본 연구는 클러스터 진화의 분석에 있어서 클러스터 적응주기 모델의 의의와 한계점을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 향후 클러스터 진화 분석을 위한 연구 과제를 제시하고자 하였다. 1980년대 이전까지 클러스터를 비롯한 산업집적지 연구는 특정 시점에서 경제 공간의 양상에 주목하는 '정태적 관점'을 기초로 이루어졌지만, 최근에는 '복잡적 응계'의 '진화'에 주목하는 '동태적 연구'로 패러다임이 전환되었다. 이에 역동적 지속적으로 진화하는 클러스터에 적절한 분석도구로 적응주기 모델이 주목받게 되었으나, 클러스터 및 그 진화의 속성에 맞게 수정 및 보완되어 클러스터 적응주기 모델이 등장하게 되었다. 클러스터 적응주기 모델은 자원축적, 상호의존성 그리고 회복력의 측면에서 클러스터 진화의 특성을 규명하고, 클러스터 진화 경로를 6가지로 구분하여 살펴 볼 수 있는 포괄적인 분석틀이지만, 모델의 확대 및 심화를 위해서 이론적 경험적 연구 측면에서 더욱 활발한 논의와 보완이 요구된다. 따라서 향후 클러스터 진화 분석에 있어서의 연구 과제로는 클러스터 진화 모델의 구체화 및 정교화, 회복력 개념의 강조 그리고 경험적 연구를 통한 모델의 적용가능성과 유용성의 검증을 제시하고자 한다.
이 연구는 중학생의 게임 선용과 게임 과몰입을 동시에 고려해 게임이용집단을 구분하고, 집단별로 자기통제력과 또래 지지, 게임이용량의 차이를 분석하였다. 이를 위해 한국콘텐츠진흥원의 게임이용자 패널조사(5차년도)의 중학생 데이터(287명)를 2차 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 군집 분석을 통해 중학생의 게임이용집단을 '고병존', '선용', '일반'으로 구분하였다. 둘째, 집단별로 자기통제력, 또래 지지, 게임이용량의 차이를 보였다. 구체적으로, '고병존' 집단은 '선용' 집단과 '일반' 집단보다 낮은 자기통제력을 보였고, 게임이용량도 가장 많았다. 또한, '일반' 집단은 또래 지지 정도가 가장 높았다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
One of the most important reasons for using online game is intrinsic motivation which relates the drive to perform a behavior for perceptions of pleasure and satisfaction from the behavior itself. Therefore, most studies for using online game have been based on theories for intrinsic motivation such as flow. However, such theories have some limitations for explaining social aspects of online games such as Massively Multiplayer Online Role Game (MMORPG), which provides a society for game players by using a virtual space for playing games so called 'persistent world'. Adaptive structuration theory (AST) is one of trying to capture the change of using IT due to social interactions between users and system. In order to explain online game players' behavior considering social interaction, we suggest a research model based on AST. Our model aims to investigate the relationship between appropriation which is determined by faithfulness of appropriation (FOA) and consensus on appropriation (COA) and performance which is represented by the relationship among perceived winning, flow, and intention of reuse. An empirical test of our model for 125 MMORPG users which is analyzed by Partial Least Square method shows very satisfactory and interesting results. While hypotheses suggested in our model are supported, the influence of COA on game performance is shown to be stronger than that of FOA.
최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2094-2112
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2019
Focusing on the issue that the conventional Kernel Correlation Filter (KCF) algorithm has poor performance in handling scale change and obscured objects, this paper proposes an anti-occlusion and scale adaptive tracking algorithm in the basis of KCF. The average Peak-to Correlation Energy and the peak value of correlation filtering response are used as the confidence indexes to determine whether the target is obscured. In the case of non-occlusion, we modify the searching scheme of the KCF. Instead of searching for a target with a fixed sample size, we search for the target area with multiple scales and then resize it into the sample size to compare with the learnt model. The scale factor with the maximum filter response is the best target scaling and is updated as the optimal scale for the following tracking. Once occlusion is detected, the model updating and scale updating are stopped. Experiments have been conducted on the OTB benchmark video sequences for compassion with other state-of-the-art tracking methods. The results demonstrate the proposed method can effectively improve the tracking success rate and the accuracy in the cases of scale change and occlusion, and meanwhile ensure a real-time performance.
Ji Hyun Pak;Ji Yong Joo;Jun Ho Lee;Ji In Kim;Soo Hyung Cho;Ki Soo Park;Eui Seung Son
Current Optics and Photonics
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제8권4호
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pp.382-390
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2024
Laser propagation through atmospheric disturbances is vital for applications such as laser optical communication, satellite laser ranging (SLR), laser guide stars (LGS) for adaptive optics (AO), and laser energy transmission systems. Beam degradation, including energy loss and pointing errors caused by atmospheric turbulence, requires thorough numerical analysis. This paper investigates the impact of laser beam parameters on ground-to-space laser propagation up to an altitude of 100 km using vertical atmospheric disturbance profiles from the Geochang SLR Observatory in South Korea. The analysis is confined to 100 km since sodium LGS forms at this altitude, and beyond this point, beam propagation can be considered free space due to the absence of optical disturbances. Focusing on a 100-watt class laser, this study examines parameters such as laser wavelengths, beam size (diameter), beam jitter, and beam quality (M2). Findings reveal that jitter, with an influence exceeding 70%, is the most critical parameter for long-exposure radius and pointing error. Conversely, M2, with an influence over 45%, is most significant for short-exposure radius and scintillation.
본 연구에서는 스마트폰 사용자의 태도를 중심으로, 스마트폰 사용, 정신 건강 및 신체건강 간의 관계를 알아보고, 스마트폰 사용감소 의도와의 관계도 부수적으로 알아보고자 하였다. 이를 위해, 관련된 변인들로 구성된 질문지를 대학생들에게 실시하였다. 수집된 129명의 자료를 분석한 결과, 스마트폰 중독점수와 시각, 청각, 두통, 소화 관련 증상들, 우울 및 불안과 각각 정적 상관이 유의하였고, 스마트폰 사용감소의도는 시각, 두통, 소화 증상과 각각 정적 상관이 유의하였다. 시각, 두통, 소화 관련 증상을 느낄수록 스마트폰 사용을 줄일 의도가 있는 것으로 나타났다. 스마트폰 사용자들은 스마트폰의 이점은 최대화하되, 그 부작용은 최소화하는 적응적 사용을 위해 스마트폰 사용과 건강 간의 관계에 대한 이해를 높여야 할 것이다. 끝으로 본 연구의 시사점 및 제한점이 논의되었다.
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.
AMC(Adaptive Modulation and Coding)를 사용하는 무선 네트워크에서는 사용자의 이동 및 페이딩 환경에 따라 변화하는 채널특성으로 인하여 연결중인 서비스의 modulation 방식 또한 동적으로 변화 할 수 있다. 이러한 변화는 시스템 용량에 영향을 미치며 연결중인 서비스가 단절될 수 도 있다. 본 논문에서는 보장성 서비스에 초점을 맞추어 장기 AMC에 근거한 수락제어(CAC: Call Admission Control) 문제를 접근하고자 한다. CAC 과정에 있어 신규 호, 핸드오프 호, modulation 방식 변경 호와 같은 3가지 종류에 대하여 고려하였다. 또한 가드채널 기법을 고려하였으며 핸드오프 호와 마찬가지로 modulation 방식 변경 호에 대하여 가드 채널을 사용할 수 있게 하였다. CAC 방식에 대하여 Markov 모델을 제시하고 분석과 실험 결과로 호 단절 확률을 얻을 수 있었다. 결론적으로 이와 같은 분석 모델을 이용하여 무선 AMC 네트워크에서 호 단절을 감소시키기 위한 적절한 가드채널 임계치를 결정하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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