본 논문에서는 다수의 진동 소자로 제작한 진동 패드의 촉감 효과를 알아보기 위해 실험과 설문을 통해 신체 부위별로 가장 현실감이 뛰어난 진동 패턴을 제시한다. 실험 방법은 $4{\times}4$ 배열 형태의 16개의 진동 소자를 이용하여 진동 패드를 제작하였다. 8비트 마이크로프로세서를 통하여 각 진동 소자의 떨림 여부와 강도를 제어하며, 게임에서 자주 사용되는 음향 효과인 총소리에 의해 자동으로 다양한 진동 패턴을 생성하여 신체 각 부위에 여러 가지 패턴의 촉감 자극을 추어 그 현실감 정도를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 진동 패드를 사용하는 것이 사격 게임에서의 현실감이 좋으며, 어깨 부위가 가장 현실감 있는 부위임을 확인하였다. 또한 실험한 네 가지 패턴 중 안쪽에서 바깥쪽으로 퍼지는 느낌의 실험 패턴 형태가 가장 효과적인 것으로 측정되었다. 본 연구의 결과는 신체 부위와 진동 패턴에 의한 촉감 효과와의 상관관계에 대한 사용자 실험으로서, 진동으로 촉감을 제공하는 햅틱스 분야의 연구를 위한 중요한 참조가 될 것이다.
본 논문에서는 캠퍼스 내의 네트워크 사용이 원활하게 이루어지는지를 분석하기 위하여 네트워크 성능분석을 해 보았다. 캠퍼스 내부의 네트워크 백본은 기가비트 이더넷으로 구성되어 있으며, 네트워크 평균이용율이 1%이내이고 최대이용율도 10%정도이다. 또한 현재 캠퍼스내의 외부망으로의 회선 이용율은 평균 30.4%이고 최대 38.3%로 네트워크 유통량은 아직은 충분한 여유가 있다. 그러나 보안상의 문제가 있는 것으로 나타났다. 캠퍼스 전체 네트워크에 대한 방화벽을 하나 더 설치하면 교내 클라이언트들까지도 보호할 수 있어 더욱 더 안전한 캠퍼스 내부 네트워크를 구성할 수 있을 것이다.
본 논문에서 여러 가지 실험을 통한 결과를 분석한 결과. 인터넷망의 QoS는 어느 정도 일정한 패턴을 가지고 있다는 것을 파악하였다. 첫째 이러한 패턴을 분석함으로써 손실률과 손실 패턴에 따라 재전송 및 FEC(Forward Error Correction)의 정도를 달리하고 시간적 계층부호화(temporal scalability)를 이용하여 비트율을 변경시키는 보다 효율적이고 적응적 QoS 관리 방법을 제시한다. 둘째, MPEG-4의 오류 강인성을 이용한 비디오 패킷 단위의 전송으로 인해 오류 전파를 막고, Network상의 패킷 손실을 디코더에서 오류 은닉을 할 수 있도록 한다. 셋째, 네트워크상의 패킷 손실을 최소화할 수 있는 방법으로 GOP(Group Of Picture) 단위의 전송으로 인한 인터리빙(interleaving) 효과와 FEC를 이용하여 수신측에서 패킷 손실을 정정하고 다소 지연이 발생하지만 손실률을 줄이기 위해 재전송(retransmission) 등을 이용하였다. 마지막으로, 제안된 알고리듬들을 적용한 MPEG-4 스트리밍 서비스를 위한 VOD 시스템을 구현하였다.
본 연구는 영상처리의 전처리과정으로 중요한 영상 이진화를 위해 사용되는 전역임계값 결정을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 상대적으로 계산량이 적고 원 영상의 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 열잡음과 부분대역 재밍잡음 그리고 인접한 8개의 비트 패턴에 대한 심볼간 간섭을 고려하여 FH/CPFSK 시스템의 성능을 분석하였다. 이와 같은 FH/CPFSK 시스템의 분석을 위한 파라메타 비트율(bit rate)과 변조지수를 사용하였으며, 차동검파기(Differential Detector)를 이용한 최적 수신 상관함수 제시하고, FH/CPFSK 시스템과 FH/BFSK 시스템을 비교평가 하였다. 그 결과, 근사식과 실제식의 비트 오류 확률은 높은 신호대 잡음비에서 거의 일치함을 알 수 있었고, 재밍율에 따른 성능은 차동검파를 사용한 FH/CPFSK 시스템이 리미터-변별기를 사용한 FH/CPFSK 시스템 보다 3dB 성능이 떨어지나 FH/CPFSK 시스템보다는 2dB 성능이 우수함을 입증하였다.
수 기가비트 급의 네트워크 성능 저하 없이 모든 패킷의 페이로드를 검사하여 유해 패킷을 검출해 내기 위해서 일반 메모리보다 빠른 검색을 지원하는 TCAM을 이용한 고성능 패턴 매치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 고성능 패턴 매치 알고리즘은 페이로드내에서 m바이트의 문자열당 한 번의 TCAM 룩업을 수행하는 m-바이트 점핑 윈도우 기법을 이용하여 패킷의 페이로드당 TCAM 룩업 횟수를 줄여 페이로드 스캐닝 속도를 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법과 TCAM 기반 슬라이딩 윈도우 패턴 매치 방법을 이용하여 페이로드 스캐닝 성능을 비교해 보고, 제안한 방법의 우수성을 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한 m-바이트 점핑 윈도우 패턴 매치 알고리즘이 약 2천개의 패턴을 가지는 Snort 규칙을 이용한 시뮬레이션을 통해 9Mbit TCAM에서 10Gbps 이상의 페이로드 스캐닝 성능을 낼 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 트리 기반의 타임 슬롯을 사용한 하이브리드 쿼리 트리 구조를 제안한다. 제안 알고리즘은 8-ary tree 구조이며, 리더의 질의에 대한 태그 ID 응답 시, 디지털 코딩 방식을 Manchester 코드를 적용하여, 충돌 위치와 충돌 비트수를 검출할 수 있다. 또한 이 알고리즘은 고정된 4개의 슬롯을 사용하여, 한 번의 질의에 다수의 태그를 인식할 수 할 수 있다. 제안 알고리즘은 리더가 응답 받는 태그 ID의 첫 번째 비트 ($[prefix+1]^{th}$, F ${\in}$ {'0' or '1'})와 태그 ID의 두 번째 ~ 세 번째 비트($[prefix+2]^{th}{\sim}[prefix+3]^{th}$, $B_2{\in}$ {"00" or "11"}, $B_1{\in}$ {"01" or "10"})에서 비트 충돌 패턴을 이용해 4개의 타임 슬롯에 응답하게 함으로써, 한 번에 8개의 태그를 인식할 수 있다. 본 논문은 알고리즘의 질의 노드(prefix) 수의 worst case를 분석하여 다중 태그를 인식하는데 걸리는 지연 시간을 추출한다. 제안 알고리즘의 인식 지연 시간은 질의-응답 수와 질의 비트 수를 기준으로 하며, 각 알고리즘의 수식을 바탕으로 산출하였다.
현재까지 연구된 대부분의 정보은닉 기법관련 알고리듬들은 커버영상(cover image)의 변경 또는 조작을 통해 비밀데이터를 삽입(embedding)하여 스테고영상(stego image)을 생성하고, 생성된 스테고영상으로부터 비밀데이터를 추출(extraction)하였다. 이러한 알고리듬은 PSNR의 수치가 높고, 비밀데이터의 수용량(capacity)이 많을수록 좋은 것으로 간주한다. 본 논문에서는 비밀데이터의 패턴(pattern)을 분석하여 숨기는 비밀데이터의 양이 많고, PSNR의 값이 우수한 효율적인 정보은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 정보은닉 알고리듬은 비밀데이터를 분석하여 비밀데이터 내의 빈도수가 높은 값들을 찾고, 이들의 좌표 값과 인덱스(index)정보를 이용해 커버영상에 삽입한다. 이를 통해 커버영상과 스테고영상 간의 차이는 줄이면서 기존의 제안되었던 알고리듬에 비해 높은 수용량을 보여줌을 실험을 통해 비교한다. 실험결과에서는 5 종류의 비밀 데이터와 8 가지 이하의 패턴을 이용해 커버영상에 삽입하여 생성된 스테고영상과의 차이를 측정한 PSNR과 숨겨진 비밀데이터의 양의 결과를 통해 기존에 제안되었던 알고리듬들 비해 제안하는 정보은닉 알고리듬이 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 클록 입력을 갖는 대표적인 회로인 5비트 카운터를 대상회로로 선정하여 경계면 스캔 구조를 적용하고, 대상회로에 대한 지연시험을 위한 새로운 시험 구조와 지연시험 절차를 개발하였다. 지연시험 대상회로가 클록 입력을 갖는 경우, 기존의 경계면 스캔 구조에서는 동일한 패턴의 중복 입력, 클록 입력과 데이터 입력과의 시간 간격과, 패턴 입력과 응답값 캡쳐까지의 시간 문제에 의해 적절치 않음을 보였다. 본 논문에서 제안하는 지연 시험 구조는 클록 계수 발생기를 사용하여 연속 발생시킬 클록의 개수를 입력받아 이를 대상회로의 클록 입력에 적용하여 대상회로에 대한 입력 패턴의 중복문제를 해결하였다. 또한 시스템 클록을 TCK로 사용하여 대상회로를 정상 속도에서 동작할 수 있도록 하였다. 연속적인 클록 발생에 TCK를 사용함으로써 대상회로를 정상 속도에서 검증할 수 있다. 제안된 시험 구조와 절차는 대상회로에 대한 타이밍 시뮬레이션을 통해 동작의 정확성을 확인하였다.
데이터마이닝은 데이터베이스에 저장되어 있는 많은 일반적인 정보들을 가지고 의미있는 정보를 찾아내는 것이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 클러스터링과 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 클러스터링 기법에는 공간데이터를 다루거나 속성데이터(비공간 데이터)를 다루는 많은 기법들이 연구되고 있고, 연관규칙 또한 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구 중 apriori 연관규칙 알고리즘을 개선하는 방법으로 비트 클러스터링을 이용하는 방법이 있다. 우리는 apriori 연관규칙 보다 더 나은 성능을 나타내는 FP-Growth에 대해 살펴보고 FP-Growth의 문제점을 찾아 이를 해결하기 위한 방법으로 비트 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는지에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 전체 데이터베이스를 비트 클러스터링을 통해 몇 개의 클러스터로 나누어 FP-Growth 방법에 사용할 것을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 FP-Growth 방법보다 더 나은 성능을 가질 수 있으며 이를 증명하기 위한 실험을 수행하였다. 실험은 패턴 마이닝 연구에서 사용하는 chess 데이터를 이용하였으며, 최소지지도를 다르게 적용하면서 FP-Tree를 생성하는 실험을 하였다. 최소지지도가 높은 경우에는 기존의 방법과 비슷한 결과를 얻었지만 그 외 경우에는 기존의 방법보다 본 논문에서 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문의 주요 결론으로서 비트 클러스터링을 이용한 방법이 상대적으로 우수한 데이터 마이닝 방법임을 정리하였으며, 아울러 GML 데이터를 위한 비트 클러스터링의 적용방법론에 대하여도 논의하였다.적 성분으로 평가된다. 이러한 잠재적 추적자들에 근거할 때, 한국 서남해에 발달하고 있는 니질 퇴적대의 전퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로 해석되나, 실트와 점토 구간의 퇴적물로 나누어 볼 때 그기원이 각각 다르게 나타났다. 즉, 점토 퇴적물은 한국과 중국의 혼합 기원으로, 실트 퇴적물은 한국 기원이 우세한 것으로 해석된다. 과립에 황금입자가 표지되었다. 따라서 1일 동안 배설되는 분비배설항원은 선모충 유충의 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되는 반면에 3일 동안 배설되는 분비배설항원은 표피와 stichocyte의 ${\alpha}_0$ 과립에서 유도되고, 선모충유충 감염후 1주, 4주에 실험쥐에서 형성되는 감염항체는 선모충의 표피와 기저층 그리고 EIM에서 분비되는 항원에 의하여 생성된다. 이상의 결과로 선모충의 분비배설항원과 감염항원은 선모충 유충의 표피와 EIM및 stichocyte의 ${\alpha}_0\;{\alpha}_1$ 과립에서 유도되며 이들은 45 kDa 단백을 포함하고 있는 것으로 생각된다.성하고 있는 세포들에는 세포질이 어두운 세포와 밝은 세포가 있었으며, 세포질내에는 전자밀도가 높은 분비과립이 관찰되었다. 전체적인 특징은 눈물샘분비세포 중 장액세포의 것과 비슷하였으나, 과립의 크기는 작았다. 분비관을 구성하는 세포들 사이에도 연접복합체가 매우 잘 발달되어 있었다. 샘포에서 사이관으로 이행되는 곳에서도 샘포세포와 사이관세포 사이에서도 연접복합체가 관찰되었다. 분비관세포의 분비과립 가운데는 중심부분에 전자밀도가
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[게시일 2004년 10월 1일]
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