정보를 잃어버릴 수 있게 한다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 데스크탑 컴퓨터를 이용하여 레코드 단위의 세밀한 동기화를 지원하는 개별 클라우드를 구축하는 기법을 제안하고, 데모 시스템을 구축하여 그 기능을 확인한다. 데모 시스템은 데스크탑 컴퓨터에 RESTFul 웹 서비스 기능을 구현한 후 모바일 기기의 스키마와 동일한 스키마를 클라우드 저장소인 데스크탑 컴퓨터에 구현하고, 낙관적 방식의 레코드 단위의 동기화를 지원하게 한다.
본 논문은 문서요약 시스템의 일부로써 신문기사의 문장을 효율적으로 구문 분석할 수 있는 구문 분석기를 구현한다. 요약의 대상인 신문기사의 문장은 보조동사, 화용조사, 인용동사 등 많은 동사들을 가지며, 이와 같은 동사들은 구문분석을 할 때 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문은 이러한 동사들을 단위화하고, 여기서 발생하는 주어 생략과 모호성 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 그리고 단위화의 결과로 나온 의미적 중심용언을 이용하여 문장의 필수 성분을 추출한다.
본 연구에서는 음성신호의 음소 단위 구분화 방법을 제안한다. 제안된 구분화 시스템은 화자 독립적이고, 음성신호에 대한 사전 정보 없이도 음소 단위로 구분화를 수행할 수 있는 특징을 갖는다. 구분화 처리는 입력 음성신호를 먼저 순수 유성을 구간과 순수 유성음이 아닌 구간으로 분리 시킨 후, 각각의 구간에 대해 세분화된 음소 단위로 분리시키는 2단계 구분화 알고리즘을 적용하였고, 이때 사용된 파라미터는 유성을 검출 파라미터, 영차 LPC 캡스트럼 계수의 시간변호 파라미터, ZCR 파라미터이다. 본 연구에서 제안한 구분화 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 사용한 대상어는 고립단어와 연속음성으로 구성된 어휘로서 전체 어휘중에 포함된 507개 음소에 대한 구분화율은 91.7% 이다.
측정은 초등 수학의 핵심 영역이지만 중요도에 비하여 측정 상황에서 단위에 대한 학생들의 이해는 충분하지 않은 것으로 보고되고 있다. 이에 본 연구는 길이 측정 상황에서 초등학교 저학년 학생의 단위 추론에 대한 수준을 분석하여 이를 바탕으로 측정 영역에서 단위 추론을 지도하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 개방형 수직선을 활용하여 길이 측정 과제를 적용한 초등학교 2학년 학생들의 응답을 수집 및 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준은 단위화, 단위 반복, 단위 분할 정도에 따라 1단위 반복하기, 주어진 단위 반복하기, 단위 사이의 관계 알기, 단위 변환하기의 4개의 수준으로 나타났다. 가장 많은 분포를 보인 수준은 길이 측정을 위해 단위 사이의 관계를 인식하는 수준이었으며 각 수준을 대표하는 단위 추론에 대한 학생들의 수준별 특징과 사례를 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준에 맞는 지도 방안이 요구되며, 불완전한 단위 추론 능력을 가진 친구들을 위한 추가 지도나 맞춤형 중재물의 활용이 필요함을 논의하였다.
본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.
시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.
최근 HD급 이상의 해상도를 가지는 영상을 위한 차세대 코덱 표준이 연구되고 있다. 이 코덱의 특징은 압축효율을 증가시키기 위해서 시간을 많이 소모시키는 복잡한 툴들을 많이 채택하고 있다는 점이다. 이는 실시간 방송에 대한 부담감으로 작용되기 때문에, 표준을 재정하는 전문가들은 속도 개선을 위한 병렬화 연구 또한 동시에 진행을 하고 있다. 병렬화 방법 중 슬라이스 단위 병렬화와 모듈 내부 병렬화가 대표적으로 논의되고 있지만, 이 두 가지 방법은 각각 시간 지연과 추가 비트 할당이라는 단점이 있기 때문에 이를 극복하기 위한 새로운 병렬화 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간 지연과 추가비트 할당을 극복 가능한 병렬화 기법을 연구하였는데, HEVC 코덱의 구조 분석을 통해 어떻게 병렬화 해야 단점을 극복할 수 있는지 알아보고 단점을 극복한 병렬화 기법이 속도 개선을 할 수 있는지 시간 분석을 통해 알아본다. 본 논문에서는 구조 분석을 통해 알아낸 CU 단위 병렬화 기법을 제안하고 CU 단위 병렬화 기법을 HEVC Test model reference software 2.1 decoder에 적용하여 Full HD 영상에 대해 Lowdelay에서 평균 19.83%의 속도 개선을 얻었으며, Randomaccess에서 평균 22.63%의 속도 개선을 얻었다.
파노라마 영상은 $360^{\circ}$ 방향의 모든 경치를 담는 기법을 말한다. 파노라마 영상은 전문적 기술자들이 여러 영상을 정합하여 제작되었지만, 기술이 점차 발전하여 현재는 일반 사용자들도 스마트 폰을 이용하여 손쉽게 파노라마 영상을 제작할 수 있다. 하지만 이는 파노라마 정지영상에 한해있으며 아직까지 파노라마 동영상은 제작에 있어서 기술적 어려움이 있다. 최근 들어서 파노라마 동영상 제작을 위한 여러 동영상 간의 시간축 동기화는 연구되었는데 연속되는 프레임들을 하나의 시퀀스로 묶어 시퀀스 단위로 키포인트 및 디스크립터를 추출 및 비교를 통해 동영상 간의 시간축을 동기화시키는 방향으로 나갔다. 하지만 동영상 시퀀스 간의 간격이 좁아 중복되는 데이터의 양이 많아 디스크립터 비교 연산 시간이 오래 걸리고, 동영상 간의 시퀀스 단위만으로 비교하기 인해 프레임 단위의 정확한 시간축 동기화에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이전 연구의 단점을 개선하여 여러 동영상 간의 시간축을 하나로 동기화시키는 기술을 최적화하는 방법을 제안한다.
JPEG은 정지 영상의 압축 표준으로 8$\times$8 블록을 기반으로 DCT 변환을 한 후 양자화 및 엔트로피 부호화 과정을 통해 압축이 이루어진다. DCT는 이미지를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 기법으로 대체로 저주파 성분은 저주파 성분끼리, 고주파 성분은 고주파 성분끼리 모아준다. 이러한 형태는 필요 없는 성분들을 쉽게 제거할 수 있어 압축이 효율적으로 이루어지도록 한다. 블록 기반의 압축 기법을 적용할 때 흔히 나타나는 문제점은 블록 기반으로 인해 발생하는 블?킹 현상으로서 이는 양자화로 인한 정보의 손실에서 비롯되며 그 기본이 되는 8$\times$8 블록 단위로 나타난다. 본 연구세어서는 작은 블록 단위를 16$\times$16의 매크로블록으로 확대한 개념을 이용하여 매크로 블록 내의 수직 및 수평 방향으로 1:2단위로 샘플링한 4개의 8$\times$8블록 간의 블록킹 경계로 없애 주도록 하고자 한다. 또한 16$\times$16의 DCT 블록 대신 16$\times$16 블록내의 8$\times$8 블록들을 이용함으로써 표준 기법에서 이용되는 8$\times$8 단위의 양자화 테이블이나 RLE기법 등을 그대로 적용할 수 있다.
기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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