본 연구는 ADHD 아동을 양육하는 어머니들의 체험을 통한 ADHD 아동에 대한 치료와 서비스 본질 의미를 탐구하고자 하였다. 본질을 탐색하기 위해 ADHD 아동에게 실시한 치료와 서비스의 경험을 Giorgi 4단계를 토대로 단계별 치료와 서비스 경험의 의미와 정보 채널의 과정을 연구문제 내용으로 기술하였다. 연구문제는 ADHD 아동 어머니들이 경험한 ADHD 치료 및 서비스 경험의 실태는 무엇인가?, ADHD 아동 어머니들이 경험한 ADHD 치료 및 서비스의 본질적 의미는 무엇인가? ADHD 아동 어머니들이 경험한 ADHD 치료 및 서비스 경험의 구조는 어떠한가?로 구성되었다. 이를 위해 2014년 6월부터 전화면접을 통한 접촉을 시작하였으며, 인터뷰는 2014년 12월부터 2015년 2월까지 실시되었다. 13명의 ADHD 아동 어머니를 대상으로 2~3회에 걸쳐 현상학적 연구로 진행되었다. 그 결과 ADHD 아동 어머니들이 경험한 ADHD 치료 및 서비스 경험의 본질적 의미를 통한 질적 구조는 '내가 변해야 우리 아이가 산다'는 것으로 인지의 변화를 가져온 '인식변화를 위한 동행과정'이었다. 이러한 과정은 '무지와 혼란 속에서 자기결정의 부재'를 가져온 경험을 통해 '지각한 현실과 불안에 대처하며 변화에의 욕구'를 가진 후 '변화를 시도하지만 아직 남은 미결의 과제'를 지닌 채 '긍정적 변화의 주체로' 맞서 나아가는 과정이었다. 이 연구결과를 통해 병합치료의 필요성과 치료를 지속하는데 있어 부모의 올바른 인식에 의한 치료 참여는 주요한 변인이 된다는 것을 알 수 있었다. 아울러 아동의 변화를 위한 어머니의 변화가 중요하지만 삶에 대한 어머니의 태도가 긍정적으로 변화될 때만이 이루어질 수 있는, 어머니의 인지의 변화 과정이었다는 것이다.
횡사구는 높이에 반비례하는 속도로 이동하므로 속도가 빠른 작은 사구가 속도가 느린 큰 사구에 계속 충돌한다. 충돌이 병합으로만 이어지면 일정한 규모의 사구열이 정상상태를 유지한 채 이동하는 현상은 설명할 수 없다. 최근 연구들은 사구의 충돌이 병합만을 유발하는 것이 아니라 모래의 재분배로 이어질 수 있다는 데 주목한다. 반면 사구 배후에 발달하는 바람그늘의 역할에 대해서는 아직 상세한 분석이 이루어지지 않았다. 이 연구는 기존 연구들을 토대로 횡사구 거동을 기술하는 지배 방정식을 유도하고, 횡사구의 지형발달을 '거동 공간' 상의 궤적으로 치환 분석하는 기법을 이용하여 바람그늘이 횡사구 지형발달에서 담당하는 역할을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 횡사구를 위치와 높이를 지닌 막대로 단순화하고, 사구의 형태 비율적 특징과 바람맞이 사면에 따른 풍속의 증가 현상, 사구의 모래포집 효율 등의 개념을 토대로 횡사구의 이동과 성장을 결정하는 관계식을 유도하였다. 유도된 관계식은 인접한 두 사구열 높이의 순서쌍으로 정의되는 평면(거동 공간) 상에서 사구의 거동 양상을 결정하는 영역과 사구의 진화 방향을 지시하는 벡터장으로 표현된다. 분석 결과 바람그늘의 기울기는 거동 공간에 수렴 영역을 생성하는 역할을 하지는 못하며, 다만 횡사구 지형발달의 경로에 영향을 미치는 요인으로 작용한다. 이 논문의 모형은 횡사구의 지형 안정성을 재현하지는 못했지만, 사구 간격-높이 관계의 지수를 관측값과 유사하게 제시한다는 점에서 주목할 만하다.
센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.
공간 데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 공간 데이터 큐브의 형태로 관리한다. 개념 계층을 지원하는 공간 데이터 큐브의 크기는 삽입되는 데이터에 비해 방대하기 때문에 구축된 큐브의 구조를 최대한 유지하면서 새로 삽입되는 데이터를 반영시킬 수 있는 점진적 갱신 기법이 연구되어 왔다. 하지만 접두 및 접미의 중복을 제거하여 데이터를 압축 저장하는 큐브에서는 병합된 경로 간의 충돌로 인해 큐브 갱신 시 갱신 내용과 상관없는 셀까지 동시에 갱신되어 갱신이상 현상이 발생한다. 본 논문에서는 공간 데이터 큐브의 점진적 일괄 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 갱신에 필요한 노드 복사본을 관리하는 자료 구조 및 재귀 탐색을 이용하여, 경로 간의 충돌이 발생할 경우 해당 노드의 복사본을 생성한 후 이를 갱신함으로써 갱신이상 현상을 방지한다. 이를 통해 다차원 개념 계층이 포함된 공간 데이터 큐브를 효율적으로 갱신할 수 있다. 성능 평가를 통해 기존 갱신 기법에 비해 제안 기법의 갱신 속도가 향상되었음을 보인다.
인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.
무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결해야한다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 데이터의 상이성과 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 검증하였다.
본 논문은 활주로 방향에 수직인 바람이 불어올 때 이로 인하여 활주로에 발생되는 유동현상과 받음각 변화량을 3차원 수치해석을 통하여 연구하였다. 3차원 수치해석결과 활주로 주변 시설물에서 발생된 후류로 인하여 활주로 상에서 발생되는 받음각 변화량의 최대진폭은 $6^{\circ}$이고 그 지속 시간은 약 1초 이내로 나타났으며 전체적으로 보면 불규칙적인 비주기적 성향으로 나타난다. 특히 시설물 사이를 통과한 빠른 흐름으로 인하여 발생된 후류가 병합되면서 더욱 강한 후류영역을 발생시켜 활주로 상에서 심각한 이착륙 불안정성을 발생시킬 것으로 예상된다.
이동 애드혹 네트워크는 이동 호스트들만으로 이루어진 자율적인 네트워크로 유비쿼터스 컴퓨팅의 연구와 더불어 활발하게 연구되고 있다. 이동 애드혹 네트워크의 평면적인 구조를 개선하기 위해, 계층적으로 네트워크를 관리하는 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존기법들은 멀티홉 클러스터링과 로드밸런싱에 관한 연구가 미약하다. 본 논문에서는 다중 흡 클러스터링을 지원하고, 클러스터 헤드 간의 로드 밸런싱을 고려한 클러스터링 기법을 제안한다. 이를 위해 이동 애드혹 네트워크에서 나타날 수 있는 클러스터의 분열 현상과 이에 따른 클러스터의 상태를 정의하고, 로드 밸런싱을 위한 참가, 병합, 분열, 클러스터 헤드 선출 등의 기법을 제안한다.
비디오를 이용한 비전기반 감시에서 움직이는 객체의 추적은 GMM (Gaussian Mixture Model)을 사용한 배경영상과 현재영상의 차이법을 이용한다. 문턱치를 통해 생성된 이진영상을 이용하여 객체 추적을 할 경우 객체 정보가 아닌 그림자에 의하여 객체가 병합되는 현상이 나타난다. 본 논문에서는 신경망(Backpropagation Neural Network)을 이용하여 그림자를 제거하는 방법을 제안하였다. 10개의 동영상에서 객체영역과 캐스트그림자(Cast-Shadow)영역의 훈련용 이미지에서 특징 값을 추출하여 신경망을 훈련시켰다. 캐스트그림자를 제거하는 방법은 이진영상의 객체로 추정되는 영역에서 그림자를 분리하는 방법을 기초로 하며 기존의 그림자 제거 알고리즘 (SNP, SP, DNM1, DNM2, CNCC)보다 그림자 제거 성능이 (16.2%, 38.2%, 28.1%, 22.3%, 44.4%)로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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