• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권1E호
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• pp.8-13
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• 2006

In this paper, an Optimized Ambisonic Panning Algorithm (OAPA) which reduces sound localization error, is proposed. In the conventional Ambisonic Panning Algorithm (APA), sound localization is usually different from the panning angle, especially when listeners are not in an ideal listening position, because of low signal separation among other channels. To overcome this problem, an OAPA using window functions is proposed. A proper window function can be verified, comprising of higher harmonic components than 2M+1 and improved DPC and channel separation. Analysis results demonstrate that the proposed method results in higher signal separation among other channels and lower sound localization errors than the conventional APA.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.362-373
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• 2021

본 연구는 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 간호윤리와 전문직 교과목 수업개선의 실행과정과 그 효과를 확인하기 위한 통합연구방법설계의 실행연구이다. 이 연구는 G시 소재 간호학과 2학년 학생들 중 114명을 대상으로 2018년 2월부터 9월까지 이루어졌다. 실행연구에 대한 개념적 모형을 기반으로 하여 양적·질적 접근을 통해 통합적으로 자료를 수집하고 분석하는 과정을 거쳤다. 양적접근으로는 윤리적의사결정 자신감, 생명의료윤리의식, 간호전문직관을 설문지를 통해 평가하였고, SPSS WIN 23.0 program 으로 분석하였다. 질적 접근으로는 수업참여에 대한 경험을 개방형 질문을 통해 면담하고 전사된 자료는 내용분석을 실시하였다. 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 결과 윤리적의사 결정자신감(t=6.748, p<.001), 간호전문직관(t=-3.52, p<.001)은 통계적으로 유의한 변화를 보였으나 생명의료윤리의식(t=1.291, p=.199)은 유의한 변화가 없었다. 질적분석 결과, 신선한 경험, 낯설지만 편안한 느낌, 내것이 되어감, 부족한 시간, 이론 기반의 체계적인 사례연구 접근, 토의토론을 통한 협력과 조정능력함양, 다양한 전문직 분야에 대한 체감, 자긍심, 윤리적 책임의식, 학습내용의 현장적용 등을 경험하는 것으로 나타났다. 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 교수법은 간호교육에 있어서 다양한 역량을 함양하고 통합적인 학습이 일어나도록 돕는다. 따라서 본 연구의 결과를 반영하여 간호핵심역량을 개발하기 위한 타교과목의 수업개선에도 적용할 것을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.149-152
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• 2007

본 논문에서는 대규모 네트워크 상에서 발생되는 시뮬레이션 결과를 효과적으로 보여주기 위한 Visualization Tool 을 제안한다. 복잡하고 다양한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해, 생태계 모방형 플랫폼을 이용한 Bio-IDS (Intrusion Detection System) 시뮬레이터의 실험 데이터를 이용하였다. 대규모 네트워크를 모두 보이기에는 화면이 너무 작기 때문에, Visualization Tool 은 화면의 확대 및 축소를 위한 Zoom In/Out 기능, 화면의 Panning 을 위한 Scroll Bar 및 현재 영역의 위치를 알려주는 Mini Map 이 필요하였다. 또한, 사용자가 쉽게 시뮬레이션의 속도를 조절할 수 있도록 Simulation Speed Control 기능을 구현하였으며, 각 노드의 효과적인 정상 및 침입 상태 표시를 위한 Icon, 각 노드의 진화 정도와 침입 탐지 정확도를 알려주는 Evolution Number와 Accuracy Gauge, 해당 시뮬레이션의 결과를 도시하기 위한 Simulation Graph 도 추가하였다. 네트워크 Off-line 환경도 대비하여, DB 로부터의 데이터 입력뿐만 아니라 Log File 을 통한 데이터 입력도 가능하게 하였다. 끝으로, 전체 Node 들의 다양한 상태변화를 확인할 수 있는 Topology Window 와 Simulation Demo Window 간의 Synchronization 을 위한 Socket 통신 등 다양한 기능들이 통합된 Visualization Tool 을 개발함으로써, 대규모 네트워크 시뮬레이션의 효과적인 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 이로 인해 대규모 네트워크 상의 복잡한 시뮬레이션 결과도 사용자가 매우 쉽게 파악할 수 있 매우 효과적으로 사용자가 파악할 수 있게 되었다.