• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권8호
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• pp.11-23
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• 2000

헤드-아이 보정은 로봇과 같이 이동 가능한 플랫폼상에 장착된 카메라의 방향과 위치를 추정하는 과정이다. 본 논문에서는 다소 제한적인 이동 자유도를 가진 플랫폼에 대해 적용할 수 있는 새로운 헤드-아이 보정 기법을 제시한다. 제안된 보정 기법은 특히 회전 자유도가 없는 선형 플랫폼 위에 장착된 카메라의 상대적인 회전 방향을 구하는데 적용될 수 있다. 서로 다른 두 개의 축 상에서의 순수한 천이(translation) 이동에 의해 얻어진 보정 데이터를 이용하여 회전 방향을 구하는 본 알고리듬은 교정된 스테레오 영상은 epipolar 조건을 만족시켜야 한다는 성질을 이용하여 유도되었다. 본 논문에서는 플랫폼 좌표계상에서의 카메라의 회전 및 천이 파라미터를 구하는 알고리듬을 제시하고, 모의 및 실제 실험 결과를 통해 본 알고리듬의 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.430-433
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• 2007

XML이 다양한 분야에 널지 이용되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금가지 상업적, 기술적으로 성공적인 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하는 알고리즘인 XSTAR(XQuery to SQL Translation Algorithms on RDBMS)를 설계 및 구현한다. 본 연구의 XSTAR 알고리즘은 기본적인 XPath 뿐만 아니라 XQuery FLWOR 표현식, XQuery함수, 그리고 전문 검색(Fulltext 검색[8])과 관련된 몇몇 특수한 기능을 효율적으로 지원할 수 있으며, 질의의 결과 값을 XML 형태로 재생성하여 사용자에게 반환한다. 본 논문에서 제안하는 XSTAR 알고리즘은 현재 웹 상에서 공개적으로 시범 운용되고 있는 XML 문서의 관리 및 질의 처리 시스템인 XPERT(XML Query Processing Engine using Relational Technologies, http://dblab.kmu.ac.kr/project.jsp")의 질의 처리 엔진으로 사용되고 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.39-48
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• 2004

인터넷의 급격한 보급과 신규 IP 주소의 수요가 급증하면서 IP 주소가 부족해지는 현상이 일어나고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 NAT(Network Address Translation)과 같은 주소변환 기술이 널리 사용 되고 있다. NAT는 두 개의 연결된 네트워크에서 서로 다른 IP 주소영역을 사용할 수 있도록 해주는 아주 유용한 주소변환 기술이다. 하지만 인베디드된 IP 주소를 가지거나 단대단 보안을 위해 IP 패킷을 암호화 하는 IPsec과 같은 어플리케이션 환경 하에서는 주소변환에 이용할 수 없고 매번 주소 변환을 수행 하면서 전반적인 주소변환처리 성능이 상당히 떨어지는 문제점을 가지고 있다. RSIP (Realm Specific Internet Protocol)는 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 프로토콜이다. NAT와 RSIP 모두 내부와 외부 주소영역 사이에서 동작하는데 NAT는 내부망과 외부망 사이에 주소변환을 수행하여 외부망과의 통신에 사용하지만 RSIP는 라우팅 가능한 공인주소를 미리 할당하여 사용한다 본 논문에서는 NAT의 단점과 보완사항을 알아보고 그 대안을 충족시킬 수 있는 방식인 RSIP 프로토콜을 사용하여 리눅스 기반 인트라넷 환경에서 효율적인 주소변환 시스템을 제안 하고자 한다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제38권1호
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• pp.64-69
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• 2010

본 실험은 Propolis ethanol 추출물과, chloroform, ethyl acetate, butanol 등 4가지 용매로 더 추출한 분획틀을 이용하여 DPPH radical 소거능 실험과 항진균활성을 알아보았고, 고체배지 및 액체배지에서 항진균활성을 측정하였다. 또한 luciferase mRNA를 이용한 in vitro translation으로 이들 추출물에 의한 단백질합성에의 영향을 검토하였다. 첫 번째로, 액체배지에서의 항진균 활성을 실험한 결과 Candida glabrata, Candida lusitaniae 그리고 Cryptococcos neoformans 등의 성장저해율이 chloroform 분획 존재하에서 각각 39%, 41%, 48% 이었으며 ethyl acetate 분획 존재하에서 각각 25%, 24%, 13%로 측정되었다. 이 결과는 ethyl acetate 분획에 비해 chloroform 분획에 진균 성장 저해물질이 가장 많이 존재함을 나타낸다. 두 번째로, 동일한 비율로 희석한 프로폴리스 분획물들과 합성 항산화제인 BHT의 수소공여능을 비교하였을 때 Ethanol 추출물의 수소공여능은 합성항산화제인 0.1% BHT의 수소공여능보다 높았으며, 분획들 중에서 chloroform 분획이 가장 수소공여능이 높았다. 세 번째로, luciferase mRNA를 이용한 in vitro, translation 실험에서는 Propoliis ethanol 추출물이 단백질합성을 저해하는 것으로 관찰되었다. Propolis 분획물들 중에서 chloroform 분획이 단백질 합성을 가장 많이 저해하였다. 이와 같은 결과는 chloroform 분획물이 다른 분획에 비해 수소공여능, 진균성장 저해율 및 단백질합성 저해활성이 가장 큰 것으로 보여지므로 이 분획물에 대한 생화학적인 연구가 요구된다.

• 재활치료과학
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• 제8권4호
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• pp.77-92
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• 2019

목적 : 본 연구의 목적은 낙상 위험 주거환경 평가인 HOME FAST의 국내사용을 위해 체계적인 절차를 통해 한국어로 번안하여 내용이해도 및 신뢰도를 검증하고자 하였다. 연구 방법 : 한글로 번역된 HOME FAST의 내용이해도를 알아보기 위해 작업치료사 총 21명에게 한글번역본의 이해도 평가하게 하였다. 이후 한글번역본을 역번역 하여 원문과 비교하고 문장구조 및 의미 유사성을 평가하였다. 아울러 신뢰도 검증을 위해 지역사회에 거주하고 있는 낙상 고위험군 노인 75명을 대상으로 평가를 진행하고 내적 일치도를 검증하였다. 그중 9명의 대상자의 경우 2명의 작업치료사가 방문하여 각각 평가한 뒤 검사자 간 신뢰도를 검증하였다. 결과 : 작업치료사를 대상으로 한 내용이해도 검증 결과에서 11개 문장이 이해도가 떨어지는 것으로 나타났다. 이해도 검증 결과의 의견을 바탕으로 검증위원회를 통해 구문을 수정하고 한글번역본을 완성하였다. 한글판을 역번역하여 유사성 검증을 한 결과 문장구조에서는 3문항이 유사하지 않음으로 평가되었고, 의미적 측면에서는 총 6문항이 유사하지 않음으로 평가되었다. 최종적으로 반복적 역번역 과정을 통해 한글판 HOME FAST의 내용 타당도를 확보하였다. 한글번역본의 내적일치도는 .62(p<.01)로 나타났고, 검사자 간의 신뢰도는 .97 (p<.01)로 매우 높은 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 체계적 번역-역번역 과정을 통해 HOME FAST를 한국어로 번역하였다. 아울러 한글판의 내용이해도를 검증하였고, 내적일치도 및 검사자간 신뢰도 검증을 통해 신뢰도를 입증하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.42-51
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• 1998

본 논문은 CL (ConnectionLess) 가입자와 CL 서버간, CL 서버간, 그리고 종단간 CL가입자간 궤한 루프와 CL서버의 헤더 변환 테이블을 이용하여CL 중첩망의 폭주 제어 방안을 제안한다. ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication)에 의하여 정의된 CBDS(Connectionless Broadhand Data Service)을 위한 CL 중첩망은 프레임을 라우팅해 주는 CL 서버와 CL 가입자와 CL서버 또는 CL 서버를 연결해주는 링크들로 구성된다. 이와 같은 CL 중첩망에서, 두 종류의 폭주, 즉. CL 링크 폭주와 CL 서버폭주가 일어날 수 있다. 본 논문에서 두 종류의 폭주를 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 링크-바이-링크 방법[18]은 CL가입자와 CL서버간 또는 CL 서버간 ATM 계층의 ABR(Available Bit Rate) 궤환 루프와 CL 서버의 헤더 변환 테이블을 이용한다. 그러나 이 방법은 출력 가상 채널의 폭주 발생시 링크를 통해 전송되는 모든 트래픽에 영향을 주게 되어 폭주에 관여하지 않은 트래픽에게도 영향을 주어 이 트래픽이 출력되는 출력 가상 채널의 링크 이용도가 떨어지게 된다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서 제한한 하이브리드 방법은 링크-바이-링크 방법의 ABR 궤환 루프, CL 계층의 종단의 CL 가입자간 궤환 루프, 그리고 헤더 변환 테이블을 이용한 폭주 상태표를 이용한다. 이 방안은 링크-바이-링크 루프와 헤더 변환 테이블을 이용하여 폭주에 즉시 대처하고, 다음에 종단간 루프를 이용하여 실제 폭주에 관여한 CL 가입자의 전송속도를 조절하는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.673-677
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• 2010

최근 NAND 플래시 메모리는 소형, 경량, 저전력 소모, 빠른 접근 속도 등의 장점으로 내장형 시스템과 개인용 컴퓨터, 서버 시스템에서 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리를 하드 디스크처럼 사용하기 위해서는 플래시 변환 계층이 필요하다. 이전에 많은 플래시 변환 계층들이 제안되었지만 이전에 제안되었던 플래시 변환 계층들은 블록 스래싱 문제와 블록 연관성 등 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위한 새로운 플래시 변환 계층을 제안한다. 이 기법은 로그 블록의 연관성을 제한하고 데이터 블록의 연관성을 제한하지 않아 합병 연산의 횟수를 최소화 하고, 새로운 공간 회수 기법은 로그 블록 가비지 컬렉션을 이용하여 합병 연산의 비용을 줄인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.45-50
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• 2017

다문화 가정의 정보 격차의 주요 원인인 언어장벽은 다문화 가정 자녀의 낮은 교육수준과 높은 연관성을 가지며, 경제불균형을 높임으로써 추가적인 사회문제화가 될 것으로 예상된다. 다문화가정 학부모는 디지털 기기에 대한 접근성과 자료 활용 능력이 일반국민에 비해 현저하게 떨어지는 정보격차로 인해 기존의 교육 콘텐츠의 효과적 활용은 제약점을 갖고 있다. 이러한 제약점을 해결하기 위해서는 학습자의 이해수준에 적합한 콘텐츠를 제공하는 맞춤형 학습콘텐츠 지원체제의 구축은 필수적이다. 이 논문에서는 다문화가정 학부모의 정보격차 해소를 위한 한한변환 기반 학습콘텐츠 시스템을 설계하고 이를 위한 사용자 맞춤형 학습콘텐츠 지원을 위한 한한변환 시스템의 프로토타입을 결과로 제시한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권4호
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• pp.423-433
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• 2000

In this paper, we consider applying the bootstrap method to the median test procedures for right censored data. For doing this, we show that the median test statistics can be represented by the differences of two sampler medians. Then we review to the re-sampling methods for censored dta and propose the test procedures under the location translation assumption and Behrens-Fisher problem. Also we compare our procedures with other re-sampling method, which is so-called permutation test through an example. Finally we show the validity of bootstrap median test procedure in the appendix.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.