유 무선 디지털 방송이 고화질 TV의 탄생과 함께 2010년 이후로 급격하게 확산되었으며, 단방향 콘텐츠 이용뿐만 아니라 양방향 콘텐츠 이용이 급격하게 증가되고 있다. 현재 우리나라 위성 통신망에서는 유럽 디지털 방송 표준화기구의 DVB를 국내 데이터 방송의 표준으로 채택하고 있으며, IPTV의 발전에 의해 선택적 콘텐츠의 이용방법도 또한 다양하게 연구되었다. 디지털 방송에서는 MPEG-2 system의 비디오, 오디오, 그리고 데이터 등의 멀티미디어 정보를 전송하기 위해 정보를 다중화 하는 방식으로 Transport Stream Packet(TSP)을 이용한 방식을 사용하는데, 이 Stream에는 비디오, 오디오 정보는 물론, TV 편성표와 프로그램에 대한 상세한 정보까지도 포함되어 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터 방송 시스템을 이해하기 위하여 Linux 환경에서 Transport Stream(TS)을 Packet별로 구분하고 각각의 기능별로 분석, 출력해주는 TS Analyzer를 구현하였으며, TS의 이해를 돕고 Stream Parsing 능력향상을 이룰 수 있었다.
현대사회의 발전을 이끌어 온 기초과학과 공학의 여러 분야에서는 신호와 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위해 많은 연구를 수행해왔다. 뿐만 아니라, 현재까지도 신호로부터 더욱 많은 정보를 획득하고, 고속으로 처리하기 위한 많은 방법과 변환에 대한 연구를 수행하고 있다. 이러한 방법들 중에서, 퓨리에 변환은 현재까지 공학의 여러 응용분야에서 가장 광범위하게 적용되고 있으나 신호의 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호에 대한 전체적인 특징만을 나타낸다. 퓨리에 변환에서 발생하는 이러한 시간적 국부성의 단점을 해결하기 위해 제시되어, 근래에 급속도로 그 응용범위가 확장되고 있는 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 나타내며, 응용환경에 따라 다양한 종류의 웨이브렛을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛으로 고려될 수 있는 함수를 사용하여, 웨이브렛 평면에서 신호의 특징을 검출하고 국부적으로 필터링하기 위한 연구를 수행하였다.
현재 디스크에 파일을 암호화하여 저장하기 위한 다양한 파일 암호화 솔루션이 존재한다. 하지만 기존의 파일 암호화 솔루션은 암호화 및 복호화를 파일 혹은 디렉터리 단위로 일괄되게 처리한다. 본 논문에서는 파일의 부분 암호화를 지원하는 시스템 호출을 제안한다. 파일 데이터의 암호화를 원하는 부분에서 사용자는 시스템 호출 인터페이스로 암호화 정보를 설정한다. 그다음 파일 데이터를 쓰면 설정된 내용으로 데이터가 암호화되어 저장된다. 또한 복호화 정보를 설정한 뒤 파일 데이터를 읽어오면, 설정된 정보가 적용되어 필요한 부분만을 복호화 한다. 제안된 시스템 호출을 위해 검사, 관리, 암호화, 복호화, HMAC 모듈이 필요한 시스템 호출에 따라 구성되며, 이는 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 시스템 호출의 동작을 개발 보드에서 검증하였으며, 그 수행 속도를 측정하여 성능을 분석하였다.
오늘날 경제의 발전과 함께 여러 가지 환경 문제가 발생했다. 자연스레 사람들은 환경에 대한 관심이 높아졌으며 특히 식수에 대한 안전성과 오염도 조사에 대한 중요성이 부각되고 있다. 우리나라 국민들이 식수로 이용하는 지하수에서 우라늄 및 222Rn 이 다수 지역에서 검출되고 있다. 따라서 이 연구는 지하수 내포함된 222Rn 농도를 측정하는데 보다 정확한 측정을 위한 방법을 알아보고자 한다. 실험은 알파, 베타 펄스의 분석이 용이한 펄스파형분석 기능을 가진 저 준위 액체섬광계수기를 이용하여 실험하였다. 지하수 시료와 혼합하는 섬광체의 조제, 유효기간은 시간이 지날수록 검출값은 낮아지고, 에너지 스펙트럼도 낮은 쪽으로 channel 이동이 있었다. 섬광체의 구입시기가 오래 될수록, 개봉한 후 방치시간이 지날수록 검출값이 낮아짐을 확인했다. 사용목적이 다른 섬광체를 사용했을 경우 channel 이동으로 에너지를 확인할 수 있다.
Phosphate, a favorable phosphorous form for plant, is one of major nutrient elements for growth and development in plants. Plants exhibit various physiological and biochemical responses in reaction to phosphate starvation in order to maintain phosphate homeostasis. Of them, expression of high affinity phosphate transporter gene family and efficient uptake of phosphate via them is a major physiological process for adaption to phosphate deficient environment. Although the various genetic resources of high affinity phosphate transporter are identified recently, little is known about their functions in plant that is prerequisite information before applying to crop plants to generate valuable transgenic plants. We demonstrated that Arabidopsis transgenic plants over-expressing two different high affinity phosphate transporter gens, OsPT1 and OsPT7, derived from rice, exhibit better growth responses compared with wild-type under phosphate starvation condition. Specially, OsPT7 gene has proven to be more effective to generate Arabidopsis transgenic plant tolerant to phosphate deficiency than OsPT1. Furthermore, the expression level of AtPT1 gene that is one of reporter genes specifically induced by phosphate starvation was significantly low compared with wild-type during phosphate starvation. Taken together, these results collectively suggest that over expression of OsPTl and OsPT7 genes derived from monocotyledonous plant function efficiently in the dicotyledonous plant, relieving stress response caused by phosphate starvation and leading to better growth rate.
클라우드 컴퓨팅 기술과 스마트 장치 기술의 발전은 다양한 분야에서 그 영향력을 확대하고 있다. 콘텐츠 서비스에 있어서 콘텐츠를 안전하게 보호하기 위한 DRM(digital rights management) 기술은 매우 중요한 요소로 다양한 스마트 장치에서 시간 및 장소의 제약 없이 서비스를 제공하기 위해서는 DRM 기술 간의 상호 운용성(interoperability)을 해결해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 DRM 기능들을 서비스로 제공하는 DRM 클라우드를 연구하여 서로 다른 DRM 기술들을 서비스로 제공함으로써 상호 운용성을 해결하고자 한다. 즉, 서로 다른 DRM이 적용된 콘텐츠를 스마트 장치에서 사용하고자 할 때 DRM 클라우드로부터 해당 DRM 모듈과 기능들을 SaaS와 같은 서비스로 콘텐츠의 사용을 제어한다. 이를 위해 DRM 클라우드 사용자와 DRM 클라우드 간의 원활한 서비스 호출과 제공을 수행하는 중개자인 DRM Proxy의 기능과 구조를 정의하고 구현 결과를 기술한다.
최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.
The objectives of this study were to estimate leaf area index (LAI) as a function of image-derived vegetation indices, and to compare measured and estimated LAI to the results of crop model simulation. Soil moisture, crop phenology, and LAI data were obtained several times during the 2001 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to com (Zea mays L.) and the other planted to soybean (Glycine max L.). Hyper- and multi-spectral images at varying spatial. and spectral resolutions were acquired from both airborne and satellite platforms, and data were extracted to calculate standard vegetative indices (normalized difference vegetative index, NDVI; ratio vegetative index, RVI; and soil-adjusted vegetative index, SAVI). When comparing these three indices, regressions for measured LAI were of similar quality $(r^2$ =0.59 to 0.61 for com; $r^2$ =0.66 to 0.68 for soybean) in this single-year dataset. CERES(Crop Environment Resource Synthesis)-Maize and CROPGRO-Soybean models were calibrated to measured soil moisture and yield data and used to simulate LAI over the growing season. The CERES-Maize model over-predicted LAI at all corn monitoring sites. Simulated LAI from CROPGRO-Soybean was similar to observed and image-estimated LA! for most soybean monitoring sites. These results suggest crop growth model predictions might be improved by incorporating image-estimated LAI. Greater improvements might be expected with com than with soybean.
의료용 컬러 그래픽 연구는 의료용 로봇의 생산 시대를 통해 회사 제품의 디자인 품질을 세계적으로 확대하고 보급하는 기반이 될 것이다. 본 연구에서는 의료 로봇 침대 확대 시대에 걸맞은 기술과 내용, 유니버셜 의료색 적용, 인체공학적 색채 등을 기반으로 하였다. 이와 함께 유니버셜 디자인의 관점에서 의료용 침대 로봇의 색채 연구방향을 제시하였다. 이에 따라, 국내업체에서 개발 중인 의료용 로봇의 기능을 사례로 하여 유니버셜 컬러 설계를 제안하였다. 이 로봇 침대의 특성은 기능별로 3가지로 구분할 수 있는 바, 첫째는 치유성(Curative)으로 욕창 예방을 위한 치료 특성을, 두 번째는 의료 환경을 위한 청결성(Clean)으로 시트 자동교환을, 세 번째는 편의성(Convenient)으로 환자이송을 구현하는 기능을 갖는 것으로 파악된다. 본론으로 이에 적합한 기능 색채의 조합을 제시하였다. 결과적으로 제시한 색채분석 및 유니버설 컬러설계 기법이 첨단 의료용 로봇 침대의 외형과 기능을 잘 표현하는 데 유용한 방법론이 될 수 있을 것이다.
시장의 급속한 변화와 개별 수요자 요구의 다양화로 인하여 전통적인 예측 방식은 기업의 요구사항을 충족시키기 어렵다. 다변화하는 생산 환경에서의 올바른 수요예측은 원활한 수율관리를 위한 중요한 요소이다. 현재 산업에서 보편적으로 사용되는 기존의 많은 예측 모델은 조금씩 기능에 제한이 있다. 제안된 모델은 각 모델이 개별적으로 더 잘 수행하는 부분을 고려하여 이러한 한계를 극복하도록 설계 되었다. 본 논문에서는 동적 프로세스 분석에 적합한 Grey Relational 분석을 통한 변수 추출을 하고, ARIMA 예측값을 통하여 산출되는 과거 수요 데이터의 특징을 포함하는 통계적으로 예측된 데이터를 생성한다. 이후, LSTM 모델과 결합하여 신경망모델이 가지는 특성인 유연성, 장기적인 의존성 문제를 피하도록 구성되어진 구조를 통하여 수요예측에 영향을 주는 많은 요인들을 특징을 반영하여 수요예측을 산출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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