본 연구는 향후 디자이너의 업무 역량에 매우 중대한 역할을 하게 될 데이터 문해력 확보를 위하여 디자인 대학 교과과정에서의 데이터 문해력 관련 교육목표와 교과 구성, 교육 내용을 연구하였다. 연구의 방법은 먼저 비전공자를 위한 데이터 문해력 교육의 사례들과 디자인 실무 현장의 데이터 기술 활용 현황을 살펴보았고, 현장 직무 중심 디자인 역량에 대한 선행 연구와 디자인 프로세스 모델을 바탕으로 디자인 분야에서 요구되는 데이터 관련 전공 능력을 도출하였다. 그리고 NCS에 기반한 빅데이터 기획과 분석 분야의 교육 내용을 조사하여, 디자인 전공 능력에 필요한 데이터 기술 관련 교과 내용을 연계하여 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육 모듈을 3단계의 디자인-데이터 융합 교과 모델로 구성하였다. 개발된 융합 교과 모델을 바탕으로 필요한 단위 교과목과 강의 계획, 과목 간 연계 구조를 개발하였으며, 초, 중급 수준의 디자인-데이터 융합 교과목을 운영한 사례 연구를 통하여 교육모델의 교육 내용과 교육 성과를 검증하였다. 그리고 교과 운영 사례 연구의 발견 점들을 바탕으로 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 구체적 실천 방안을 제시하고, 사례 연구의 한계를 명시하였다.
목적: 치과 보철물을 적층 가공 기술로 제작하는 것은 많은 이점이 있으나 아직까지 연구 결과 부족으로 인하여 임상에서 널리 적용되고 있지 못하는 실정이다. 이 연구에서는 디지털 광학 기술 방식의 적층 가공 기술을 이용하여 제작한 치과 보철물에 있어서 재료에 따라 굴곡강도에 유의한 차이가 있는지 연구하기로 한다. 연구 재료 및 방법: 3유닛 고정성 보철 형태의 시편 제작을 위한 금속 지그를 제작하였다. 지그에 맞게 시편을 디자인하였다. 디자인 한 시편에 대하여 NC, DP-1, DT-1의 세 가지 재료로 디지털 광학 기술 방식의 출력을 하였다. 각 재료마다 5개의 시편을 제작하되 출력 각도를 수평면에 $30^{\circ}$로 하였다. 시편을 지그 위에 안착시키고 만능시험기로 굴곡강도를 측정하고 기록하였다. 기록한 데이터는 SPSS 상에서 일원배치분산분석법을 통하여 재료에 따른 파절 강도 차이의 유의성을 조사하였다. 사후 검정(Tukey Honestly Significant Difference test)은 그룹 간의 통계적 차이를 비교하여 시행되었으며 통계적 유의수준은 0.05로 하였다. 결과: 각 군들의 굴곡강도는 NC군은 $1119{\pm}305N$로 나타났고 DP-1군은 $619{\pm}150N$, DT-1군은 $413{\pm}65N$로 측정되었다. SPSS를 사용한 일원배치분산분석법 및 Tukey HSD에서는 NC와 DP-1, NC와 DT-1사이에 유의한 차이를 보였으며(P < 0.05), DP-1과 DT-1사이에는 유의한 차이를 보이지 않았다(P > 0.05). 결론: 디지털 광학 기술 방식으로 3D프린팅을 하여 제작한 3유닛 고정성 보철 형태의 레진 보철물에 있어서 메타크릴산 에스텔 재료가 높은 굴곡강도를 보여주었다.
본 논문은 효율적인 무선 AMI 네트워크를 위한 채널 할당 및 스케줄링 기법에 관한 것이다. AMI 시스템에서, 제안하는 다중채널 클러스터 네트워크는 NC(Network Coordinator)와 CDA(Clustered Data Aggregator) 간의 통신 채널을 네트워크 채널로 정의 하고, CDA와 OMD(Out Meter Display), SMD(Smart Meter Device) 간의 통신채널을 그룹 채널로 정의한다. 네트워크 채널과 그룹채널이 혼합된 다중채널 클러스터 기반의 AMI 네트워크는 물리적/논리적 수용가 채널 클러스터링을 통해서 관리의 효율성을 증대하고, 인접 클러스터간 구별되는 채널 사용을 통한 검침 데이터의 신뢰성을 증대한다. 또한 다중채널 클러스터 기반의 채널할당을 통하여 데이터의 빠른 수집이 가능하며 검침망의 크기를 증가시킨다.
Reverse engineering is an emerging technology to obtain CAD models from existing physical parts in the case that CAD models are not available or paras are changed an(1 modified so that new CAD models for final parts are necessary. Reverse engineering helps designers to quickly generate computer interpretable data from existing Physical objects So it is applying for field of Rapid Prototyping NC Processing CAE, Inspection and so on. The objective of this study is to develop the software that deals with unorganized point data and quickly obtains CAD model. In this paper, several models such as human\`s bone, car, are experimented by the proposed methods.
본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 정상인과 파킨슨 환자의 [I-123]IPT SPECT 데이터를 이용하여 그래픽 분석방법과 축적된 특이결합과 비특이결합의 면적에 대한 비율을 이용한 분석방법으로 얻은 $k_3/k_4$와 조직방사능비를 비교하고 [I-123]IPT SPECT의 유용성을 알아보기 위한 것이다. 방법 : [I-123]IPT($6.5{\pm}1.1$ mCi)를 6명의 정상인(나이:$45{\pm}13$)과 17명의 파킨슨 환자(나이:$55{\pm}8$)에게 순간 정맥주사하였다. SPECT 데이터는 5분 간격으로 2시간 동안 얻어졌다. 운반체 매개변수 $k_3/k_4$는 동적 IPT SPECT 데이터를 이용 혈액 표본이 사용되지 않는 Ichise의 그래픽분석방법($R_v$)과 Lassen의 면적비율방법($R_A$)를 이용하여 얻어졌다. 운반체 매개변수 $R-v,\;R_A$ 그리고 115분에서 얻은(BG-OCC)/OCC비 사이의 관계들은 선형회귀분석을 사용하였다. 결과 : 정상인과 파킨슨 환자에 대한 $R_v$ 값은 각각 $2.08{\pm}0.29$와 $0.78{\pm}0.31$이었다. 그리고 $R_A$ 값은 정상인과 파킨슨 환자에 대해 각각 $1.48{\pm}0.16$과 $0.65{\pm}0.24$이었다. (BG-OCC)/OCC와 $R_v$,(BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 그리고 $R_v$와 $R_A$ 사이의 상관계수들은 각각 0.93, 0.90, 0.99이었고, 그것들에 대응하는 기울기들은 각각 0.54, 0.34, 0.65이었다. 정상인의 $R_v$와 $R_A$는 파킨슨 환자의 것보다 높았다. 즉, 정상인의 $k_3/k_4$는 파킨슨 환자의 것과 뚜렷이 구분되었다. 그리고 그래픽 분석방법과 면적비율 분석방법에 의한 $k_3/k_4$는 조직방사능비와 좋은 상관관계를 보여주었다. 결론 : 비침습성 단순화된 정량분석 방법들은 매개변수 $k_3/k_4$를 측정하는데 유용할 것이다. 그리고 특이결합비율 분석방법은 [I-123]IPT SPECT를 이용한 사람뇌의 도파민 운반체의 정량분석연구에 대해 유용하게 사용될 것이라고 생각된다.
본 논문에서는 IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜을 위해 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안하고 ASIC 라이브러리를 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES 등의 국내외 표준 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 네트워크를 비롯한 유/무선으로 입력되는 데이터를 최소의 대기시간(최소 64클럭, 최대 256클럭)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 본 설계는 ECB, CBC, OFB뿐 아니라 최근 많이 사용되는 CTR(Counter) 모드를 지원하고 다중 비트단위(64, 128, 192, 256 비트)의 암/복호화를 수행한다. IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜로의 연계를 위해 알고리즘 확장성을 보유한 하드웨어로 구현되었고 여러 암호화 알고리즘의 동시적인 동작이 가능하다. 적절한 하드웨어 공유와 프로그래머블한 특성이 강한 내부데이터 패스를 통해 자체적인 블럭암호화 모드를 지원하기 때문에 다양한 방식의 암/복호화가 가능하다. 전체적인 동작은 직렬 통신에 의해서 프로그래밍되고 명령어의 디코딩을 통해 생성된 제어신호가 동작을 결정한다. VHDL을 이용해 설계된 하드웨어는 Hynix 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 통해 합성되었고 약 10만 게이트의 자원을 사용하였으며, 100MHz 이상의 클럭 주파수에서 안정적으로 동작함을 NC-Verilog에서 확인하였다.
현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold Cross Validation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.
조선분야에서 CNC, 혹은 CAM이 사용되는 분야는 주로 강재 절단, 프로펠러 제작 자동화와 수조 실험용 모델제작에 관한 것이며 대학에서는 대부분 선형과 구조 설계용 CAD 연구를 수행하고 있고 CAM 분야는 활성화되어 있지 않은 편이다. 본 문에서는 Pro/Engineer CAD 시스템으로 3차원 선체 형상을 모델링 하고 이를 CNC 공작기계로 제작하는 과정을 수행하고 부수적으로 이기종 소프트웨어간 데이터 교환을 위한 중립 데이터 양식에 관한 기초 조사연구도 하였다. CIM 과정에서 소프트웨어간의 형상 정보 교환 시 IGES, STEP을 사용할 수 있으나 본 연구에 적용된 CAM s/w에서 STEP을 인식할 수 없어 IGES를 사용하였고 TRIMC VMC 공작기계의 제작물 크기에 제한이 있어 작은 규모의 선박 모형(prototype) 가공을 수행하였다.
WPAN(Wireless Personal Area Networks)에서는 현재 동작중인 PNC(Piconet Coordinator)가 피코넷을 떠나거나 종료하고자 할 때, 피코넷 내의 PNC 능력을 가진 디바이스에게 PNC 역할을 양도할 수 있다. 그러나 WPAN의 권고안에서는 PNC 핸드오버를 위한 PNC 후보 선택에 대해서는 디바이스 성능 정보를 비교하여 선택하는 방안만을 기술되어 있으며, 이에 대한 구체적인 선택 방법은 포함하고 있지 않다. 본 논문에서는 피코넷 NC가 피코넷 내의 다른 디바이스에게 PNC 기능을 양도하게 될 때에 피코넷의 데이터 처리성능을 최적화 될 수 있게 PNC 수용 디바이스 개수와 밀집도를 고려하여 PNC를 선택하는 방안에 대해 제안한다. 수치 해석의 결과에서 보면 디바이스들이 집중되어 있을수록 평균 데이터 처리량이 증가되는 것을 나타내었고, 최고 두 배까지 향상되었다. 따라서 PNC 후보 선발시 서비스 디바이스 개수와 밀집도를 같이 고려해야만 피코넷 성능을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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