이 논문에서는 동기적 그룹 작업을 위해 기본적으로 갖추어야할 환경인 다자간 멀티 미티어 회의 시스템을 설계하고 구현한 내용을 소개한다. 이 시스템은 공유 자료를 일관성 있게 유지하는 한편 중앙으로의 통신 부담을 줄이기 위하여 중앙 집중 구조(centralized architecture)의 장점을 결합한 혼합형 하부 구조(hybrid infrastructure)와 복제 구조 (replicated architecture)의 장점을 결합한 혼합형 하부 구조(hybrid infrastructure)을 가지고 있다 공동 작업의 관리는 가상 노드로의 중앙 집중형 구조에 기반하며, 오디오, 비디오, 텍스트 등의 실제 데이터는 복제형 구조에 기초를 둔다. 이 시스템은 실시간으로 오디오와 비디오를 처리하기 위하여 동적 큐와 다중 스레드를 이용하였다.
Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다[l]. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
온라인 강의가 제공되는 운영체제 교과목을 활용하여 면대면 강의와 온라인 강의를 혼합한 혼합형 학습을 진행하였다. 혼합형 학습의 효율적인 운영방안을 찾기 위하여 01분반은 2시간의 면대면 교육과 1시간 온라인 교육으로 강의를 구성하였고, 다른 02분반은 2시간의 온라인 교육과 1시간의 면대면 교육을 구성하였다. 중간고사 평가 결과 두 집단의 Cohen's d는 0.165로 큰 차이는 없었지만, 면대면 교육 시간이 많았던 01분반의 평균이 온라인 교육 시간이 많았던 02분반의 평균보다 조금 높았으며, 학생들의 점수 분산이 작았다. 반면 고득점자는 02분반이 많았다. 자기 주도형 학습이 용이한 온라인 교육이 많은 분반에서 더 많았다. 자기 주도 학습을 잘 수행할 수 있는 상위권 학생은 온라인 교육이 강조된 혼합형 학습이 적합하고, 그렇지 않은 학생들은 면대면 중심의 학습이 적합한 것을 알 수 있었다.
정보통신의 모든 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 차세대 핵심기술이라고 할 수 있는 에이전트는 자율성, 지능성, 반응성, 협동성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 가진다. 본 논문은 동적환경에서 환경에서 지능적인 행위와 반작용적인 행위도 가능한 혼합형 에이전트를 재난관리 에이전트 시스템에 도입 설계한다. 이를 위하여, 재난관리를 위한 에이전트를 재난 발생시 즉각적인 반응을 하는 반응 요소(reflexive component)와 플랜라이브러리에 저장된 여러 가지 사례들을 탐색해 문제를 해결하는 인지 요소(cognitive component)로 구성된 혼합형 에이전트(hybrid agent)기술을 재난관리에 적용한다. 인지요소에서 행동계획을 탐색하고, 조건에 맞는 계획을 결정하는 과정을 살펴본다. 탐색 방법은 계획-기반 탐색(plan based search)이며, 계획기의 지식 요소들은 슬롯을 가진 프레임구조를 하고 있다.
데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 놓은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(Stale) 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 풀-브리지 모듈과 양방향 스위치를 가지는 5-레벨 인버터를 다단 결합시켜 15-레벨의 출력을 형성할 수 있는 혼합형 멀티레벨 인버터를 제안한다. 제안된 회로의 입력전압원의 크기가 서로 동일한 경우와 3의 배수 형태를 가지는 경우에 대한 특성을 분석하고 시뮬레이션 및 실험을 통해 가장 효율적인 혼합형 회로 구성을 제시한다.
최근 국내에서 해양 구조물, 장대 교량의 하부구조물, LNG저장탱크 등 매스콘크리트의 증가추세에 따라 구조물의 고내구성과 관련하여 시멘트의수화열에 의한 온도균열의 발생을 최소화 시킬 수 있는 3성분계 혼합형 저발열시멘트가 개발되어 실 구조물의 적용단계에 있으나, 저발열시멘트가 개발되어 실 구조물의 적용단계에 있으나 저발열시멘트의 특성에 대한 전반적인 연구보고가 국내에서는 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 3성분계 혼합형 저발열시멘트의 특성 및 코\ulcorner리트의기초물성을 1종 보통포틀랜트 시멘트, 5종 내황산염시멘트, 슬래그시멘트와 비교하였다. 글 결과 저발열 콘크리트의 찹축강도는 초기재령에서 강도발현률이 적은 반면 장기강도발현률은 상당히 큰 경향을 보였다. 또한 수화열은 1종시멘트를 사용한 콘크리트에 비하여 1/3~1/2정도로 매스콘크리트의 수화열을 대폭적으로 저감시킬 수 있을 뿐만 아니라 염소이온에 대한 저항성이 상대적으로 높게 나타나 거대 해양 구조물의 적용에 매우 유리한 시멘트로 판단되었다.
본 논문에서는 규칙 정보와 통계 정보의 상호 보완적 특성을 이용한 혼합형 방법을 기반으로 규칙 정보와 통계 정보의 추출 및 적용 시에 어절간 문맥 정보를 보다 효율적으로 이용하는 혼합형 품사 태깅 시스템을 제안한다. 먼저 규칙이 적용되는 중의성들에 대해서 높은 정확률로 태깅을 수행한 후, 규칙으로 해결할 수 없는 중의성들에 대해서는 통계 정보를 이용하여 태깅을 수행한다. 규칙 정보는 중의성을 갖는 어절과 주변 어절들의 형태소 및 태그를 이용하여 정의하고 통계 정보는 문맥에 영향을 많이 미치고 많은 중의성의 원인이 되는 조사와 어미의 형태를 그대로 활용하여 추출함으로써 어절간 문맥을 보다 효율적으로 이용한다.
대칭형 암호알고리즘은 고속의 데이터 처리 및 구현상의 용이성 둥의 장점에도 불구하고 인증기능의 부재로 인하여 네트워크 환경에는 부적합하다. 그러므로 대칭형 암호알고리즘이 인증기능을 수행할 수 있도록 MAC와 MDC를 이용한 혼합형 인증알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 대칭형 암호알고리즘과 별개로 동작하는 것이 아니라 암호알고리즘 자체에 인증기능을 수행할 수 있도록 함으로서 보안이 확보된 통신채널의 범위를 넓힐 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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