지난해 12월 국회를 통과한 개정 공정거래법은 기업결합규제의 개선, 과징금의 상향을 통한 카르텔 억지력의 강화, 역외적용의 근거규정 신설과 손해배상의 활성화 등 주요 내용을 담고 있다. 특히 경제력집중억제와 관련해서는 2003년 시장개혁 3개년 로드맵에 기초하여 공정위가 제시한 원안대로 출자총액제한의 존치, 금융계열사의 의결권제한 강화 등이 이루어 졌다. 아쉬운 점은 경제력집중억제에 관한 이슈들이 객관적인 입장에서 심도 있게 다루어지기보다는 여야간, 당정간, 부처간, 정부와 재계간 이해관계의 차이만을 주로 반영하고 있다는 사실이다. 그간 이 문제에 관한 학계에서의 진지한 논의가 결여되어 있던 것도 이러한 난맥상을 더욱 심화시켰음은 물론이다. 법률의 개정으로 모든 쟁점이 해소된 것은 아니므로, 차제에 특히 경제력집중억제, 손해배상의 활성화 및 역외 적용과 관련하여 남겨진 향후 과제를 살펴보는 것은 중요한 의미를 갖는다.
본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.
인터넷의 급격한 발달로 인해 현재의 인터넷은 시멘틱웹 기반의 인터넷 환경으로 가고 있다. 인터넷 3D 가상환경 표준인 VRML 도 이러한 추세에 맞추어 X3D로 변모하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따른 네비게이션 에이드도 필요해 졌다 본 논문에서는 토픽맵이 가지고 있는 구조적 특성을 이용하여 사용자가 인간사고와 유사한 과정을 통한 네비게이션 정보 습득과 풍부하고 연관된 지식을 습득할 수 있으며 투어코스를 결정하는데 도움을 주는 시스템을 제안한다 본 시스템은 가상환경구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 네비게이션 목적에 집중할 수 있도록 만들었다. 가상환경에서의 네비게이션을 통해 현실세계에 존재하는 장소를 사전방문 하거나 효과적인 투어계획을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
지식경제부는 2009년부터 RFID(Radio-Frequency IDentification)와 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 중요성을 파악하고 이를 집중적으로 육성하여 2017년까지 세계 RFID/USN 산업에서 3강에 진입하겠다는 로드맵을 발표하였다. RFID와 USN은 전 세계적으로 매년 큰 폭으로 성장하고 있는 산업이며, 정부에서도 의욕적으로 지원을 발표하였다. 또한 RFID/USN 산업에 종사하고 있는 기업의 80%가 중소기업이기 때문에 이 분야에 대한 정부의 지원은 중소기업의 활성화라는 측면에서도 매우 중요하다. 본 논문에서는 RFID/USN 최신 기술에 대해 간략하게 정리하였으며, 농림수산업 분야에서 RFID/USN 기술을 적용한 연구 사례를 충실히 소개하고 있다. 또한 해외 사례를 토대로 RFID 및 USN 산업이 나아가야할 시사점을 제공함으로써, 정부가 유비쿼터스 분야의 커다란 로드맵을 구성하는데 있어 중요한 지표가 될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 관점, 영역, 수준으로 구성된 삼차원 수학적 모델링 맵을 활용하여 수학적 모델링에 관한 국내 연구를 되돌아보고, 향후 수학적 모델링 연구에 대한 시사점을 주는 데 있다. 그 결과, 수학적 모델링에 관한 국내 연구는 응용 관점, 개념과 교실 영역, 중등학교 수준에 집중되어 있었고, 앞으로 개념 형성 관점, 시스템 영역, 대학교 및 교사(교육) 수준에서의 다양한 연구가 요구됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.
최근 고유가 현상이 지속되면서 에너지.자원에 대해 전에 없이 관심이 집중되고, 전체 에너지의 97%를 해외 수입에 의존하는 우리나라의 현실을 생각할 때 에너지 절감은 필수과제가 되었다. 또한, 세계적으로 이슈가 되고 있는 지구온난화와 이산화탄소 배출감소 규제에 대한 움직임 등 환경문제 측면에서도 고효율기기 보급을 통한 에너지 절감은 필수가 되었으며, 한전은 국내 유일의 전력회사로서 이 같은 시대적 요구에 부응하여 에너지 이용 효율향상사업의 확대기반을 구축함으로써 향후에도 국가적인 에너지 경쟁력 확보를 위한 선도적인 역할을 수행할 것이다.
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.
전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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