본 논문에서는 공중 무선망과 비인가 무선망과 같은 다양한 무선 네트워크가 존재하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경에서 사용자의 복잡한 설정이나 조작 없이 무선 네트워크에 접속할 수 있게 해주는 인터페이스로서의 적응형 무선 단말(Adaptive Mobile Terminal)의 개발 동향을 분석하였다. 이러한 적응형 무선 단말은 사용자의 이동이나 무선 자원의 변동 상황에 따라 능동적으로 사용자에게 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 따라서 적응형 이동 단말은 접속 가능한 무선 네트워크별로 독립적인 하드웨어 구조를 가져야 한다.
본 논문에서는 계통연계형 시스템에서 계통 주파수 변동이 발생할 경우 계통 전류 왜곡 보상을 위한 주파수 적응형 위상기반 반복제어기의 설계기법에 대하여 기술한다. 기존의 반복제어기를 적용한 경우 계통 주파수 변동 시 주파수 변동에 따라 제어 성능이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PLL로 추정된 계통 위상각을 이용한 반복제어기의 메모리 할당을 통해, 주파수 변동에 대응이 기능한 위성 기반 반복제어기의 설계 방법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 공평한 비밀정보교환을 위한 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 Lein Harn등이 제안한 이산대수 문제에 기반한 검증가능 불확정전송 프로토콜을 분석하고 부가적인 기능을 가진 적응형 암호화 프로토콜을 제안한다. 기존의 방식에서 고려하지 않았던 송신자확인 및 송신사실 사후부인방지 등의 여러 기능이 부가되고 적응적 기능을 가지는 암호화 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 의사난수생성기를 이용한 Bit Commitment 기법을 도입한 방법을 제안한다.
현재의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 무선 환경 같은 여러 형태의 단말에게 동시에 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이러한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 이질적인 네트워크에서 발생하는 에러를 최소화한 적응형 QoS 기술을 제공해야 하는 것이 우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문은 스트리밍 미디어의 효율적인 전송을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 클라이언트의 피드백 정보를 이용하여 전송량에 따라 적응적인 전송 알고리즘을 제시하고, 계층화된 데이터의 중복 전송을 통하여 에러를 감소시키고, 데이터의 전송 효율을 높이는 방법에 대해서 설명한다. 제안되어진 알고리즘이 적용된 적응형 MPEG 시스템의 전송 모듈을 설계하고, 실험을 통해서 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 FMCW 레이다에서 강한 송신신호의 누설로 발생하는 문제들을 해결하기 위한 누설신호 상쇄기 및 상쇄기 내 탑재되는 적응형 알고리즘을 제안한다. 누설신호 상쇄기는 실시간으로 누설신호를 제거하는 적응형 구조이며, 제안하는 알고리즘은 현재 누설신호에 최적화된 예측 벡터 및 학습적응 계수를 산출하여 기존 알고리즘 대비 10 dB 이상의 상쇄효과를 보인다.
인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.
본 논문에서는 물리적인 환경 변화에 의해 발생될 수 있는 갑작스런 부하단 임피던스의 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 적응형 임피던스 정합 회로를 구성하는 부정합 측정부, 임피던스 정합부, 조정 알고리즘부의 특성과 현재까지 진행된 연구 수준을 확인해 보았고, ${\lambda}/4$ 전송 선로와 ${\pi}$-네트워크를 이용하여 간단히 구성된 적응형 임피던스 정합 회로의 설계 결과를 보였다. 이를 위해 간단한 구성을 가지면서 반복적인 계산없이 임의의 부하단 임피던스를 바로 제어할 수 있는 적응형 임피던스 정합 회로를 제안하였고, 설계를 위한 계산식을 유도하였다. 또한, 유도된 계산식을 통해 최적화된 임피던스를 찾아주어 능동적으로 제어할 수 있는 조정 알고리즘도 제시하였다. 제안한 적응형 임피던스 정합 회로에서 유도된 계산식과 조정 알고리즘을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션 결과 임의의 부하단 임피던스가 회로에 최적화된 임피던스로 능동적으로 제어 될 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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