다양한 산림 정보 중 수관 밀도는 단위면적 당 수관점유 면적의 비율로 정의되며, 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보이다. 기존의 측정 방법들은 항공사진 판독 또는 현지 조사를 통해 이루어졌다. 이로 인하여 수관 밀도를 측정함에 있어 시간적/인적/경제적 자원의 소모가 크고, 판독자의 주관 및 경험이 반영되어 자료 제작의 일관성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상을 이용하여 국내 산림 지역의 수관 밀도를 추정하였다. 고해상도 위성영상에 적합한 영역 기반의 수관 밀도를 추정하기 위해 영상 분할 기법과 임분 경계 정보를 이용하여 산림 내부를 일정 영역으로 구분하고, 판별 분석 기법과 산림 비율 기법을 통해 구분된 영역의 수관 밀도를 추정하였다. 현장 조사 및 영상 판독을 통해 구축한 참조자료와 비교해본 결과 판별 분석 기법은 약 60%, 산림비율 기법은 약 85%의 정확도를 보였다. 연구 결과와 수치 임상도의 비교를 통해 갱신이 필요한 후보지 추출 가능성을 확인하였다.
이 연구는 한국 신노년층의 생산적 노화를 위한 회복탄력형 여가 프로그램 알고리즘을 검증하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 2014년 대도시와 중/소도시 그리고 농촌지역에 예비노인(56세-64세)을 모집단으로 설정하여 525명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 20.0프로그램을 이용하여 설문지의 신뢰도와 타당도검사, 의사결정나무분석을 실시한 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 의사결정나무분석을 이용한 회복탄력형 여가프로그램에 영향을 미치는 요인은 주관적 건강상태, 활동욕구, 대인관계교류, 가계소득으로 나타났다. 둘째, 의사결정 나무분석을 이용하여 회복탄력성 변인의 알고리즘을 분석한 결과, 대인관계성, 자기조절성, 긍정성 요인 순으로 나타났다. 회복탄력성의 구성요인들 간의 구조적 알고리즘은 대인관계성에 따라 대인관계성이 낮은 집단의 경우는 긍정성과 관련이 있고, 높은 집단은 자기조절성과 관련이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{\alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.
한국어는 문장 구성소의 생략과 수식 범위가 자유롭기 때문에 파싱보다는 형태소 분석 단계에서 처리하면 좋은 경우가 있다. 본 논문에서는 파싱의 부담을 덜어 줄 수 있는 형태소 분석기의 기능 확장 방안을 제안한다. 이 방법은 미지어의 추정, 복합 명사 및 복합동사의 처리, 숫자 및 심볼의 처리에 의해 여러 형태소 열이 하나의 구문 범주를 가질 때 이것을 최장일치 방법으로 결합하고 의미 자질을 부여하여 하나의 구문 단위로 처리하는 것이다. 제안한 형태소 분석 방법은 불필요한 형태론적 모호성이 제거되고 형태소 분석 결과가 줄어들어 태거 및 파서의 정확률이 향상되었다. 또한, 실험을 통해 파싱트리는 평균 73.4%, 파싱 시간은 평균 52.9%로 줄었음을 보인다.
휴대폰 망과 같은 이동망이나 와이파이망, 주파수공용통신(Trunked Radio System)과 같은 망은 시설기반(Infra Structure)망이어서 핸드오버같은 것은 문제가 되지 않는다. 그러나 무전기 같이 수명에서 수십 명 내외의 그룹간 이동을 하면서 서로 통신을 해야 하는 경우는 망을 구성하고 있는 노드들이 실시간으로 이동하고, 토폴로지가 늘 변하고 있으며, 특히 무선으로 통신할 경우는 전파환경이 좋지 않아서 망을 구성하기란 쉽지 않다. 특히 특수목적망은 인프라 시설이 없어서 구성원들 간에 핸드오버(handover)가 필요한 경우가 많으며, 핸드오버하는 대상노드를 결정하는 것은 반드시 필요하며 중요하다. 어느 노드가 핸드오버 역할을 할지에 따라 다양한 토폴리지의 통달거리, 수신감도, 음질 등에 영향을 주게 된다. 본 고에서는 토폴로지 경우의 수를 다양하게 분석하여 전파간섭 및 핸드오버 프로토콜에 따라 데이터 전송을 원활하게 할 모델을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 분석한 결과를 제시한다.
본 연구의 목적은 조현병 자녀를 돌보는 어머니들의 감사경험의 본질을 탐색하고자 하였다. 서울시 일개 정신건강복지센터에 등록된 회원 중 조현병 진단 후 만 5년이 경과된 회원의 어머니 5명을 대상으로 심층면담을 하고, Giorgi(1997)의 현상학적 연구방법으로 분석하였다. 결과 조현병 자녀 어머니의 감사경험은 18개의 하위구성요소와 감사할 것 없이 척박한 땅에 떨어진 씨앗 같은 나, 새싹처럼 움트기 시작하는 감사, 포용을 통해 나무로 자란 감사, 자족과 바람의 열매를 맺는 감사, 베풂으로 인해 더 풍성해진 감사의 5가지 구성요소가 도출되고, 역동적 순환체계로 진행되어감을 확인하였다. 이로서 조현병 자녀 어머니의 감사경험은 원망, 수용, 용서, 소망, 나눔의 순방향으로 진행되기 위해서 정신건강전문가들의 적극적인 상담과 조현병 자녀 어머니들의 개별 또는 집단교육 및 중재프로그램 개발 연구가 더욱 확대되어야 한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그래픽 서비스를 위한 3D 공간정보 (깊이정보) 보안기술을 제안한다. 영상 콘텐츠 암호화는 영상의 전체 혹은 일부분을 조작하여 허용된 사용자에게만 정보를 제공하는 기술이다. 제안하는 암호화 기술은 깊이정보에서 객체의 윤곽선을 추출한 후 이를 기반으로 쿼드트리 분할을 수행한다. 분할된 블록 중 최상위 블록을 암호화 한다. 암호화 효과는 화질측정 방법을 이용한 정량적인 평가와 시각적인 평가를 병행하였다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.43%의 데이터만을 암호화하여 깊이정보의 시각적인 정보를 은닉할 수 있었다. 또한, 암호화되는 데이터 량과 시각적인 특성분석을 통해 깊이정보의 윤곽선 추출시 사용하는 임계치 값과 암호화 효율 상의 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. '경기지역화폐'와 관련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.
전력소모를 고려한 테스트 스케줄링은 회로의 복잡도가 높은 SoC 시스템을 테스트할 경우 제한된 전력 소모량 내에서 고장 검출율을 높일 수 있고 테스트 시간을 단축 할 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 제한된 전력소모량 내에서 효율적으로 테스트를 수행하기 위한 테스트 자원의 모델링 방법 및 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 그 유효성을 검증한다. 테스트 자원의 모델링 방법으로는 전력사용량의 최고점과 차고점을 이용한 방법 및 소모 전력의 변화량에 따라 테스트 자원을 분할하는 방법을 제시한다. 또한 테스트 자원과 코어의 상관관계를 이용하여 동시 사용가능한 최대 코어 수를 생성하는 확장나무성장 그래프 생성 알고리듬 및 전력의 최적화가 가능한 전력 소모량 변이 그래프 생성 알고리듬으로 구성된 휴리스틱(heuristic) 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 이전의 알고리듬과 비교한다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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