본 연구에서는 타자행동의 시간적 구조에 미치는 손가락 운동패턴과 타자해야 할 재료의 길이의 영향을 살펴 보았다. 먼저 손가락 운동패턴 결과는, 한 손가락을 반복해서 연속적으로 사용하는 경우가 손가락을 번갈아서 사용하도록 하는 경우보다 타자가 더 효율적이었다. 그러나 동일한 손가락을 사용하지만 위치가 다른 숫자를 연속적으로 타자하게 되는 경우는 손가락의 부담으로 인해 오히려 타자시간이 길게 걸렸다. 손가락을 번갈아 사용하는 경우에도, 집게손가락에서 시작하여 순행방향으로 타자가 이루어지는 경우는 한 손가락을 반복해서 사용하는 것만큼 타자가 용이했다. 아울러 가능한 숫자조합의 갯수에 비례하여 숫자조합의 평균타자시간이 증가함이 관찰되었다. 다음으로 타자할 숫자배열의 길이와 관련해서, 첫번째 타자가 이루어지기까지의 반응지연시간은 숫자의 자리수에 무관하게 약 400msec 정도로 관찰되었다. 첫타자시간 이후의 타자시간은 타자할 숫자가 3, 4, 5자리수인 경우는 고른 타자시간을 보인 반면, 6자리수인 경우는 4번째 숫자에서 급격한 타자 시간의 지연이 관찰되었다. 이 결과가 군집화의 개념과 관련해서 논의되었다. 마지막으로 타자할 자료를 한줄 혹은 두줄씩 제시하는 것은 타자시간에 별 영향을 주지 못했다.
본고를 통해 초고주파 이론과 공학 분야는 물론 물리학, 재료공학의 기초 학문 분야에서도 지대한 관심을 모으고 있는 Metamaterial(MTM) 구조에 대해 조명하고자 한다. 먼저 MTM의 핵심이라고 할 수 있는 Left-Handedness(LH) 왼손 전파 법칙과 LH 발생 재질인 Double Negative(DNG) 재질에서의 전파 특성을 상대 유전율과 상대 투자율 평면에서 확인하고, 일반 매질인 Double Positive(DPS)형인 오른손 전파 법칙 Right-Handedness(=RH) 매질과의 결합(Composite Right-and Left-Hnaded=CRLH)에서 얻어지는 특징들을 살펴본다. 특히 DPS와 DNC의 결합에서 얻을 수 있는 음의 공진과 0차 공진(Zero-Order Resonance)을 언급하고 ZOR을 응용한 RF 부품의 소형화와 특성 개선사례를 소개한다. 또한, 안테나와 전자파 산란 특성에 MTM의 특수한 성질을 이용하여, 크기를 줄이거나 표면파를 억제하거나 혹은 방사 개구를 확대 또는 렌즈 특성을 얻어낸 사례도 언급된다 그리고 LH 특성은 아니지만 MTM 계열인 ENG(Epsilon Negative), MNG(Mu Negative), ENZ(Epsilon Near Zero)를 응용한 예들을 보이고, MTM 관점에서 FSS(Frequency Selective Surface )의 특성을 논의하고, 그간에 발표된 대표적 MTM 연구 결과에 대한 소개를 마치고자 한다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
최근 들어 건강에 대한 관심이 증가하면서 건강관리 및 유지 방법으로 식이요법이 널리 사용되고 있다. 또한 IT 융합 기술이 다양한 분야에 적용되면서 체질과 식품과의 연관성 등을 객관적으로 입증하기 위한 식품 IT 기술이 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 한의학적 진단 이론과 IT 영상처리 기술을 연계하여 칡이 간과 위장에 미치는 영향을 분석하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 20대 남성10명을 대상으로 칡즙을 복용하고 간과 위장에 관련된 얼굴 부위인 좌측뺨과 콧등 영역의 색상 변화를 측정하여 칡과 간, 위장과의 상관성을 분석하는 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.
최근 COVID-19 등의 영향으로 온라인 교육에 대한 요구가 급증하고 있다. 공학계열의 온라인 교육에 있어 가장 큰 어려움 중의 하나는 실험관련 교과목을 어떻게 효율적으로 온라인상에서 수행할 수 있느냐는 것이다. 본 연구에서는 전기전자정보통신 분야 교육에서 필수적으로 요구되는 마이크로컨트롤러 응용 학습을 위해 사용할 수 있는 가상실험 시스템 구축을 위해 반드시 필요한 마이크로컨트롤러 기능 모델링에 대해 기술하고, 자바언어로 구현하여 가상 실험에 적용함으로써 그 유용성을 검증하였다.
Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.
사전 학습을 기반으로 하는 BERT계열의 모델들이 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크들에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, masked language model의 경우 입력 문장의 15%만 마스킹을 함으로써 학습 효율이 떨어지고 미세 조정 시 마스킹 토큰이 등장하지 않는 불일치 문제도 존재한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결한 ELECTRA는 영어 벤치마크에서 기존의 언어모델들 보다 뛰어난 성능을 보여주었지만 한국어에 대한 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ELECTRA를 한국어 코퍼스에 대해 학습시키고, 다양한 한국어 자연어 이해 태스크들에 대해 실험을 진행한다. 실험을 통해 ELECTRA의 모델 크기별 성능 평가를 진행하였고, 여러 한국어 태스크들에 대해서 평가함으로써 ELECTRA 모델이 기존의 언어 모델들보다 좋은 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
프로덕트 라인 공학(Product Line Engineering, PLE)은 도메인의 멤버간에 공통적인 휘처를 핵심 자산으로 만들고, 만들어진 핵심 자산을 이용해서 어플리케이션을 개발하는 방법론이다. 따라서 PLE 방법론을 사용해서 제품을 개발하면, 개발 비용은 감소시키고 재사용성은 증가시킬 수 있다. 핵심 자산의 재사용성을 최대화 하기 위해서는, 제품 계열 공학을 위한 비즈니스 케이스 분석이 요구된다. 제품 계열 공학의 핵심 자산 영역이 지나치게 광범위하면, 핵심 자산 개발 비용은 증가하지만 재사용성은 감소할 수 있는 반면, 핵심 자산의 영역이 지나치게 좁으면 핵심 자산을 개발하는 비용은 작지만 극히 일부의 멤버만이 사용할 수 있으므로 핵심 자산의 적용성은 감소된다. 이 논문에서는 프로덕트 라인을 적용하기 위해서 도메인을 분석한 후 비즈니스 케이스를 분석하는 프로세스를 제안한다. 그리고 프로세스의 각 활동을 위한 가이드라인을 제안해서 PLE 방법을 적용해서 시스템을 개발 할 경우 최대의 이익을 획득할 수 있도록 핵심 자산의 영역을 결정하는 방법을 제안한다. PLE에서 가변성은 중요한 개념일 뿐만 아니라, 핵심 자산 개발 비용에 영향을 마친다. 따라서 이 논문에서는 비즈니스 케이스 분석을 위한 프로세스에 가변성을 상세한 수준으로 반영한다. 우리가 제안한 프레임워크를 적용하면, PLE 방법론을 적용해서 핵심 자산을 만들고 시스템을 개발할 때, 최적의 이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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