본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.
최근, 스마트기기의 기술 및 사용자의 급증과 더불어, 스마트워치 시장이 성장하고, 그 효용성 및 사용성이 지속적으로 확대되고 있다. 스마트워치의 강점은 웨어러블 휴대성, 응용의 즉시성, 데이터 다양성 및 실시간성 등이다. 이러한 강점에도 불구하고, 스마트워치는 배터리 제약, 디스플레이 및 사용자 인터페이스 크기 제약, 메모리 제약 등의 한계성을 지닌다. 또한, 개발자 및 표준 디바이스, 운영체제 표준 모델, 킬러 애플리케이션 모듈 등의 보완 필요성이 제기된다. 특히, 스마트워치는 사용자의 생체정보 모니터링 및 응용이 주요한 서비스로 자리하고 있다. 이러한 스마트워치의 생체정보는 실시간 대용량 데이터를 생성한다. 생체정보 서비스의 고도화를 위해서, 센싱 데이터를 원격 스마트폰 또는 로컬서버저장소로 안정적인 피어-투-피어 전송이 수행되어야 한다. 본 연구는 스마트워치 시스템에서 무선 원격 피어-투-피어 전송 안정성을 보장하기 위한 동기화 방법을 제안한다. 이러한 동기화 방법에 기초한 무선피어-투-피어 전송 프로세스를 설계하고, 비동기 전송 프로세스와 제안 동기 전송프로세스를 분석하여 전송량 증가에 따른 전송 효율화 방법을 제안하다.
KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) 전류전송계 (Current Feeder System)는 4.5 K의 저온에서 운전되는 초전도자석과 300 K의 실온에서 운전되는 전원장치 (Magnet Power Supply)를 전기적으로 연결하는 장치이다. 전류전송계는 최대 35 kA의 DC 전류가 인가되는 TF 자석용 및 350초간 20$\sim$26 ㎄의펄스 전류가 인가되는 PF 자석용으로 분리되어 있으며 리드박스 내부는 전류인입선, 초전도버스라인, 열차폐체 및 냉각라인 등이 설치되어 있다. 리드박스와 초전도버스라인 진공덕트는 KSTAR 주장치와는 별도로 진공배기 시스템이 구축되어있으며, 전체적으로 아령 형상을 하고 있는 진공공간을 효율적으로 진공배기하기 위하여 버스라인 덕트와 주장치 저온용기 사이에 진공 분리막 (Vacuum Separator)이 설치되어 있다. 진공배기를 위한 초벌배기계는 로터리펌프 및 부스터펌프 (Mechanical Booster Pump)로 구축되었으며 고진공 배기계는 4대의 크라이오펌프 (Cryo-pump)로 구축되었다. 진공장치 운전을 위해 PLC 기반의 로컬 제어시스템을 구축하였고 장치 안전을 위한 자체 인터록과 중앙인터록 시스템 및 중앙제어연계시스템이 함께 구축되어 있다. 전류전송계 설치완료 후 진공배기 시운전을 통해 배기시스템의 자가진단 및 리드박스 내부에 설치되어 있는 헬륨배관의 진공누설검사를 완료하였으며, 액체질소를 사용하여 전류인입선 냉각시험을 완료하였다.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
최근, 인터넷 프로토콜 텔레비전 (IPTV) 서비스가 일반화되어 TV시청 뿐만 아니라 다양한 인터넷기반 서비스가 가능하다. 이러한 IPTV 시스템에서 STB(Set-Top Box)는 실시간 멀티미디어 콘텐츠를 송수신 할 수 있도록 지원하는 네트워크 단말 장치로써 작동한다. 이러한 IPTV 네트워크는 일반적으로 FTTH(Fiber-To-The-Home)와 같은 광섬유(Optical Fiber) 기반의 광대역기반 네트워크에 의해 제공되지만 현재 대부분의 IPTV STB는 대역폭(Bandwidth)을 공유하는 이더넷(Ethernet)과 같은 로컬 영역 네트워크(LAN)에 연결된 장치 중 하나로 연결된다. 따라서 HD급 고화질 콘텐츠 및 다양한 서비스 지원을 위한 IPTV STB을 위하서는 1Gbps와 같은 충분한 광섬유 기반의 네트워크 대역폭을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 광섬유 네트워크에 바로 장착할 수 있는 새로운 FC(Fiber Channel) 내장형 IPTV STB를 제안한다. 그 후 해당 제안된 FC 내장형 IPTV STB의 우수성을 확인하기 위하여 해당 FC 내장형 IPTV STB가 장착된 FC-AL(Fiber Channel-Arbitration Loop) 네트워크를 구성하여 해당 아키텍처의 성능을 검증한다. 우수한 IPTV 아키텍처의 성능을 확인하기 위하여 철저한 시뮬레이션을 통하여 평균 시작지연(Average Start-up Delay) 시간, 평균 거부비율(Average Reject Ratio) 및 동시 사용자수(Number of Concurrent Users)를 측정한다. 놀랍게도, 제안된 FC 내장형 IPTV STB가 장착된 IPTV 네트워크 아키텍처는 10 msec 미만의 우수한 평균 시작지연(Average Start-up Delay) 시간, 3 % 미만의 수용가능한(Acceptable) 평균 거부비율(Average Reject Ratio) 및 아키텍처를 확장 할 때 동시 사용자수의 선형증가(Linear Increase)를 보여준다. 이는 제안된 FC 내장형 STB가 광섬유 기반의 광대역 대역폭을 효과적으로 사용하여 전체 IPTV 네트워크 성능에 우수한 영향을 미치고 있음을 보여준다.
선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.
이 논문은 동아시아적 사유를 통해 경계의 의미에 대하여 접근함으로써 경계 담론의 외연을 확장하고자 한다. 사람에게는 우선 '나'라는 '자기 경계'가 있다. 그 몸 경계 속에 정신활동의 경계가 있어서 타자를 대상으로 여기거나 대상을 그려낸다. 동아시아 문화권에서 원초적으로 경계는 국경, 강계(疆界)를 가리키는데, 그것은 물론 불교의 공(空)의 세계를 나타내기도 한다. 경계는 동아시아 사유에서 '인간의 의식이 향하는 곳'이라는 의미가 중요하게 자리 잡고 있고, 그것은 정치, 사회, 문화, 예술 방면에 걸친 것이어서 그리 단편적이지도 않다. 사람에게 생명이 있는 한, 참으로 다가가지 않으면 안 되는 '경계'도 있고, 정신적으로는 욕망, 의지, 관념이 빚어내는 경계도 있다. '경계' 의미에는 사람의 사물 인식 체계에 관계되는 것도 있다. 눈, 코, 입, 귀, 신체 등 오감의 인식 과정에 의한 경계도 있다. 그런 경우라면 다분히 불교적인 맥락에 기초한 사물 인식 차원에 관한 접근인데, 그 같은 인식 시스템에서 발생하는 '경계'는 궁극적이거나 바람직하지 않아서 탈피하지 않으면 안 되는 것도 포함되어 있다. 이 같은 점에 유의하여 경계의 의미, 인간의 의식이 불가피하게 만드는 경계, 부정적인 인식의 경계 등을 성찰하면서 우리가 진정으로 만들어야 하거나 탈피하지 않으면 안 되는 경계 문제를 이 논문은 접근한다.
이 논문은 동아시아적 사유를 통해, 소통적, 관계적, 자율적, 대안적인 각도에서 판에 박힌 공동체 이념을 성찰하려는 것이다. 공동체란 이 세상의 주체인 내가 타자를 만나 서로 공통된 목적을 달성하려는 집단적인 형태의 공간이다. 그 공간은 국가, 사회, 민족일 수 있겠지만, 지역 문제, 생태, 환경을 다루거나 동호회와 같은, 사람의 몸과 마음이 바라는 바에 따라 달라질 수 있다. 어느 면에서 공동체는, 제도적인 측면의 국가나 이념적이고 상상적인 민족 공동체와 달리, 개체적인 인간 삶에 주안점을 둔다. 그것은 정해진 제도에 따라 인위적이거나 일률적인 시스템이 작동하는 공간이 아니라, 사람의 몸과 마음이 사랑하고 욕망하는 영토를 마련해주는 곳이어야 한다. 그런 공동체에서는, 참여자의 자율적 생명의 기운이 세상에서 관계적으로 역동하고, 거기에 설사 지도자가 있더라도 '무위'의 정치만 있어서 개개인의 의지가 현실화 될 수 있어야 한다. 이렇듯 사람이 본성대로 살 수 있으며 그 취향을 펴는데 장애가 없는 공동체를 희구한다면, 이는 동아시아 사유에서 그 이념을 어렵지 않게 찾을 수 있으며, 그런 공동체 이념은 우리 시대에 대안적 성격을 지니고도 남을 것이다. 이 논문은 이 같은 점에 유의하여 공동체의 의미를 접근한다.
본 연구에서 본 연구에 참여한 FGI 대상자들은 경상북도 관광 홍보관 활성화에 관한 인식 및 장기적인 지역 활성화를 위해서는 국내·외 관광객 시장에 맞는 관광 홍보관 및 안내소 기능 통합이 필요하며, 모바일 환경 변화에 따른 관광 홍보관 IT 기술 접목과 경상북도 23개 시·군의 통합 시스템 구축과 로컬 푸드, 특산물 판매, 관광 기념품 판매 연계, 지역 기업의 판매망 구축을 통한 경상북도 지역의 관광자원·안내을 연계한 차별화된 서비스는 지역의 지속 가능한 발전이 가능하다. 즉, 경상북도 지방자치단체 간의 협력적 네트워크 구축과 이를 통한 각 지역의 이해관계자 업무 소통과 공유하여 경상북도 23개 시·군의 관광홍보관 활성화를 통해서 경상북도 방문하는 국내·외래 관광객의 증가와 지역경제 활성에 대한 장기적인 홍보관 운영·마케팅 구축 전략이 필요하다고 제시하였다. 연구의 한계점으로는 FGI 분석 결과를 통한 질적 연구를 수행하였기 때문에 분석결과를 일반화하기에는 다소 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해서는 향후 구조화된 설문조사를 통한 정량적 연구로 보다 타당성 높은 연구결과를 담보할 수 있을 것이다. 또한 경상북도 지역의 관광 홍보관 책임자, 관광공무원 이해 관계자, 관광분야 전문가, 다양한 전공 분야의 교수에 대한 표본의 수를 좀 더 확보하여 분석방법의 타당도와 신뢰도를 높일 수 있도록 질적 연구를 강화하기 위한 노력도 수반되어야 할 것으로 사료된다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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