3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.
본 연구에서는 능동카메라에서 취득된 영상에서 이동물체를 효율적으로 추적하기위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 이동물체의 윤곽선영상을모델로 사용하고, Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 동일성 판별을 위한 평가함수로 사용하였으며, 실시간 처리를 위하여 Hausdorff 거리를 고속으로 계산하기 위한 등가변환방법과 기존 탐색알고리즘의 탐색회수를 줄이고 성능을 개선할 수 있는 반 교차정합기법을 제안하였다. 실험영상에 대한 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 이동물체의 위치를 정확히 탐색할 수 있으며, 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시킬 수 있음을 입증하였다.
MC-COMA 시스템에서 RBF 네트워크를 이용한 다중사용자 수신기를 제안하고자 한다. 제안된 수신기에서는 주파수 다양성을 효과적으로 이용할 수 있도록 RBF 네트워크가 주파수축에 연결된 구조를 갖는다. 본 논문에서는 주파수 선택적 다중 경로 페이딩 채널에 대한 모의 실험을 수행하였다. 이러한 모의 실험을 통해, 제안된 수신기가 near-far 효과에 대한 대응성과 사용자 용량증가를 통한 성능향상을 얻고자 하는데 사용될 수 있음을 확인되었다. 그리고 제안된 수신기가 도플러 주파수는 10Hz이고 경로수가 5일 경우 $10^{-3}$의 BER에서 병렬 간섭제거 기법을 이용한 다중사용자 수신기보다 약 1.8배의 사용자를 수용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 Medical Implant Communications Service (MICS) 주파수 대역을 사용해서 SD급 동영상의 실시간 전송이 가능한 체내이식용 의료기기를 위한 고속 전송기법을 제안한다. 제안 기법은 채널당 300 kHz에 불과한 좁은 대역폭으로 인한 전송률의 제한을 극복하기 위해서 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) 기법에 기반을 둔 다중반송파 전송방식을 사용하여 다채널 전송이 가능하게끔 한다. 여러 개의 MICS 채널을 동시에 활용하는 송신신호의 파워스펙트럼이 MICS 대역의 주파수 활용 조건을 만족시키면서 스펙트럼 효율을 최대화할 수 있도록, 최적화된 부반송파 할당과 IFFT 사이즈, 그리고 사이드로브 억압 기술이 사용된다. 또한 제안하는 기법의 효율적인 구현을 위한 하드웨어 구조도 제시한다. 실험 결과, 본 논문의 기법을 적용한 시스템은 기존의 MICS 대역 트랜시버들보다 최대 약 10배의 전송률 (4.86 Mbps)을 지원할 수 있는 것으로 나타났다.
음악 데이타의 양이 급속히 증가함에 따라 음악 데이타베이스의 오디오 특정을 이용한 내용기 반 음악 장르의 효율적인 유사도 검색 방법이 요구되고 있다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 시계열 패턴인 오디오 특징을 인덱싱 할 수 있는 인덱싱 기법과 데이터마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 인덱싱 기법을 기반으로 하는 유사 장르 음악 검색 시스템의 개발에 대하여 논의한다. 먼저, 시계열 패턴 인덱싱 기법과 데이터마이닝을 이용한 내용기반 음악장르 검색 시스템의 구조를 제안한다. 또한, 오디오 특정을 이용한 유사 장르 검색의 성능을 보이기 위하여 시계열 패턴 인덱스 화일을 구축하고 성능 분석 을 제시한다. 실제 데이타의 특정값을 이용한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인하였다.
주파수 선택적 페이딩 채널을 위한 선형 채널 추정 방식의 성능은 파일럿의 개수에 비례하므로 채널 추정의 정확도를 높이기 위해서 많은 파일럿을 쓰지 않을 수 없으며 필연적으로 전송 효율성이 낮아지는 단점이 있다. 또한 다중경로 채널의 희소(sparse)한 특성을 활용하지 않고 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 아주 적은 수의 파일럿으로 희소한 채널을 추정하는 정합추구 기반 알고리듬과 간섭도(coherence)를 최소화하기 위한 파일럿 배치 방법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통해 LS (least square) 채널 추정 방식보다 적은 수의 파일럿으로 우수한 채널 추정 성능을 보임을 확인한다.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 융합 인재 교육의 다양한 목표 중에서 인지적 측면 특히 창의적 사고력의 신장에 초점을 맞추고 창의적 사고력 신장을 위한 교수 기법으로서 '통합형 마인드맵'을 개발하고 적용하여 그 효과를 알아보았다. 통합형 마인드맵이란, 융합 인재 교육 지향 마인드맵으로서 기존의 마인드맵 특징을 유지하면서, 과학 주제를 중심으로 뻗어나가는 아이디어 발산의 범주를 과학(S), 기술(T)&공학(E), 예술(A), 수학(M)의 측면으로 해보도록 교사가 의도적으로 유도하는 특징을 지닌다. 그럼으로써 학생들은 학습한 과학 개념이 다른 분야(기술, 공학, 예술, 수학)와 밀접하게 관련되어 있음을 지속적으로 인식하게 되고 관련 지식을 넓힐 수 있으며, 이는 융합 인재에게 요구되는 창의적인 융합적 사고를 할 수 있는 밑거름으로 작용하게 된다. 통합형 마인드맵은 첫 번째 가지가 포함하는 핵심어의 범주에 따라 STEAM형, STEA형, STEM형, STE형의 네 가지 유형으로 구분할 수 있으며, 교사의 안내 정도에 따라 안내형, 중간 개방형, 개방형의 세 수준으로 구분할 수 있다. 또한 통합형 마인드맵 활동은 개인 별 뿐만 아니라 모둠 및 학급 토론을 통한 협동 학습 형태로 이루어지는 모둠 별, 학급 공유 활동의 형태로도 진행될 수 있다. 개발한 교수 기법은 중학교 2학년 학생들을 대상으로 한 학기 동안 적용하였으며, 실험반 학생들은 한 학기 동안 개인 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 모둠 별 통합형 마인드맵 활동 10회, 학급 공유 통합형 마인드맵 활동 3회로, 총 23회의 통합형 마인드맵 활동을 경험하였다. 그 결과 실험반 학생들의 창의적 사고력은 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다(p<.05). 본 연구에서는 창의성을 협의로 정의하여 발산적 사고라고 정의하였으며, 그 하위 범주인 유창성, 융통성, 독창성을 분석한 결과에서도 모두 유의미한 향상이 있었다(p<.05). 따라서 본 연구에서 개발한 통합형 마인드맵 교수 기법은 창의적 사고력의 신장에 긍정적인 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 그리고 창의적 사고력에 대하여 교수 기법과 인지 수준, 학업 성취도 수준, 성 별과의 상호 작용은 나타나지 않았다(p<.05).
3GPP에서 정의한 3세대 무선 이동통신 시스템인 WCDMA 시스템에서는 기지국에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크의 전력 제어를 위해 단말의 Target Signal-to-Interference Ratio (SIR)를 변화시키는 외부 회로 전력 제어와, 설정된 Target SIR을 통해 기지국의 전송 전력을 변화시키는 내부 회로 전력 제어를 사용한다. 그러나 기지국의 성능을 유지하기 위해 단말에게 제공하는 전력량은 제한적일 수밖에 없다. 때문에 3GPP 권고안에서는 전력 제어를 동작시키는 구간인 Power Control Dynamic Range (PCDR)을 정의한다. 본 논문에서는 기지국의 성능 향상을 위해 PCDR을 단말의 상태에 따라 적응적으로 변화시키는 Adaptive PCDR (APCDR)을 제안한다. 제안하는 APCDR 기법은 수신하는 프레임을 기반으로 측정된 SIR 값의 추이를 통해 단말의 현재 상태를 판별하며, 이를 기준으로 각 단말에게 적응적으로 전력 제어 구간을 결정해주는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 APCDR 기법은 기지국의 용량에 큰 영향을 끼치는 최대 코드 채널 전력량을 단말의 상태에 따라 변화시킨다. 최대 코드 채널 전력량을 변화시킴으로써, 각 단말이 순간적인 채널의 상태 변화에 의해 성능이 저하되는 것을 막고 반대로 기지국에서 멀리 위치하는 단말에게는 핸드오버가 이루어지기 전까지 보다 많은 전력을 제공한다. 이를 통해 전체적인 기지국의 Quality에 이득을 얻는다. 실험 결과는 고정된 PCDR을 갖는 경우와 제안하는 APCDR을 사용했을 경우, 용량에서는 거의 손실이 없는 것에 비해 단말의 Quality를 측면에서는 훨씬 향상된 결과를 나타내었다.s toward marriage and the family that existed before the course was reduced after the course. Also, there were gender differences in the attitudes toward love, spouse, sexuality, and gender-roles before and after the course, and there were significant impacts of the course for both genders, albeit in different directions.ethanol 농도가 높을수록 흡광도가 증가되었고 유기산 중 citric acid 에서 많이 증가되었다.생각되며 이를 위해 우리 모두가 폐백음식에 대한 올바른 이해와 인식을 가지도록 개개인의 진정한 관심과 노력이 요구된다고 여겨진다.는 r=0.5937였으며, 이 값들은 모두 1%의 높은 유의성이 있었다.지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.pplying" where the dietitian answered they applied HACCP voluntarily. The "Non-applying" didn′t have many surveyed items.난 반만 여성에서는 보행 능력, 통상적인 일, 인생을 즐김 항목과 활동성 정도간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 결론 : 암환자의 통증정도 및 지장정도는 여성이 남성보다 높았으며, 통증과 우울 및 활동도와의 상관관계에서 차이를 보였다. 앞으로 암성통증 관리 대책 수립시 여성과 남성의 이러한
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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