협동적 필터링은 사용자가 좋아할 만한 항목을 예측하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 다른 사람들의 평가 항목에 근거하여 추천하는 방법이다. 이러한 협동적 필터링 기법은 오늘날과 같이 대규모의 정보가 효과적으로 축적되고 이용 가능하게 된 정보화된 사회에서는 현명한 의사결정을 하도록 도와주는 역할을 한다. 본 논문에서는 대학생들이 수강과목의 취사선택을 용이하게 할 수 있도록 수강과목 추천 시스템을 설계하고 구현하였으며 실험적으로 평가하였다. 먼저, 학생들은 과거 자신이 수강하였던 과목에 대한 과목 선호도를 데이터베이스에 입력한다. 과목 선호도의 패턴이 유사한 학생들은 유사 그룹으로 간주된다. 성향이 유사한 사용자를 찾기 위해 일반적으로 사용되고 있는 피어슨 상관계수에 의한 유사도를 이용하였다. 수강 과목을 예측하려는 학생과 가장 유사한 패턴을 보이는 K 명의 학생들의 수강 과목에서 가장 높은 선호도를 보이는 과목들의 순서화된 리스트를 추천 과목으로 제시한다. 설문 조사를 통한 실험 데이터를 이용하였으며 평균 절대 에러를 사용하여 제안한 방법의 정확도를 평가하였다.
전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 디지털 방송 TV, VOD 등 제한된 네트워크 대역폭에서 서비스를 제공하기 위해 비디오 콘텐츠를 부호화하는 과정에서 고정된 비트율을 이용한 화질과 비교하여 주관적 화질을 유지하면서 적절한 비트율을 찾는 방법을 제시한다. 제안하는 예측 구조는 먼저 프레임에서 비트와 연관성이 있는 파라미터를 추출하여 프레임의 복잡도를 계산한 후, 비트가 많이 할당될 것으로 예상되는 프레임을 찾아 후보 프레임으로 추출하며, 추출된 후보 프레임들에 대해 실제 부호화하는 과정으로써 목표 화질을 기준으로 수학적 모델링을 통해 최종적으로 전송될 비트율을 예측하는 구조를 설계하였다. 실험 결과, 고정 비트율에 비해 저복잡도 영상에서 평균 43%의 비트 감소율을 보였으며, 이러한 영상의 비트 감소율이 있음에도 주관적 화질을 유지함을 알 수 있었다. 비디오 콘텐츠별 적절한 비트율을 찾기 위해 기존 구조에서는 다수의 부호화를 통해 결과물들의 주관적 화질 검증을 반복적으로 거치는 반면, 제안하는 구조는 사람이 관여하여 주관적 화질 검증을 반복적으로 수행하지 않아도 되며 일부 프레임만을 부호화하여 비트율 예측이 가능하다. 따라서 전체 프레임 중 평균 4% 프레임을 부호화하여 자동적으로 비트율을 찾을 수 있다.
캐리커처 자동 생성기를 개발하기 위한 본 연구는 과거의 여러 연구와는 달리 캐리커처 전문가들이 그리는 방법을 관찰하는 것에서 시작하였다. 관찰 과정에서 전문가들이 특히 그림을 그릴 때 대상물의 형태를 다른 유사한 다른 사물과 비슷하게 그려서 그 특징을 과장하고 있는 사실을 발견하였다. 우리가 일상생활에서 '무엇은 무엇을 닮았다'라고 표현할 때, 이는 동일한 형태 군에서 그 차이점을 부각 시켜서 표현하는 것이다. 본 연구에서는 그리고자 하는 대상물의 형태와 가장 유사한 기하학적 형태를 찾아 그 형태를 강조 변화 하고자 하였다. 연구의 범위는 벡터라인으로 그려진 2차원 단일 외형 폐곡선을 캐리커처 형태로 강조 변화하는 것으로 한정하였다. 이를 위하여 4종류의 유사 기하학적 형태 데이터베이스의 구성방법, 대상 유사 기하학적 형태를 찾기 위한 탐색 방법, 탐색된 데이터를 동일 크기와 좌표로 재배열 방법 그리고 강조 변화하는 방법에 관하여 논하였다. 사람 얼굴을 실험 대상으로 선정하여 데이터베이스를 제작하였다. 변화된 결과물에 대해서 설문한 결과 그 가능성이 입증되었다.
현대 사회는 TV, 잡지, 신문, 인터넷 등 다양한 매체를 통해 이미지를 접할 수 있으며, 이렇게 접하는 이미지들은 의식적으로 또는 무의식적으로 사람들의 삶과 인식에 결정적인 영향을 미친다. 과거의 이미지 생산 매체들은 장면을 물리적으로 동일하게 재현하는데 주된 목적이 있었던 반면, 최근에는 인지적 선호도에 의한 재현이 중요하게 인정받고 있으며, 사진의 선호도는 TV, 잡지, 신문, 인터넷 등 주변에서 접하는 시각적 콘텐츠의 영향을 받는다. 최근 이미지를 생산하는 재현 매체로서 가장 중요하게 사용되고 있는 장비를 디지털 카메라이다. 디지털 카메라의 이미지를 형성하는 핵심은 ‘빛’인데, 빛의 양, 즉 노출의 조절을 통해 이미지를 형성하게 된다. 현재 디지털 카메라는 물리적으로 정확한 재현을 목표로 노출을 조절하도록 설정되어 있는데, 물리적으로 정확한 조절이 반드시 인지적으로 선호도가 높은 조절은 아니다. 따라서 물리적으로 정확한 노출 설정이 아니라 인지적으로 정확한 노출 설정을 찾기 위한 실험을 진행하였다. 특히 인지적으로 색상과 농도 변화에 가장 예민한 피부톤을 기준으로 실험을 진행하였으며, 성별에 따라 노출 선호도가 다를 수 있으므로 남성과 여성 모델을 각각 촬영하여 자극에 사용하였다.
본 논문에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)을 이용하여 목표물을 찾은 후 기지국까지 통신 네트워크를 제공하기 위해 UAV 집단을 제어하는 방안을 제안한다. 기존의 통신 시설을 이용하지 않고 UAV들 간에만 무선 랜 통신이 가능하다고 가정한다. 제안 방안은 UAV들이 탐색지역 내에 위치한 목표물을 찾기 위해 기지국으로부터 선형 형태로 출발하고 목표물을 찾은 후에, 목표물에 대한 정보를 기지국까지 전달하기 위하여 UAV 그룹을 이동시킨다. 이 때, 목표물을 발견한 최소 하나의 UAV는 그 위치에 머무른다. 본 논문은 기지국으로의 이동하는 과정에서 안정적인 연결성을 유지하기 위한 방법을 설명한다. NS-2를 사용한 모의실험을 통하여 제안되는 기법을 검증하고 성능을 평가한다. 제안 기법은 기존의 통신 시설을 이용할 수 없는 재난 상황이나 전시 상황과 같이 UAV가 사람을 대신하여 목표물을 감지하며 기지국으로 신속히 전달하는데 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구는 중증 장애 자녀를 돌보는 어머니의 삶의 과정을 탐색하기 위하여 수행되었다. 연구 참여자는 중증장애 자녀를 돌보는 어머니 17명이며 참여자들과의 심층면담은 2010년 1월부터 2011년 5월까지 진행되었고 참여자 1명당 3~7회의 면담을 진행하였다. 연구 결과 119개의 개념과 41개의 하위범주, 20개의 범주가 도출되었다. 참여자들의 중증장애 자녀를 돌보는 삶의 과정은 '막막함', '암흑 속에 갇힘', '마음 다잡기', '일어섬', '삶의 재발견' 단계로 나타났다. 선택코딩에서 핵심범주는 '암흑 속에 갇힌 삶에서 벗어나 새삶 찾기'로 나타났으며 참여자들은 개인, 가족, 사회적 수준에서 암흑 속의 삶을 벗어나 다른 사람들과 관계를 회복하고 세상과 더불어 삶의 의미와 가치를 실현시키며 살아가는 경험을 하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 현재 시행되고 있는 장애인 복지정책 및 사회복지제도가 보완되고, 나아가 중증장애 자녀를 돌보는 어머니들을 지원할 수 있는 새로운 정책형성을 제안한다.
사람들은 월드 와이드 웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 외부에서 참조하는 링크가 많은 문서를 가지고 있는 문서 즉, 대중들이 관심을 가지는 문서를 상위에 보여주는 페이지랭크 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾아서 제공하지 못할 수 있다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어휘의 의미를 정확히 표현하고 있는 워드넷을 이용하여 사용자 질의 이력 정보를 분석하여 현재 질의를 확장한 개인적 가치와 페이지 랭크지수를 이용한 대중적 가치를 모두 고려한 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 상위 30개의 검색결과 중 평균 약 60% 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 구글 검색 결과에 비해 평균 약 14% 향상된 만족도를 나타내었다.
본 논문에서는 얼굴영상에 나타난 사람의 표정을 인식하기 위해 얼굴검출, 얼굴정렬, 얼굴단위 추출, 그리고 AdaBoost를 이용한 학습 방법과 효과적인 인식방법을 제안한다. 입력영상에서 얼굴 영역을 찾기 위해서 얼굴검출을 수행하고, 검출된 얼굴영상에 대하여 학습된 얼굴모델과 정렬(Face Alignment)을 수행한 후, 얼굴의 표정을 나타내는 단위요소(Facial Units)들을 추출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 단위요소들을 표정을 표현하기 위한 기본적인 액션유닛(AU, Action Units)의 하위집합으로 눈썹, 눈, 코, 입 부분으로 나눠지며, 이러한 액션유닛에 대하여 AdaBoost 학습을 수행하여 표정을 인식한다. 얼굴유닛은 얼굴표정을 더욱 효율적으로 표현할 수 있고 학습 및 테스트에서 동작하는 시간을 줄여주기 때문에 실시간 응용분야에 적용하기 적합하다. 실험결과, 제안하는 표정인식 시스템은 실시간 환경에서 90% 이상의 우수한 성능을 보여준다.
국내외 창업 교육 및 창업 현장에 있어 창업자 개인이 아닌 팀 단위의 역량을 중요시하고 있다. 다양한 창업지원 사업에서 팀의 구성에 따라 당락을 결정할 정도로 팀은 창업 초기에 빠르게 나아가기 위한 원동력이자 시너지를 낼 수 있는 중요한 역할을 한다. 또한 창업팀의 활동을 통해 구성원들의 역량이 성장하고 발전할 수 있다고 믿기 때문에 실패를 용인하고 재도전할 기회를 주는 등 사회 분위기도 개선되고 있다. 이러한 시대적 변화에 따라 기존의 창업가(entrepreneur) 중심에서 창업팀(entrepreneurial team) 단위의 연구로 흐름이 변화하고 있으나 이에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 더욱이 국내 연구에 있어 창업팀에 대한 연구는 초기 단계로 해외의 연구 결과에 의존하고 있어 한국의 창업환경에 맞는 창업팀의 연구가 필요하다. 이러한 연구의 부족은 창업팀이라는 연구 대상이 한정되어있다는 점, 시간의 부족을 겪고 있는 창업 팀원들에게 의미 있는 자료를 끌어내기 어려운 점 등도 애로사항으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 창업팀의 특성 중 학습 행동을 유발하는 요인을 찾기 위해 창업팀의 지각된 다양성과 그 다양성을 수용하는 태도에 관하여 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 팀원들의 지각된 사회범주 다양성과 지각된 정보다양성이 높을수록 다양성을 수용하고자 하는 의지가 높게 나타났다. 둘째, 정보 다양성과 가치 다양성을 수용하는 태도가 좋을수록 자발적인 학습 행동이 더 많이 발생했다. 셋째, 단순히 다양한 사람들을 섞어 팀을 구성하는 것 자체로만은 학습 행동을 유발하지 않음을 확인하였다. 지각된 사회범주다양성은 정보다양성의 수용태도를 매개로 자발적인 학습 행동에 영향을 미쳤으며, 지각된 정보다양성은 정보다양성과 가치다양성 수용태도를 매개로 학습행동에 유의미한 영향을 주었다. 팀은 긍정적인 영향과 함께 부정적인 영향을 주기도하여 구성원간의 갈등을 야기시키며 창업실패의 요인이 되기도 한다. 본연구는 이러한 팀의 특성을 살펴봄으로서 향 후 창업팀의 육성과 지원 시 팀의 구성원간의 문제에 대한 관심을 유도하고 팀의 특성과 관련한 연구의 확산에 기여할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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