한 산업에서 인력 수급을 전망하는 것은 인력의 수요자인 기업의 측면에서는 안정적인 인력 확보 전략을 수립하기 위해서, 공급자인 산업 종사자들에게 있어서는 자신들이 앞으로 진출해야할 산업의 매력도를 파악하기 위해서, 그리고 정부 차원에서는 관련 산업에 있어서 중복 투자의 방지와 효율적이고 균형된 산업 발전을 위한 정책 수립을 위해서 매우 중요하다. 그러나 이러한 인력 수급 전망들은 종종 잘못된 시장 분석으로 인하여 인력의 과소 공급 또는 과잉 공급이라는 의도하지 않은 결과를 가져오는 경우가 있다. 이는 전체적인 시각에서 시장의 구조적 특성을 분석하기보다는 현상을 조사하는 수준에 머물거나 현재의 상황 또는 단일 산업만을 고려할 뿐 시간의 흐름에 따른 동태적 변화와 지연된 피드백의 효과, 그리고 관련 산업간의 유기적 연관관계를 반영하지 못한 채 단기적이고 단선적인 관점에서 인력 수급을 전망하는데 그 원인이 있다고 볼 수 있다. 특히, 다른 산업과의 연관 관계가 복잡하고 인력의 수요의 급증에도 불구하고 산업에서 요구하는 인력을 양성하기까지 많은 시간이 소요되는 첨단 산업 및 신생 산업에서의 경우 이러한 현상은 더욱 두드러지게 나타날 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 변수간의 상호 동태적인 관계와 시간의 흐름에 따른 행태를 분석하는 데 용이한 SD 방법론에 기초하여 최근 빠르게 성장하고 있는 정보보호산업에서의 동태적인 인력 수급 모델을 구현하여 향후 국내 정보 보호 인력의 수급 행태가 어떻게 전개될 것인지를 분석해 보았으며 이를 통하여 동태적 시각에서 인력 수급 불균형 현상의 원인을 파악하고 문제해결을 위한 대안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.
본 논문은 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 종래의 시공간 그리고 공간 주파수 블록 코드는 전파 환경이 공개되어 있으므로 심각한 전파 탈취 문제를 극복해야 한다. 이러한 전파 공개 문제를 피하기 위해, 시공간 블록 코드를 위한 랜덤 코드 데이터 보호 방법이 제안되어 있지만, 이 알고리즘은 직교 주파수 분할 다중화 블록별로 채널 결합을 바꿀 수 있는데, 이와 같은 종류의 느린 스위칭은 근처의 수신기들이 전송된 데이터를 검출할 확률을 증가시킨다. 이 논문은 데이터 심볼 기반의 빠른 스위칭 알고리즘 즉, 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 모의실험 결과는 제안하는 알고리즘이 랜덤 부호 반전 타이밍 시퀀스를 모르는 수신기의 성능과 비교하여 우수한 성능을 보유하고 있다는 것을 나타내었다.
본 연구는 단일사례로 동물공포증에 대한 이론적 명제를 기반으로 한 도구적 사례연구이다. 지렁이 공포증을 겪는 여성 연구 참여자로부터 아버지에 대한 심리분석을 목적으로 6개의 범주가 도출되었다. '두려운 존재', '늘 따라다니는 여자 문제', '은밀한 부정행위와 충격', '처벌에 대한 두려움', '지렁이 상징과 공포 전위', 그리고 '지렁이 공포증' 이다. 무서운 아버지에 의한 처벌 불안이 공포증의 원인 이었다. 연구 참여자에게 지렁이 공포증은 아버지에 대한 두려움이 지렁이에게 전위 된 것으로 지렁이 공포는 아버지의 대리물로 해석된다. 즉 지렁이 공포증은 아버지에 대한 오랫동안 억눌린 두려운 감정이 다시 발현되는 것을 대체하는 도피와 방어 과정으로 이해되어야 하며, 그 상징성은 병적 가족 분위기의 은유적 변형으로 볼 수 있다.
효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 Microsoft사의 Disk Operating System(DOS)와 같은 단일 프로그램만 지원하는 운영체제상에서의 무선 원격제어를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 DOS 시스템과 윈도우즈 컴퓨터간의 중계 역할을 위해 비디오 전송기, 가상 네트워크 드라이버, 무선 키보드 모듈로 구성된다. 15Mbps 무선 랜 환경(802.11n)에서 성능을 측정한 결과 영상의 경우 초당 10 ~ 15 영상프레임을 전송하고, 네트워크 드라이버의 연결속도는 약 8Mbps이며, 키보드 입력의 경우 실시간 처리가 가능하다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 DOS기반 어플리케이션의 원격제어 솔루션으로 매우 적합하다 할 수 있다.
본 연구의 목적은 온톨로지 계층구조에 정의된 키워드들 간의 연관성을 참조함으로써 주어진 텍스트의 주제를 식별할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 텍스트의 중요한 문장들로부터 추출된 키워드들은 계층구조에 존재하는 개념들에 사상된다. 모든 단어가 사상되면, 대응되는 개념들은 한 개의 단일 개념으로 일반화 되며, 그 단일 개념이 텍스트의 주제가 된다. 본 연구는 온톨로지와 단어 빈도를 사용해서 신뢰성과 정확도를 향상시키기 위한 지식 베이스와 통계적 접근을 병행한 하이브리드 방식의 접근 방식으로서 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지식 베이스만을 사용한 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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