본 논문은 초점화자와 인물 그리고 서술자 모두 '나'로 지시되는 일인칭 서술자 애니메이션의 서사적 기능과 의미 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 성인이 되어 자신의 유년 시절을 회상하는 유년의 '나'와 성인이 된 지금의 '나'가 어떤 관계를 맺는지, 그리고 유년 인물의 체험과 감각이 서사를 읽는 관객에게 주는 미학적 효과는 무엇인지 살펴보았다. 성인 서술자의 회고적 서술상황은 '체험적 자아(유년 자아)와 서술적 자아(성인 자아)사이의 긴장감'에서 오는 서사적 효과를 갖는다. 이들 작품은 성인 서술자의 고백을 통한 유년 체험이 중심이지만, 성인 서술자의 시선은 언제나 '현재'로 향한다. 즉, 일인칭 서술자가 갖는 회상의 미학은 숨겨진 것, 망각된 것들의 가치들을 끊임없이 환기시키는 것과 관련되어 있다. 또한, 유년 인물 초점화자가 '경험의 주체'로 나서는 서사 기법은 합리적인 시스템에 길들여진 시선에서 벗어나, 대상 그 자체로 사유하게 하는 질적 변화를 갖는다. 성인이 되면서 상실된 미메시스적 능력이 유년 감각의 총체성과 만나 질적 변화를 일으키는 것이다. 따라서 애니메이션의 일인칭 서술상황에서 서술자가 갖는 의미는 작품의 미학적 완성도뿐만 아니라, 관객의 작품 수용에도 결정적인 영향을 주는 고도의 전략적인 서사 장치임을 알 수 있다.
본 연구는 제조 부문과 서비스 부문 간의 서로 다른 6시그마 프로젝트에 대해 분석하였으며 각 부문 별 8편씩 실제 프로젝트 사례를 바탕으로 서술하였다. 서술 단계는 6시그마 기법 중 DMAIC 방법을 기본으로 하였으며 최근 6시그마를 도입하고 있는 서비스 부문에 대해 제조 부문과의 차이점을 분석하여 향후 서비스 부문이 6시그마 도입하는 과정에서 문제점과 나아갈 방향을 제시하고자 한다.
솔리드 모델링은 형상 모델링(geometric modeling) 기법 중 3차원 형상을 솔리드의 형태로 표현하기 위한 기법으로 컴퓨터가 디자인에 사용되기 시작하면서 3차원 형상을 컴퓨터에 어떻게 표현할 것인가를 연구하는 분야이다. 이 분야는 다른 CAD분야의 핵심이 되고 있게 때문에 이들과 중복되는 내용이 많으나 다른 분야에 대한 내용이 별도로 서술되기 때문에 본 고에서는 이들과 중복되지 않는 내용을 중심으로 최근의 연구동향에 대하여 알아보기로 한다.
이 글에서는 플라즈마 식각공정의 진행에 있어서 중요한 EPD제어기법과 파라미터 최적화에 대해 서술하였다. 또한 플라즈마 응용 식각장비의 발전경향과 다중체널 제어기의 개발에 대해서도 알아보았다. 현재의 연구는 기존의 장비를 이용하여 회로를 보다 미세화하고자 하는 연구와 새로운 장비의 개발을 통한 고집적화로 구분할 수 있다. 또한 제품의 가격 경쟁력을 위해서 웨이퍼의 대구경화가 일반적인 추세이다. 웨이퍼의 대구경화는 불균일도의 극복을 위해 새로운 제어와 보다 향상된 EPD기법을 필요로 한다. 따라서 기존의 제어기법을 향상시키려는 노력과 새로운 검출기법에 대한 연구도 지속적으로 진행되고 있다.
가상 현실 시장은 꾸준한 성장을 하고 있다. 가상 현실 시장이 성장함에 따라 게임 엔진을 이용한 가상 현실콘텐츠 뿐만 아니라 실제 특수 디바이스를 이용하여 촬영한 $360^{\circ}$ 비디오 콘텐츠 시장도 성장하고 있다. 하지만 실제로 촬영한 $360^{\circ}$ 비디오같은 경우 4D 가상 현실 콘텐츠를 즐기기 위해서는 먼저 특수 장치와 $360^{\circ}$ 비디오 간의 이벤트를 정의해야 하는 성가심이 있다. 이러한 불편함을 극복하기 위해 물리적 감각 효과를 일으키는 객체를 인식하고 서술하는 기법을 제시한다. $360^{\circ}$비디오 내의 감각 효과를 일으키는 객체를 인식하고 좌표계 내에 위치를 설정하여 사용자와의 거리가 임계값 이하면 효과를 일으키게 하여 사전에 콘텐츠를 확인하고 감각 효과를 미리 설정하는 번거로움을 없앨 수 있다.
AI (Artificial Intelligence)기술이 상용화되면서 최근 기업들은 AI 모델의 기능을 서비스화하여 제공하고 있다. 하지만 최근 이러한 서비스를 이용하여 기업이 자본을 투자해 학습시킨 AI 모델을 탈취하는 공격이 등장하여 위협이 되고 있다. 본 논문은 최근 연구되고 있는 이러한 모델 탈취 공격들에 대해 공격자의 정보를 기준으로 분류하여 서술한다. 또한 본 논문에서는 모델 탈취 공격에 대응하기 위해 다양한 관점에서 시도되는 방어 기법들에 대해 서술한다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서 오디오 데이터의 검색을 위해 Wavelet 변환을 이용한 인덱싱 방법에 대해 서술한다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 특징 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 까다롭다. 여기서 Wavelet을 이용한 인덱스는 데이터를 블록으로 나누지 않고 인덱싱 하고, 이 방법을 이용한 검색효율에 대해 서술한다. 즉 Wavelet의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분에서 고주파 부분은 String Matching 기법으로 블록을 결정하고, 저주파 부분은 결정된 블록에 대해서 세부적인 비교를 한다. 실험은 적절한 비교 계수를 결정하기 위한 실험과, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화를 보여준다. 마지막 결론에서는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 발전방향과 응용에 대해서 서술한다.
본 논문에서는 투표기법을 이용하여 서술형 주관식 문제에 대한 학습자 답안을 자동으로 채점하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 구축 비용을 줄이기 위해서, 문제 유형별로 세분화하여 서술형 주관식 답안 자동 채점 모델을 따로 구축하지 않는다. 제안하는 방법은 서술형 주관식 답안 자동 채점에 유용한 자질을 추출하기 위해서, 모범 답안과 학습자 답안을 비교한 결과를 바탕으로 다양한 자질을 추출한다. 제안하는 방법은 답안 채점 결과의 신뢰성을 높이기 위해서, 각 학습자 답안을 여러 기계학습 기반 분류기를 이용하여 채점하고, 각 채점 결과를 투표하여 만장일치로 선택한 채점 결과를 최종 채점 결과로 결정한다. 실험결과 기계학습 기반 분류기 C4.5만 사용한 채점 결과는 정확률이 83.00%인데 반해, 기계학습 기반 분류기 C4.5, ME, SVM에서 만장일치로 선택한 채점 결과는 정확률이 90.57%까지 개선되었다.
낸드 플래시 메모리는 하드디스크 드라이브와 물리적 특성이 다르기 때문에, 기존 하드디스크 드라이브를 위한 파일 시스템을 낸드 플래시 메모리에서 그대로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 낸드 플래시 메모리 전용 파일 시스템이 개발되었으나 파일의 메타 정보를 파일 데이타와 분리하여 저장하는 구조 때문에, 파일이 쓰여질 때마다 파일의 메타 정보가 저장된 페이지를 갱신하는 오버헤드가 존재한다. 또한, 파일 시스템이나 파일 자체의 메타 정보가 저장된 페이지가 손실되었을 때, 파일 시스템이 실패하게 되는 안정성의 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 효율성 문제와 안정성 문제를 해결하기 위해 자기 서술 페이지(Self-Description Page) 기법과 메모리 상의 코어 파일 시스템(In Memory Core File System) 기법을 제안한다. 이 기법을 적용하여 새롭게 개발한 SDFS(Self-Description File System)에서는 낸드 플래시 메모리 내의 일부 페이지들이 실패하더라도 파일 시스템을 안전하게 복구할 수 있으며, YAFFS2보다 쓰기와 읽기 성능을 각각 평균 36%, 15% 향상시켰고, 마운트 시간을 최대 1/20까지 단축시켰다.
본 논문은 인터리브드 기법을 적용한 양방향 DC-DC 컨버터의 구현 및 실험에 대해 서술하였으며 구현한 컨버터의 특성을 분석하였다. 구현한 컨버터는 변압기를 사용하여 절연효과를 가지고 있으며 벅/부스트 구조가 적용되어 비교적 낮은 권선비로도 높은 승압과 강압이 가능하다. 또한 인터리브드 기법을 적용하여 리플전류의 감소효과를 가지고 있다. 각 모드별로 컨버터의 특성을 분석하였으며 벅모드와 부스트모드에 대한 동작은 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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