자동 띄어쓰기 특성을 효과적으로 처리할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory Neural Networks) 기반의 RNN 모델을 제시하고 적용한 결과를 분석하였다. 문장이 길거나 일부 노이즈가 포함된 경우에 신경망 학습이 쉽지 않은 문제를 해결하기 위하여 입력 데이터 형식과 디코딩 데이터 형식을 정의하고, 신경망 학습에서 드롭아웃, 양방향 다층 LSTM 셀, 계층 정규화 기법, 주목 기법(attention mechanism)을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 학습 데이터로는 세종 말뭉치 자료를 사용하였으며, 학습 데이터가 부분적으로 불완전한 띄어쓰기가 포함되어 있었음에도 불구하고, 대량의 학습 데이터를 통해 한글 띄어쓰기에 대한 패턴이 의미 있게 학습되었다. 이것은 신경망에서 드롭아웃 기법을 통해 학습 모델의 오버피팅이 되지 않도록 함으로써 노이즈에 강한 모델을 만들었기 때문이다. 실험결과로 LSTM sequence-to-sequence 모델이 재현율과 정확도를 함께 고려한 평가 점수인 F1 값이 0.94로 규칙 기반 방식과 딥러닝 GRU-CRF보다 더 높은 성능을 보였다.
개발로 인한 환경변화는 관련 분석모형을 통해 직접적으로 예측하기 하는 것이 가장 바람직하지만 데이터 취득의 어려움, 분석 방법론의 부재 등의 이유로 정량적 평가가 어려운 현실이다. 그렇기 때문에 수자원사업을 계획시 대부분 환경적인 영향을 매우 정성적인 형태로 평가하거나 수질과 같은 대표적인 항목에 대해서만 예측하는 수준이다. 기존의 연구 또한, 유역 또는 행정구역의 현재의 현 상황을 평가하기 위한 것이 주이며, 수자원사업과 관련성이 적은 항목도 일부 포함되어 있기 때문에 수자원사업의 특수성을 반영하기에 한계가 있다. 현 상황의 이러한 문제점을 인식하여 본 연구는 오늘날 대표적 의사결정 기법이라 할 수 있는 계층화분석과정(AHP)과 다속성효용이론(MAUT)을 활용하여 향후 수자원사업과 관련된 다기준의 사결정 과정에서의 환경성 평가방안을 제시하였다. 환경성 평가기준은 수질, 경관, 생태계 이렇게 세 가지 항목으로 구성하였고, 각 평가기준에 대한 수준을 직접적으로 대변 가능한 정량화 방안을 제시하였다. 그리고 앞서 정량화된 값을 표준화하기 위하여 MAUT 기법으로부터 평가기준별 효용함수를 도출하였다. 한편, 사업을 시행함에 따라 예상되는 환경성변화는 사업전 환경성과 사업 후 환경성을 비교하도록 하였고, 이때 해당사업의 특수성을 반영하고자 별도의 설문과정을 통해 평가기준별 가중치를 결정하였다. 본 연구는 환경성 검토시 생태학적, 물리적 분석에 기반을 둔 정량적 예측의 어려움을 보완하기 위해 정성적 예측을 추가적으로 제시하였고, 사업의 특수성과 평가항목이 갖는 일반성을 명확히 구분하여 의사결정 과정에서 주관적인 요소를 최소화하였다. 또한, 평가항목별 사업전후의 환경성을 비교, 검토함으로써 실제 사업추진 과정에서 개발로 인한 부정적 영향의 사전예방에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
H-SVM은 입력변수들이 그룹화 되어 있는 경우 분류함수의 추정에서 그룹 및 그룹 내의 변수선택을 동시에 할 수 있는 방법론이다. 그러나 H-SVM은 입력변수들의 중요도에 상관없이 모든 변수들을 동일하게 축소 추정하기 때문에 추정의 효율성이 감소될 수 있다. 또한, 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서는 분류함수가 편향되어 추정되므로 소수집단의 예측력이 하락할 수 있다. 이러한 문제점들을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 조율모수를 사용하여 변수선택의 성능을 개선하고 집단별 오분류 비용을 차등적으로 부여하는 WAH-SVM을 제안하였다. 또한, 모의실험과 실제자료 분석을 통하여 제안한 모형과 기존 방법론들의 성능 비교하였으며, 제안한 모형의 유용성과 활용 가능성 확인하였다.
광촉매는 물에서 유기 염료를 분해하는 친환경적 기술이다. 산화 텅스텐은 이산화 티타늄에 비해 더 작은 밴드갭을 지니고 있어 광촉매 나노물질로서 활발히 연구되고 있다. 계층적 구조의 합성, 백금 도핑, 나노 복합물 또는 다른 반도체와의 결합 등이 광촉매 분해 효율을 향상시키는 방법들로 연구되고 있다. 이들 방법들은 광 파장의 적색편이를 유도하여 전자 이동, 전자-정공 쌍의 형성과 재결합에 영향을 미친다. 산화 텅스텐의 형태 개질을 통해 앞서 언급한 광촉매 분해 효율을 향상시키는 방법들과 합성에 대해 분석하였으며 금속 산화물과 탄소 복합재를 결합하는 방법이 새로운 물질의 합성이 필요없으며 가장 효율적인 방법으로 조사되었다. 이러한 광촉매 기술은 수처리 분리막기술과 모듈화하여 정수처리 목적으로 사용될 수 있다.
본 논문은 대규모 데이터베이스에서 유용한 지식을 발견하기 위해 라프셋을 중심으로 한 통합적 방법을 제시한다. 본 방업에서는 데이터베이스에 있는 실제 데이터에서 일반화된 데이터를 추출하기 위해 속성중심의 개념계층 상승기법을 사용하고, 획득 정보량을 측정하기 위해 결정 트리에 의한 귀납법을 사용한다. 그리고 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위해 라프셋 이론의 지식감축 방법을 적용한다. 통합 알고리즘은 먼저, 개념의 일반화에 의해 데이터베이스의 크기를 줄이고, 다음으로 결정속성에 영향을 적게 미치는 조건속성을 제거함으로써 속성의 수를 줄인다. 마지막으로 속성간의 종속관계를 분석함으로써 불필요한 속성값을 제거하여 간략화된 결정규칙을 유도한다.
본 논문에서는 기존의 영상 압축 표준과 호환되며 영상 또는 비디오의 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 워터마크를 최대의 강도로 삽입하기 위해 블록내의 DCT 계수의 계층구조를 이용한 가중치 함수를 정의한다. 이 구조를 이용하면 DCT 블록 내에서 공간-주파수 지역화 특성을 이용할 수 있다. 워터마크의 검출 단계에서는 통계적 분석을 통한 주어진 오검출 확률에 대한 최적의 사후 임계값을 계산하는 방법을 제시한다. 실험결과는 제안된 방법이 여러 가지 신호처리 공격과 널리 사용되는 JPEG, MPEG 부호화에 강인함을 보여준다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 상황인지(Context-Aware)가 가능한 환경을 구축하는 것이다. Context-Aware 환경이 구축되면 주변의 상황을 감지하여 특정 어플리케이션을 실행한다거나, 시스템을 재구성하는 등의 일을 수행할 수 있다. 그동안 이런 상황인지가 가능한 환경을 Context-Aware 미들웨어를 통해 구현하려는 연구가 많이 수행되었다. Context-Aware 미들웨어를 구현하기 위해 무엇보다도 중요한 것은 실제 세계의 다양한 종류의 상황을 컴퓨팅 환경에 적용시키는 것이다. 그러나 현실 세계에서 Context의 종류는 거의 무한하다고 할 수 있다. 기술이 발전하게 되면서 인지 가능한 Context의 종류도 무한정 늘어나게 될 것이다 또한 실제 세계에서의 Context들은 추상적인 경우가 많이 있다. 그러나 Context가 추상적이라 해도 다른 Context 정보를 이용해서 구체화 할 수 있다. 이런 과정을 위해 Conte지들을 계층적으로 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Context-Aware 미들웨어를 구현할 때 Context들의 이런 여러 가지 특성들을 고려해서 Context Type을 관리랄 수 있는 하나의 객체를 제안하고, 다른 방법들과 비교, 분석해 보았다.
현재 모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때 친구들의 직접적인 추천이나 SNS에서의 추천을 이용하여 선택한다. 이러한 이유는 기존의 추천 시스템에서 제공하는 정보가 적합하지 않기 때문이다. 이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하였다.
지방자치제의 실시에 따라 지방행정 부서는 보다 독립적으로 업무를 수행하게 되 고 이와 함께 정보화 시대의 도래에 따라 신속, 정확 및 원활한 정보제공의 필요성이 증대 하게 되었다. 따라서 행정정보시스템(Public Management Information System)의 구축은 필연적이며, 이에 따라 행정전산화에 대한 공무원들의 의식구조도 능동적인 대처가 요청된 다. 본 연구는 행정전산화의 구축에 대한 준비도와 기대효과에 대해 설문 방법을 이용하여 지방공무원들의 의식을 조사하였다. 연구결과 공무원들은 동료직원과의 인간관계, 컴퓨터 관련 교육의 경험 및 전산화 장비의 보유정도가 행정전산화의 효율성에 중요한 영향을 미친 다고 생각하고 있었다. 이와 함께 남자공무원이고, 학력이 낮을수록 행정전산화에 대해 수 동적인 입장을 가지고 있었다. 또한, 중간계층의 직급일수록 행정전산화의 효율화에 필요한 직접적인 요인들의 중요성을 강조하였다. 이와 함께 근무년한이 낮을수록 전산화와 직접적 으로 관계되는 요인들의 중요성을 강조하는 반면, 근무년한이 높을수록 간접적인 요인들의 중요성을 강조하였다. 본 연구는 제한된 지역에서 데이터를 수집하였기 때문에 연구결과에 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구결과를 일반화하기 위해서는 보다 넓은 지역에서의 데이터 수집 및 분석이 필요하다고 본다.
RFID 시스템에서 소형화 추세 및 배터리 사용에 따라 태그 및 리더의 전송 전력을 최소화할 수 있는 저전력 설계가 반드시 필요하다. 또한 리더와 Tag는 무선으로 통신을 수행하며, 동시에 Tag는 이동성을 가지므로 에러율이 유선방식에 비해 상당히 높다. 그러나 현재 ISO표준에서는 에러발생시 MAC계층에서 단지 CRC체크 후 재전송을 하는 방식으로 에너지 효율성 및 전송효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해서 유통 물류 등에 사용되는 900MHz대역의 RFID시스템에서 에너지 소모 최소화와 신뢰성을 보장할 수 있는 방법으로 Hybrid ARQ를 제안한다. 기존의 Hybrid ARQ를 개선시켜 에너지 효율성을 고려한 최적패킷 길이를 사용하고, 에너지 소모가 적은 BCH Code를 채택한다. 성능 분석 및 시뮬레이션 결과, 제안하는 Hybrid ARQ 방식이 기존의 전송방식보다 에너지 효율성 및 신뢰성을 향상시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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