본 논문에서는 H.264/AVC CAVLC 부호기의 성능 향상을 위해 변환계수의 재정렬 과정이 필요 없는 탐색기법을 제안한다. 기존의 CAVLC 부호기는 변환계수의 재정렬 과정이 포함되어 변환계수를 저장해야 할 버퍼와 버퍼제어를 위한 추가적인 사이클이 필요하므로 하드웨어 면적이 증가하고 불필요한 사이클이 수행된다. 제안한 탐색기법은 CAVLC의 파라미터 중에 Level을 역방향 탐색기법으로 계산하고 그 외 파라미터들은 순방향 탐색기법으로 계산하여 변환계수의 재정렬 과정을 수행하지 않는다. 또한, 제안한 CAVLC 부호기에 조기 종료 모드를 적용하고 3단 파이프라인 구조를 사용하여 CAVLC의 수행 사이클 수를 감소시켰다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀라이브러리로 합성한 결과, 최대동작 주파수는 125MHz이며 게이트 수는 15.6k이다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 H.264/AVC 표준 참조 소프트웨어 JM13.2에서 추출한 데이터를 이용하여 테스트한 결과, $16{\times}16$ 매크로블록을 처리하는데 평균적으로 66.6사이클이 소요되어 기존의 CAVLC 부호기보다 성능이 13.8% 향상됨을 확인하였다.
온라인게임 비즈니스는 가장 수익성이 높은 오락산업으로 등장하였고 2004년 현재 국내에서만 26백만명 이상의 게이머들이 온라인게임을 즐기고 있다. 이러한 온라인게임인구의 급격한 증가는 광대역 인터넷서비스망의 보급으로 온라인게임 플레이환경이 확충되고 전국 도처에 PC방이 보급됨에 따른 것으로 온라인게임은 이제 주류 오락문화로 자리매김이 되고 있다. 또한 점차 다양한 연령층에서 온라인게임을 즐기에 됨에 따라 특정 연령층을 타겟으로하는 다앙한 게임들이 개발되고 있다. 게임시장이 지속적으로 성장하고있고 많은 새로운 온라인퍼블리셔들이 시장에 진입하고는 있지만 온라인게임의 성공적 개발을 위해 어떤 요소들이 전략적으로 중요한지에 대해서는 상대적으로 거의 알려져 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임의 성공적 개발에 영향을 주는 요인을 식별하기 위하여 연구모형을 제공하고 이를 구조방정식모형을 이용하여 심증분석을 수행하였다. 연구모형에서는 온라인게임의 성공수준에 직ㆍ간접적으로 영향을 미치는 영향요인으로 커뮤니티활동, 다양한 아이디어탐색, 체계적 개발전략, 신축적 개발프로세스, 데모버전의 활용, 아웃소싱 등을 고려하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 이용하여 연구모델의 타당성을 테스트하고 변수들간의 인과관계를 검증한 결과 흥미로운 결론을 도출할 수 있었다. 분석결과 온라인게임커뮤니티의 활용과 체계적 개발 전략의 수립이 성공적인 온라인게임개발의 핵심요인인 것으로 밝혀졌고 게임개발시 체계적인 개발프로세스를 구축ㆍ운영하는 것이 중요하다는 사실을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 성공적 온라인게임 컨텐츠 개발을 위한 가이드라인으로 유용하게 쓰여지고, 핵심성공요인에 대한 이해를 통하여 게임개발 및 마케팅 전략계획을 체계적으로 구축할 수 있도록 지원해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.
이 연구의 목적은 소통의 과정을 통해 욕구만족이 결여된 일빙 상태의 자아를 웰빙상태의 자아로 바꾸는 모형을 개발하는 데에 있다. 한국 중년여성의 분노는 그들이 속해 있는 삶과 사회의 계급구조 그리고 사회문화적 맥락 속에서 형성된다. 그러므로 중년여성의 분노는 이 모형을 통해 의사와 환자 모두 인문학적 사고와 자세가 갖추어졌을 때, 그리고 주체적인 삶의 소유자로 변화될 때에 치유가 가능하다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해서 한의학과 인문학이 융합한 중년여성의 분노치유프로그램은 파일럿검사를 활용한다. 파일럿테스트는 사전 및 사후검사로 구성되는데 그 절차는 다음과 같다. (1) 한의사 트레이닝, (2) 사전검사 실행, (3) 4~6주에 걸치 4회기 분노치유 실시, (4) 사후검사 실행, (5) 한의사와 중년여성 분노치유자의 만남.
4차 산업혁명이라는 지식기반 시대의 도래로 대학교육 전반에 대한 패러다임의 대전환과 함께 대학교육 방식의 전면적 개편이 요구되면서 그에 대한 해결책 중의 하나로 맞춤형 학습을 통한 역량 강화가 대두되고 있다. 개별 학습자의 특성과 상태에 대한 맞는 적정 교육을 제공하기 위해서는 학습자 특성에 대한 이해 및 대학에서의 지원 방안 등 다양한 차원에서의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 K 대학이 역량기반 맞춤형 학습을 효과적으로 도입할 수 있도록 지원하기 위한 방안을 학습자 대상의 탐색적 연구를 통해 검토하고자 하였다. 연구 수행의 내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, K 대학의 역량기반 맞춤형 학습지원을 위한 시사점을 얻기 위해 역량 및 맞춤형 학습과 관련된 선행연구들을 살펴보았다. 둘째, K 대학의 재학생 6명을 연구대상자로 선정, 표적집단면접법(FGI), 학습스타일 진단, 역량기반 학습성과 분석 및 학습스타일 진단 결과지 제공, 1대1 인터뷰 등을 진행하는 맞춤형 학습 파일럿 테스트(Pilot test)를 진행하고, 연구결과를 통해K 대학의 효과적 맞춤형 학습 지원을 위한 주요 이슈 및 시사점을 도출하였다.
이 연구는 초등학생의 창의 과정과 산물의 관계를 탐색하기 위한 과학 창의성 검사 도구를 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 연구자는 과학 창의성 관련 논문을 분석한 후, 창의 과정과 산물의 구성요인에 근거하여 문항을 개발하였다. 그리고 과학 교육 전문가 9명의 검토를 마친 검사 도구를 파일럿 테스트하였다. '동물', '식물'의 두 세트로 이루어진 검사 도구는 수정과 보완을 거쳐 최종적으로 5학년 학생 105명에게 투입되었다. 투입 결과는 WinSteps, SPSS와 AMOS 통계프로그램으로 분석되었다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 과학 영역에서 창의 과정은 과학 지식, 탐구기능, 창의적 사고기능(확산적, 수렴적, 연관적 사고)을 포함한다. 창의 산물은 새로우면서 과학적으로 유용한 아이디어가 어떤 형태로 나타난 것이다. 둘째, 이 연구에서 대표 탐구기능으로 선정된 관찰은 구성 타당도 측면에서 창의적 사고기능과 연관성이 없어야 했다. 셋째, 유용성 항목은 다른 항목 중 가장 낮은 평균치를 기록하였는데, 평가자인 교사의 관점에서 과학적 타당성과 유용성을 만족시키기 어렵기 때문으로 사료된다. 넷째, 동형검사 신뢰도를 알아보기 위한 '동물'과 '식물' 문항 간 스피어만 상관 계수는 독창성 항목을 제외하고 유의하게 나타났다. 다섯째, 검사 도구는 집중타당성, 판별타당성, 법칙타당성 세 가지 측면에서 구성 타당도를 대체로 만족시켰다. 연구 결과를 바탕으로 창의 과정과 산물의 관계를 탐색하고 학교 현장에서 실제적인 평가 도구로 역할을 할 검사 도구의 유용성을 논하였다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기의 성능 향상을 위해 고성능 CAVLC 부호화기의 하드웨어 구조를 제안한다. 기존의 CAVLC 부호화기는 변환계수의 재정렬 과정이 포함되어 변환계수를 저장해야 할 버퍼와 버퍼제어를 위한 추가적인 사이클이 필요하므로 하드웨어 면적이 증가하고 불필요한 사이클이 수행된다. 제안한 CAVLC는 CAVLC의 파라미터 중에 Runbefore를 순방향 탐색기법으로 계산하고 그 외 파라미터들은 역방향 탐색기법으로 계산하여 변환계수의 재정렬 과정을 수행하지 않는다. 또한, 제안한 CAVLC 부호화기에 조기 종료 모드를 적용하고 2단 파이프라인 구조를 사용하여 CAVLC의 수행 사이클 수를 감소시켰다. 제안한 CAVLC 부호화기의 하드웨어 구조를 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과, 최대동작 주파수는 125MHz이며 게이트 수는 17k이다. 제안한 CAVLC 부호화기의 하드웨어 구조를 H.264/AVC 표준 참조 소프트웨어 JM13.2에서 추출한 데이터를 이용하여 테스트한 결과, $16{\times}16$ 매크로블록을 처리하는데 평균적으로 36.0사이클이 소요되어 기존의 CAVLC 부호화기보다 성능이 57.8% 향상됨을 확인하였다.
중요한 정보를 저장하고 있는 컴퓨터를 위협하는 바이러스는 점점 현실적인 문제로 대두되고 있다. 이를 위하여 바이러스 침입 발견을 위한 소프트웨어 기술 또한 계속 발전되고 있으나, 현재까지의 표준 기술은 알려진 바이러스의 시그내쳐 패턴을 저장하여 이를 매치 검색하면서 바이러스를 찾아내는 방식을 채택하고 있다. 이는 알려진 바이러스에 대해서는 효과적이지만 새로운 바이러스를 찾아내지 못하고 손실을 당한 후 에야 찾을 수 있는 단점을 가지고 있다. 이를 위하여 바이러스 정보 구축과 탐색에 학습기능을 도입함으로 새로 발생하는 바이러스를 찾아내어 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 바이러스를 위한 퍼지 진단 시스템 FDS를 제안한다. FDS에서는 FCM 알고리즘을 사용하여 알려진 정보의 클러스터를 형성하고 대표정보를 추출하고 여기에 전문가의 지식을 포함하는 지식베이스를 구축한다. 진단을 위한 컴퓨터 파일에 대하여 그 파일의 결정 상태를 확인하고 이미 저장된 지식베이스를 바탕으로 바이러스 침입에 대한 정보를 보고하도록 설계되어있다. 이 시스템은 이미 알려진 테스트 데이터와 이전에 알려지지 않은 새로운 테스트 데이터를 실험데이터로 준비하여 널리 알려진 분류 알고리즘-KNN, RF, SVM-과 함께 성능을 비교하였다. 제안된 시스템이 알려지지 않은 컴퓨터 바이러스를 효과적으로 진단할 수 있는 타당성을 보이고 있다.
최근 다양한 무선기기 및 통신서비스의 보급으로 주파수 부족문제가 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 신규 주파수자원 확보와 더불어 주파수 이용에 간섭 없이 기존의 TV 방송통신 대역(UHF/VHF)의 유휴주파수(Whitespace) 자원을 이용할 수 있는 무선인지(Cognitive Radio) 기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 먼저 TV 대역 상에서 비면허 무선서비스의 활용 가능성을 탐색하기 위해 개발한 무선인지 단말시스템을 소개하고, 이 단말시스템 상에 탑재되어 효율적인 주파수 관리 기능을 수행하는 센싱 MAC 모듈의 개발 내용 및 테스트 결과를 기술한다. 무선인지 단말시스템에 적용된 센싱 MAC 소프트웨어는 IEEE 802.22 표준 규격을 기반으로 설계 및 구현되었으며, 개발된 센싱 MAC 모듈의 테스트를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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