컴퓨터의 눈이라고 불리우는 감지 장치를 통하여 얻어진 항공 사진에 관한 영상을 분할하고, 이런 초기자료를 바탕으로 영상을 해석하여 건물 및 도로에 관한 정보를 추출하는 흑판 시스템을 소개한다. 흑판 시스템의 구성요소인 흑판, 지식원, 제어 모듈의 기능및 역할이 지식 표현과 제어 전략 측면에서 설명된다. 프레임 형태를 취하는 흑판위의 가설들의 계층적 구조와 가설 생성및 검증을 담당하는 지식원의 구조에 대하여 소개하고, 이들 지식원을 운영하여 원하는 해를 구해가는 제어 전략에 대하여 상세히 소개한다. 특히, 영상자료의 탐색 영역을 제한하기 위한 매핑 영상의 활용 방법에 대하여 소개한다.
생성음운론의 입장에서 본 Hyman 가설을 적용할 때 영어와 한국어에 공통으로 나타나는 영어 분절음 $/p^h,{\;}t^h,{\;}k^ h/$는 한국어 화자에게서 그대로 인식되며, 영어에는 있지만 한국어에 없는 /f, v, $\theta$/는 관련 음운 규칙이 적용되어 한국어음과 유사하게 된 $[/p^h]$], [p], [s]로 각각 인식된다고 설명했다. 이와 같은 Hyman 가설의 적용은 /f, v, $\theta$/가 왜 한국어에서 존재하지 않고 관련 음운규칙이 적용된 형태로 나타나는 지에 대한 이유를 제시하지 못하는 한계가 있다. 그러나 최적성 이론에서는 입력형에서 모든 분절음을 받아들이고 언어간 제약등급의 차이로 /f, v, $\theta$/와 같은 분절음이 한국어에서 나타나지 않고 [p, t, k]로 나타난다고 설명하였다. 따라서 최적성 이론은 영어 분절음이 한국어에서 나타나는 다양한 양상을 적절히 설명할 수 있음을 보여 주고 있다.
자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.
DNA 복제는 굉장한 정확도를 가지고 이루어진다. 하지만 내, 외부적인 여러 요인으로 돌연변이가 일어나기도 한다. 그 중 토토머화에 의해 치환 돌연변이가 일어난다는 가설은 오래전부터 그 가능성이 논의되어 왔고, 직접적인 증거를 찾으려는 노력도 있어 왔다. 토토머화에 의하여 DNA염기가 다른 형으로 변하면 왓슨-크릭 염기쌍 (아데닌-타이민, 시토신-구아닌이 수소결합한 염기쌍)이 아닌 다른 염기쌍이 생성될 수 있다. 이 염기쌍이 기준이 되어 DNA가 복제되기 때문에 결과적으로 전이 돌연변이(transition), 혹은 전환 돌연변이(transversion)된 염기쌍이 생성될 수 있다. 우리는 이런 사례 중에 염기쌍의 전이 돌연변이를 중심으로 연구하고자 한다. A-T염기쌍중 하나가 지배적인 아민형(amine form)이 아니라 이민형(imine form)으로 존재할 때 아민형과는 다른 수소결합이 가능해지며 보통 잘 생성되지 않는 A-C, G-T결합이 생성될 수 있다. 이후 그 염기쌍이 기준이 되어 DNA가 복제될 때에는 왓슨-크릭 염기쌍이 주로 생성되어 A-T염기쌍이 G-C 염기쌍으로 치환되는 DNA가닥이 생기게 된다. 우리는 이러한 과정을 에너지와 반응속도 측면에 집중하여 분석해보았다. 계산 결과, $A-C^*$, $A^*-C$, $G-C^*$, $G^*-C$의 염기쌍 생성이 왓슨-크릭 염기쌍과 비슷하거나 더 큰 정도로 에너지 면에서 유리하였으며 대부분의 돌연변이가 에너지 측면에서 보았을 때 $A-C^*$ 염기쌍을 통하여 생김을 알 수 있었다. 계산된 값은 약 $10^{-6}$ 정도의 빈도를 보였다.
의료 분야에서의 데이터는 특성상 여러 측면을 복합적으로 고려해야 할 뿐만 아니라, 다른 분야에서의 데이터 성격과는 다르게 원인과 그 원인에 대한 해결책을 바로 찾아내기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 불임환자들에 대한 검사기록 및 임신결과가 기록된 데이터를 이용하여 베이지안망 분류기를 생성하고 이를 통해 가임여부를 결정짓는 중요 항목 들간의 의존성을 조건확률로 나타내고 비교하였다. 또한 휴리스틱망, 나이브베이지안망 분류기를 생성하여 성능을 비교하였다. 결과적으로 총수정란수는 최상급수정란이식수에 강한 영향을 갖는다는 사전지식의 타당함을 입증할 수가 있었으며, 또한 성숙난자수가 총수정란수에 강한 영 향을 미치고 화학적임신과 임상적임신과 학습은 서로 독립이라는 가설에 대하여 전자의 경우는 간접적인 의존성을 갖고, 후자의 경우는 화학적 결과가 임상적 결과에 강한 의존성이 존재함을 밝혀낼 수 있었다. 분류기간의 성능에서는 자동생성된 베이지안망이 가장 우수한 정확도를 가짐을 측정할 수 있었다.
메타버스 환경에서 주인공이 될 아바타의 생성과 관련하여 몰입도와 프라이버시 사이에서 detail을 조절을 통하여 상황과 위치에 따라 자동으로 아바타의 형상이 결정되는 시스템을 설계한다. 본 연구에서는 metaverse환경의 다양한 가상환경에서 몰입도를 조절하기 위한 방안으로 원객체를 얼마나 자세하게 표현하는가에 따라 몰입도가 결정된다는 가설을 도출하고, 서비스 형태와 가상공간에서의 아바타의 활용 행태에 따라 아바타의 표출정보를 적응적으로 조절할 수 있는 연구를 수행한다.
본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 가설학습경로와 보편적 학습설계(UDL)를 기반으로 초등예비교사가 느리게 배우는 학습자에게 맞춘 수학 수업을 설계한 사례를 활용한 연구이다. 가설학습경로는 계열성을 특징으로 하는 수학 교과에서 느리게 배우는 학습자에게 맞추어 도움을 제공해야 할 때 그들의 현재 이해 및 발달의 상태를 파악하고 그것에 반응적으로 수업을 설계할 때 의사결정의 근거로 삼을 수 있다. 또한, 보편적 학습설계는 수업을 설계할 때 수업에 존재할 수도 있는 잠재적 장벽을 제거하여 모든 학생이 접근할 수 있는 풍부한 학습 환경을 안내하는 프레임워크이다. 본 연구는 초등예비교사에게 느리게 배우는 학습자의 특성에 맞춘 수업을 설계하는 경험을 제공하여 가설학습경로를 생성하게 하고, 보편적 학습설계의 원리를 적용한 수업안을 작성하도록 하였다. 그리고 수업안에 나타난 가설학습경로의 특징 및 보편적 학습설계의 적용 결과를 분석하였다. 이러한 분석결과에 따른 논의를 통해 예비교사교육과정에서 느리게 배우는 학습자를 위한 수학수업 설계 경험의 필요성과 느리게 배우는 학습자를 위한 수업설계에서 가설학습경로 및 UDL의 적용 가능성에 관한 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 인터넷 비즈니스 모델의 성공과 실패 요인에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위해서 유료화 관련 사례들을 분석하여 인터넷 비즈니스 모델의 유료화에 영향을 미치는 변수를 도출하고 이를 귀납 학습을 통하여 인터넷 비즈니스 모델의 변화(특히 유료화)에 관한 가설을 생성하였으며, 사업 전략 측면에서 그 의미를 해석하였다.
Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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