본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.
얼굴인식 모델이 서양인 얼굴에 맞춰져 있어 한국인 얼굴에 대한 인식 성능 향상이 필요하다. 본 논문에서는 얼굴인식 모델에 AIHub에서 제공하는 한국인 얼굴 데이터 셋을 추가하고, 서양인 비교되는 한국인의 특징을 추가하여 얼굴인식을 진행하였다. contrastive learning의 image pair 쌍의 적합한 비율 평가를 계층적으로 진행하여 한국인 인식 성능을 높인 VGG-Kface를 제안한다.
임베디드 시스템에서의 소프트웨어 비중과 규모의 지수적 증가로 인해 관련 개발 프로젝트의 경우 많은 개발 지원도구를 활용한 개발활동이 이루어 지고 있다. 하지만 각 개발 조직간 상이한 개발 지원도구의 사용과 관리로 인해, 협업 개발체제에 문제가 발생하고 있으며, 단위 개발조직의 개발 지원도구의 추가 소요량 산정시 정량적인 데이터에 근거하지 않은 부정확한 구매 예측으로 인해 많은 개발 예산의 낭비가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 개발 조직간 개발 효율성을 높이기 위한 효율적인 인프라 환경을 구축하기 위해, 통합 도메인 환경하에 개발 지원도구의 일원화된 관리와 개발조직간의 라인센스 사용량 측정을 위한 모니터링 시스템 개발로, 개발 지원 도구 추가 소요 발생시 정확한 소요량 예측과, 사용량에 근거한 공정한 비용 분배 절차를 제시하고자 한다.
적대적이고 급변하는 애드혹 네트워크에서 각 노드들은 항상 적대적인 공격자들로부터 위조나 변조의 공격을 받을 수 있어서 통신 내용과 경로의 보안성이 필요하다. AnonDSR 기법은 보안성을 유지하면서 익명성을 효율적으로 보장하는 것으로 알려져 있지만 기존 기법에 비해 암호키를 설립하는 추가적인 절차를 수행하므로 통신 수행시간이 길어지는 문제가 발생한다. 제안 기법에서는 암호키 설립 단계와 통신경로를 설정하는 단계를 동시 수행하고 데이터 전송시에는 공유키로 암호화를 추가적으로 수행해서 보안 강도를 높인다. 결과적으로 제안기법은 AnonDSR 에 비해 매번 통신 수행시간이 최대 31% 향상되고 보안성도 강화된다.
실시간 스케줄링에서 시간당 처리량을 놓이기 위해서 EDF에 SCAN기법을 추가하는 많은 방법이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 SCAN그룹을 생성할 때, 연속된 태스크들만 SCAN그룹의 포함 대상으로 고려하기 때문에 많은 제한이 따른다. 또한 SCAN기법은 처리방향이 고정되었기 때문에 시간적 손실이 많은 단점을 가진다. 본 연구에서는 연속되지 않은 태스크들을 SCAN그룹의 포함 대상으로 고려할 수 있는 태스크 삽입기법과, 기존의 SCAN그룹에서 합병하지 못하는 SCAN그룹들을 합병할 수 있는 SCAN합병기법, 마지막으로 SCAN그룹을 처리하는데 시간적 이점을 얻을 수 있는 양 방향 SCAN기법을 제시한다.
웹서버는 disk I/O 오버헤드를 줄이기 위해 웹 문서를 메모리 캐슁한다. 하지만 동시에 들어오는 connection들에 대해 처리 순서는 고려하지 않으므로 같은 문서를 요구하는 request들이 메모리 캐쉬의 working set내에 들어오지 않을 경우 disk I/O를 추가시킬 수 있다. 본 논문에서는 동시에 처리해야 할 같은 작업량을 요구하는 request는 연속적으로 처리함으로써 disk I/O 오버헤드를 줄이는 우선 순위 스케쥴링을 수행함으로써 정적 웹 환경서의 사용자 응답 시간을 줄였다.
본 논문에서는 현재 MPEG, JPEG 압축 알고리즘에서 쓰이는 DCT(Discrete Cosine Transform)기반의 손실 영상 압축에 사용되는 양자화(Quantization) 처리에 필요한 나눗셈 연산기를 제안한다. 영상 데이터 처리를 위한 양자화기(Quantizer)는 DCT로부터 매 사이클마다 영상 데이터를 입력 받아 양자화 처리를 해야하며 보다 나은 영상 데이터를 위해 최종 나눗셈 결과 즉, 몫을 소수 첫째자리에서 반올림(Rounding)해야 한다. 이를 위해 반올림 동작이 추가된 Pipelined Nonrestoring Array Divider를 설계하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 DCT로부터 나온 영상 데이터를 제안된 구조의 양자화기로 양자화하여 일반 양자화기에서 나온 압축된 데이터와 비교해 보았다. 또한 합성기(Synthesis)를 통하여 실제 하드웨어 크기를 분석하였다.
본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
산업화에 따른 대량생산, 그리고 소비 증가 및 일회용 생활양식 등으로 인해 생활 폐기물의 발생량이 증가하고 있다. 그리고 발생되는 폐기물의 종류도 매우 다양해지고 있다. 또한 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 추가 매립지의 확보가 현실적으로 어려워지고 있어, 매립위주 정책에서 벗어나 소각, 재활용 등에 대한 요구가 커지고 있다. 이런 배경에서 실제 지자체 폐기물 처리실적의 변화 추이를 분석함으로써 각 지자체가 변화하는 폐기물 처리 정책에 적절히 대응하고 있는 지를 파악하고자 하였다.
타일링을 통해 손실 압축된 데이터에 대해 점대칭 확장(point symmetric extension)을 사용하면 경계에서의 인공물(artifact)들을 줄일 수 있다 실제 확장 샘플 없이 경계 필터(boundary filter)를 사용하는 것과 같은 효과를 내는 방법을 리프팅(lifting)을 사용하여 수행할 수 있다. 본 논문에서 사용된 필터는 PR 특성을 준수하고, 경계근처에서 어떠한 후처리 기술이나 이웃하는 타일들로부터의 추가정보 없이 경계 인공물들을 현저히 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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