음원분리 방법으로는 여러 가지가 제안되고 있으나 그 중에서도 주파수영역 두 귀 모델(Frequency Domain Binaural Model : FDBM)은 저 연산량과 울림 제거에 효과적이다. FDBM에 의한 두 귀 보청 시스템은 SNR이나 기여도 함수(Coherence function)에 의한 평가로 하기 때문에 인간의 청취특성을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 음질의 문제 해결을 위하여 FDBM의 음원분리 성능평가를 하였다. SNR, 기여도 함수, PESQ의 세 가지 수법을 이용하여 기본 특성에 대하여 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 모든 결과가 FDBM에 의해 좌우 채널간 평가치의 차가 작게 되었고, 좌우 채널이 거의 같은 레벨까지 개선되었음을 확인하였다. 그리고 음원방향을 바꾸고 음원 수를 증가시킨 경우에도 일정한 개선이 보였다. SNR과 기여도 함수, PESQ의 결과를 비교하면 PESQ의 평가에서는 입력 SNR를 변동시킨 경우에도 거의 모든 조건에서 분리에 의한 평가가 개선되었다.
7차 교육과정이 교육부에 의해 고시되면서 수학교과는 교과서는 물론이고 일선 현장학습에 있어 학습자 중심, 활동중심으로의 큰 변화가 있기는 했으나 아직도 현장의 요구가 잘 반영된 교육과정이라고 보기에는 미흡한 것 같다. 이러한 관점에서 본 연구자가 2003년 1년간 뉴질랜드에서 연구교수로 있으면서 뉴질랜드에서는 어떻게 (저학년)교육과정을 운영하고 있고 또한 저학년 수학학습프로그램은 우리의 체재와 어떻게 다른가를 부분적으로나마 비교 분석하였다. 특히 교육과정 부분은 초등수학의 저학년에서 비교적 많이 다루고 있는 영역 및 요목인 수와 연산(수), 측정, 도형(기하), 식 및 규칙성 (대수), 확률과 통계(통계)영역을 중심으로 비교하였고 교과서부문에서는 뉴질랜드에는 국정교과서가 따로 있지 않으므로 우리나라의 초등학교 저학년에 해당하며 현재 뉴질랜드의 각급 학교에서 가장 많이 교재로 사용되고 있는 National Curriculum Mathematics, Level 2 Book 1(2)(Tiper & Douglas, 2003)을 주 비교 대상으로 하여 이를 통한 약간의 시사점을 얻고자 하였다.
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.
H.264는 우수한 부호화 성능으로 말미암아 DMB 차세대 DVD 등 새로운 멀티미디어 서비스를 위한 비디오 코덱으로 채택되어 왔다. 그러나 이 표준의 표준 코덱인 Joint Model(JM)은 연산 자원이 한정된 임베디드 환경에서 사용되기에는 너무 복잡한 다수의 알고리즘을 포함하고 있다. 본 논문은 임베디드 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 초저복잡도 H.264 부호화 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 압축 성능의 급격한 악화를 가져오지 않는 범위 내에서 몇 가지 부호화 도구의 사용을 제한하고, 또 움직임 추정과 모드 결정 과정에 몇 가지의 조기 종료 조건과 우회 조건을 추가하는 방법으로 구현하였다. 제안하는 알고리즘을 사용하여 7.5fps QCIF 영상을 64kbps로 부호화하는 경우, 표준 JM에 비해서 평균적으로 0.4 dB 정도의 미약한 PSNR 열화를 나타냄에도 불구하고, 단지 $15\%$의 계산량만을 필요로 할 뿐만 아니라, 필요한 메모리의 양과 전력 사용률을 획기적으로 낮추는 것이 가능하다. 제안하는 알고리즘의 H.264 부호기를 Intel PXA255 Processor를 사용하는 PDA에 이식하는 실험을 통하여 PDA에서 H.264 기반의 MMS(Multimedia Messaging Service)의 실현 가능성을 검증하였다.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
액상화는 지진이후 동반되는 2차 피해로서 국내의 경우 현대적 지진 관측이 실시된 이후에는 액상화 현상이 거의 보고되지 않았다. 그러나 최근 한반도 남동부에 위치한 양산단층 인근에서 2016년 9월 12일 규모 5.8의 경주지진과 2017년 11월 15일 규모 5.4의 포항 지진이 발생하였고, 포항 지진 당시 최초로 액상화 현상이 발생하여 한반도 또한 액상화의 안전지대가 아닌 것으로 나타났다. 본 연구에서는 낙동강과 인접해 있으며 양산단층이 통과하는 김해시의 액상화 위험성을 예측하기 위하여 김해시 지역의 표준관입시험(274공) 결과를 바탕으로 각 행정구역과 양산단층과의 거리 산정, 지진규모 5.0, 6.5에 따른 최대지반가속도 값을 도출, 액상화 가능지수 산출, 지리정보체계를 이용한 크리깅의 순차적 연산을 통하여 액상화로 인한 시설물 피해 평가를 실시하였다. 그 결과, 지진 규모 5.0 적용 시 김해시 액상화 발생 지역과 시설물 피해는 미미한 것으로 나타났으나 지진 규모 6.5 적용 시 낙동강 일대에 근접한 행정구역에 액상화 현상이 넓게 분포하였고, 시설물 피해도 상대적으로 크게 발생하는 것으로 나타났다.
최근 메인 메모리의 용량 증가와 가격하락으로 데이터베이스 시스템에서 사용하고 있는 색인 전체를 메인 메모리상에 상주시키는 것이 가능해지고 있다. 그러나 CPU와 메인 메모리의 연산속도와 메인 메모리의 접근 속도의 차이는 해마다 커지고 있다. 이러한 접근 속도 차이로 생기는 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 이러한 연구 중 캐시 인식 트리는 데이터 압축을 통해서 캐시 미스를 줄이고, 메인 메모리의 접근 비용을 감소시킬 수 있다. 기존의 캐시 인식 트리는 데이터의 특성과 관계없이 오직 한 가지 방법의 압축방법을 사용하는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복 할 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로, 데이터의 특성을 설명 할 수 있는 압축 지역성의 개념을 제안한다. 두 번째로, 데이터의 특성에 따라 최대한 캐시 미스를 줄일 수 있도록 여러 가지 압축 방법을 지원하는 DC-Tree를 제안한다. 캐시 미스 수 측면에서 DC-Tree는 B+-Tree, Simple prefix DC-Tree, pkB-Tree에 비해 각각 1.7배, 1.5배, 1.3배의 성능 향상을 보였다. 본 논문에서 제안한 DC-Tree는 사업 데이터베이스 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 예상되며, 실제 응용에서도 성능 향상을 보일 수 있을 것이다.
지형분석에서 최대가시권역 확보 문제는 지리정보시스템 (GIS)의 가시권 분석에서 가장 널리 활용되어 오고 있는 공간분석 방법이다. 그러나 한정된 자원과 제약 조건하에서 최대 가시권역을 확보하는 지점을 탐색하는 공간 문제는 연산 과정이 복잡하고 이미 개발된 알고리즘의 경우, 본 연구의 알고리즘과 차이가 있고 최대가시권역 문제 해결에 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최대 가시권역 문제를 GIS상의 공간 최적화 문제의 하나로 정의하고 이를 해결하기 위하여 전통적인 시설물 입지 분석 알고리즘과 새로운 탐색 방법으로 일반적으로 비공간적 최적화 문제를 위해 개발, 제안되어 온 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법을 가시권 분석 문제에 적합하도록 개발하여 적용하였다. 이들 알고리즘의 적용 가능성과 성능 비교를 위해서 본 논문에서는 다양한 탐색 조건에 대한 각 알고리즘간의 가시권의 해 (visibility solution)를 비교하고, 알고리즘의 탐색 안정성 (algorithmic consistency of solution values)을 통해서 최대가시권역 탐색에 적합한 기법들의 특징을 살펴보고자 하였다. 비교 결과, 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법의 상대적 우수성과 GIS가시권 분석의 활용 가능성이 발견되었고, 향후 복잡하고 복합적인 최대 가시권역 분석을 위해서 보다 향상된 탐색 알고리즘 개발의 필요성과 이를 통한 차세대 GIS가시권 공간분석 기법 개발을 제안하고자 하였다.
기후변화는 환경 분야에서 가장 주목받는 화두이며, 인류에게 직면한 가장 도적적인 과제이다. 이러한 문제를 해결하는 방법은 다양하지만, 우리나라의 경우 국가 차원의 1~2차 국가기후변화 적응대책을 수립하고, 각 광역 및 기초 지자체의 기후변화 적응 시행대책 수립을 의무화하고 있다. 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응 시행대책을 수립함에 있어 필수적인 역할을 담당한다. 그러나 취약성 평가는 다양한 영향인자의 복합적 연산을 통해 도출됨으로 개별적인 평가를 수행하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기초 및 광역 지자체 차원에서 활용 가능한 웹기반 기후변화 취약성 평가 지원도구(VESTAP)를 개발하였다. VESTAP은 크게 지표 DB와 취약성 평가 및 표출 도구로 구성되어 있다. 지표 DB는 RCP(Representative Concentration Pathways) 4.5와 8.5로 모의된 총 455개의 미래 기후자료, 대기 환경자료, 기타 인문사회통계 자료와 그에 따른 메타데이터 정보를 포함한다. 표출 도구는 각 취약성 평가의 결과에 대한 공간분포, 편향성, 도표화 등 다양한 분석 기능을 제공함으로써 편의성을 극대화 하였다. VESTAP를 활용하여 세종특별자치시에 대한 미세먼지에 의한 건강 취약성 평가를 시범적으로 수행하였으며, 부강면이 상대적으로 취약성이 가장 높은 수치를 나타냈다. 개발된 도구를 활용하여 각 지자체는 보다 쉽고, 편리하게, 그리고 과학적 증거에 기반한 기후변화 적응 시행대책을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 현재까지 표준화 및 호환성에 대한 해결책이 진행 중인 가운데 스마트그리드 사업은 소비자에게는 전력요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 활발하게 스마트 산업이 발전함에 따라 AMI 시스템의 원격제어 시스템을 구현하기 위해서 무선 통신이 많이 고려되고 있으며 ZigBee 센서를 이용한 무선 통신을 다양한 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x, y) 2개의 좌표축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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