이동성 지원 프로토콜에서 사용자의 이동에 따른 위치 등록 부담을 줄이려는 노력으로 IP 페이징에 대한 관심이 커지고 있다. IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 IP 페이징 프로토콜을 개발하기로 결정하여 seamoby 워킹그룹에서 이를 담당하도록 하고 HAWAII와 Cellular IP에서의 몇몇 IP 페이징 프로토콜이 제안되었다. 그러나 이는 미리 정의된 페이징 영역을 사용하기 때문에 호스트에 최적화된 페이징 영역을 만들기 어렵다. 본 논문은 페이징 영역을 결정하는데 중요한 요소인 크기와 모양을 설정하기 위하여 각 이동 호스트가 자신의 이동을 캐쉬하고 셀간 이동 횟수가 많이 발생하는 지역에서는 캐쉬된 내용에 근거하여 자신의 페이징 영역을 설정한다. 또한 이동 호스트의 방문이 거의 일어나지 않은 지역은 네트워크에 의해 설정된 페이징 영역을 적용하여 호스트에 의한 페이징 영역과 이중모드로 동작한다.
영상에서 실제 거리를 알 수 없는 상태에서 영상 기반 가상펜스 설계 시, 사전 경보 영역을 설계하기 위한 거리 맵을 제작하기 위해 영상에 색인(Index)을 입력하여 거리에 따른 영역을 나누고 영역에 대한 가중치를 설정하고, 사전 경보 영역이 실제 거리에 비례하여 설정 될 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법과 스테레오 비전 기술이 융합하여 거리 맵을 제작할 시 가상펜스의 사전 경보 영역이 영상의 거리에 비례하게 설정 되어 가상펜스 시스템의 완성도를 높여줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 얼굴 표정 인식 시스템을 위한 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 이는 입력 영상으로부터 얼굴 후보 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 후보 영역에서 눈의 위치를 정확히 추출한다. 그리고 추출된 눈 영역들의 정보와 타원 방정식을 이용하여 최종 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 후보 영역은 HSI 칼라 좌표계에 기반한 적응적 피부색 구간 범위를 설정하여 추출하였다. 추출된 얼굴 후보 영역에서의 눈 영역 추출을 위해 밝기 정보를 이용하여 먼저 눈의 후보 화소들을 추출하고, 레이블링 과정을 통하여 영역별로 그룹화하였다. 각 후보 영역들의 화소 수, 가로세로비 및 위치 정보를 고려하여 최종 눈 영역을 추출하였다. 추출된 두 눈 영역에서 무게중심을 구하고 이를 이용하여 장축과 단축을 설정하여 타원방정식을 이용 최종 얼굴 영역을 추출하였다. 제안된 알고리즘은 조명 변화, 다양한 배경들을 가지는 얼굴 영상에서도 정확히 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.
본 연구는 최근 여러 분야에서 관심이 되고 있는 Vygotsky의 근접발달영역 이론에 기초한 비계설정을 통한 수학 교수-학습 지도의 효과를 살펴보는 데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 Vygotsky의 근접발달영역 이론과 이를 근거로 학생들의 발달을 촉진하기 위한 비계설정 이론을 고찰하여 비계설정을 통한 수학 교수-학습과정을 개발한 후에, 이러한 과정에 따라 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 분수 내용을 지도한 후에 수업 과정을 분석하고, 학생들의 수학 학습 능력과 수학적 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 교사에 의한 비계설정은 학습 효과를 높일 뿐만 아니라 학생과 학생 사이의 비계설정으로 전이되며, 학생들의 수학 학습 능력을 향상시키는 데 효과적이며, 수학적 태도를 긍정적으로 변화 시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 내시경 영상에 대해 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 17개가 정확히 추출되었고 3개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 정확히 추출되지 않았다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
본 논문에서는 컴퓨터 망에서 동적라우팅 프로토콜로 다중영역을 지원하는 OSPF (Open Shortest Path First)를 중심으로 망 축약(summary), 타 프로톨과의 연동을 위한 재분배(redistribution), Virtual Link 등 복잡한 설정 기법을 연구하고 이를 신라대학교 LAN 구성에 적용한다. 시스코의 망 시뮬레이터 장비인 패킷트레이서를 활용하여 라우터와 스위치는 각각 2620XM Router, 2950T-24 Switch를 사용하고, 라우팅 프로토콜은 OSPF, EIGRP(Enhanced Interior Gateway Routing Protocol)를, 또한 이들 간의 연결을 위해서는 재분배를 이용하고, 다중 영역 중 백본 area에 인접하지 않는 area에 대한 연결을 위해서는 Virtual Link 등 여러 설정 기법을 사용한다. 전체 망 구성 연결 후에는 이들 설정에 대한 통신상태를 확인한다.
수신증 진단을 받은 소아 환자 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 검사에서 영상 획득 후 좌-우측 신장의 섭취 비율을 분석하기 위해 관심영역을 설정하는데, 장비의 자동 관심영역 설정 시 수신증으로 확장되어 있는 신우 부위까지 관심영역에 포함되어 정확한 좌-우 신장의 섭취율이라 할 수 없기에 본 연구는 신장 모형과 확장된 신우의 모형을 이용한 실험을 통해 수신증으로 인해 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 비교하여 보다 개선된 관심영역의 설정 방법을 제시 하고자 한다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품이 신장 피질 세포에서의 섭취인지 아니면 요관의 막힘으로 인한 잔류 소변 인지를 알아 보기 위해 판독의의 도움을 받아 알아 보기로 한다. 두 개의 신장 모형에 같은 양의 물을 채우고 $^{99m}TcO_4$ 111 MBq를 각각 넣어 섞었다. 확장된 신우를 표현하기 위해 5개의 고무 풍선에 물 용량을 각각 10 mL로 채운 후 $^{99m}TcO_4$를 각각 18.5, 37, 55.5, 74, 92.5 MBq를 각각 섞어 준비 하였다. 또한, 고무 풍선에 $^{99m}TcO_4$를 37 MBq으로 고정하고 물 용량을 각각 5, 10, 15, 20, 25 mL를 섞어 준비하였다. 좌측 신장은 모양 그대로 유지하고 우측 신장 모형에 이 고무 풍선을 붙여 수신증의 신장과 비슷한 모형을 만든 후 각각 200만 계수를 수집하였다. 수집된 영상을 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 그려서 좌-우 신장의 섭취비율을 비교 하였고, 재현성을 위해 한 영상당 5회씩 관심 영역을 설정하였다. 환자의 경우 $^{99m}Tc$-DMSA를 1.5~1.9 MBq/kg 주사하고, 3~4시간 후에 검사하였고, 숙련된 3명의 방사선사가 각각 1회씩 관심 영역을 설정하여 비교 평가 하였다. 두 자료 간의 통계적 유의성을 알아보기 위해 SPSS (ver. 17) Wilcoxon Signed Ranks Test 사용하였다. 신장 모형 실험 결과로 확장된 신우를 포함하여 관심영역을 설정한 것과 포함하지 않고 관심영역을 설정한 두 집단간에 수집계수, 주변 계수, 섭취율을 비교해 본 결과 수집계수와 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었고, 환자 검사 영상에서 또한 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품은 확장된 신우에 의해 요관으로 내려가지 못한 잔류 된 소변이라는 것이 확인되었다. 위 결과에서 보여 주듯이 신장의 좌-우측 섭취율 도출 시에 수신증으로 인해 신우가 확장된 신장에서 신우를 포함하여 관심영역을 설정했을 때의 섭취율이 포함하지 않았을 때의 섭취율에 비해 과섭취율을 보여 주고 있다. 검사자의 작업 편의성과 결과의 신속성을 위해 자동 관심영역으로 설정하여 결과를 도출해 내고 있지만, 이러한 수신증 환자의 경우에는 확장된 신우에 방사성의약품이 섭취가 되어있는 것은 잔류된 소변이므로 관심영역 설정 시에 확장된 신우 부분을 제외하고 수동으로 관심영역을 설정해야 정확한 좌-우측 신장의 섭취율을 도출할 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구는 골목상권 영역을 실제 점포 중심으로 영역을 구체화하여 대규모 상점들이 밀집한 발달상권, 전통시장 상권을 제외하고 영역을 설계하였다. 뿐만 아니라 지자체 또는 국가가 관리하고 있는 행정통계 및 조사통계 자료인 사업체조사, 상가업소DB 등 실제 데이터를 활용하여 신뢰성과 합리성이 확보될 수 있는 골목상권의 영역설정 방법을 개발했다. 도로명주소의 동일 '길'주소에 해당하는 점포들의 수를 '길'단위 길이 당 점포수로 변환하여 밀도화 하고, 이를 동질성 있게 분류하여 영역을 설정하는 방법으로 설계를 추진하였다. 특히, 분석 결과를 바탕으로 영역을 설정하는 데 있어서 토지 소유권을 구획하는 필지 연결선인 지적선을 활용함으로써 끊임없이 골목 양쪽을 적용하여 구분할 할 수 있도록 하였다. 도출된 골목상권 영역을 밀집도에 따라 5개 그룹으로 분류하였다. 이는 골목상권에 대한 다양한 활용성을 위해 밀집되지 않은 상권부터 밀집된 상권을 구분하여 이용자들은 본인의 관심 상권에 대해 효용적 접근이 가능할 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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