본고에서는 동사 '주다'의 논항에 대해 논항의 배열 순서와 논항의 실현 양상을 살펴보고, 이를 바탕으로 논항을 추정하는 원리를 도출하는 것을 목적으로 한다. '주다' 동사의 경우 요구되는 세 개의 논항 중 두 개의 논항이 실현되는 경우가 가장 많으며, 논항이 생략되는 경향은 GOL>AGT>THM 순이다. 논항들 간의 배열에는 지배적인 순서가 있는데, 대개의 경우 [AGT-GOL-THM]의 순서를 따른다. 모든 논항을 추정하기 어려운 경우는 사실 많지 않으며 논항들간의 배열 순서와 실현 양상을 고려하면 기준이 되는 표지를 바탕으로 논항을 추정할 수 있다. 논항 추정 원리는 구문 분석에 있어서 어순 변이와 논항 생략을 처리는 근거를 마련할 수 있을 것이다.
현재까지 행해진 주식시장 거품에 관한 연구들은 주가를 형성하는 근본요인으로서 현금배당만을 고려하고 있다. 그러나 현금배당은 경영자에 의해 조정가능하므로 진정한 기업가치를 나타내는 신호로 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기업가치를 더 정확히 반영하기 위하여 기업의 자본상에 나타나는 자금변동을 고려한 '순현금배당'을 도입한다. 상태-공간 모형과 칼만필터링 추정법을 이용하여 KOSPI 시장 자료에 대해 실증분석한 결과, 현금배당만 고려할 때와 '순현금배당'을 고려했을 때 추정된 거품이 매우 다른 양상을 보였다. 특히 한국의 금융위기시점을 고려하여 볼 때 '순현금배당'을 이용한 것이 실제 현상과 더 잘 부합하는 것으로 나타났다. 이는 주식시장의 거품을 연구하는데 있어 현금배당과 자금변동을 함께 고려하는 것이 더 정확한 추정결과를 얻을 수 있음을 시사한다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신 시스템에서 트래픽 모델링시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오버 지속시간에 대한 분포를 추정한다. 첫번째로 핸드오버 지속시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이타를 이용하여 점 통계량, 히스토그램, 확률도의 방법을 적용하며, 두번째로 구체적인 분포를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 본 논문에서는 모수를 추정하기 위해서 최우추정량을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 검정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마 분포를 따르는 것을 제시하였다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.151-156
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1999
텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.
수공구조물의 설계의 기준이 되는 것을 설계홍수량이며, 설계홍수량의 정확한 추정은 경제적인 관점 아주 큰 영향을 미친다. 설계홍수량을 과다하게 설정하는 경우 과다한 비용이 소요되므로 과다 설계라는 결과를 초래하게 되기 때문이다. 이러한 관점에서 볼 때 합리적인 설계홍수량의 산정을 위해서는 수문시스템의 입력 자료인 강우량의 정확한 산정이 선행되어야 할 필수조건이라 할 수 있다. 이에 기존의 설계홍수량 추정시 배제되어 왔던 동시간 강우자료에 의한 영향을 강우량의 관점에서 비교 분석하였다. 본 연구에서 살펴본 바와 같이 기존에 사용되고 있는 비동시간 강우자료에 의한 강우분석은 강우량을 과다하게 추정하게 되므로 수공구조물의 설계에 사용되는 설계홍수량의 추정을 과다하게 산정되게 할 것으로 판단되며, 이는 공사비용의 증가로 과다설계를 초래할 것으로 판단된다. 따라서 앞으로 보다 많은 동시간 강우자료의 사용을 위해 강우의 관측을 정확히 해야 하며, 이를 직접 설계에 적용해야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.
기존 철자 검사/교정기들은 한 어절을 구성하는 형태소들의 품사 정도만을 이용하고 있다. 때문에 철자 검사나 교정의 정확도 면에서 한계를 가진다. 본 논문에서는 한국어의 구문적 연관 관계 및 구문 내에 존재하는 단어들 간의 의미적 연관관계 등을 바탕으로 오류 유형을 추정하는 오류 유형 추정 함수를 제안하고, 이를 이용한 철자 교정기를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 오류 유형 추정 함수를 이용한 철자 검사/교정기는 한 어절에 국한되었던 철자 검사/교정의 범위를 여러 어절로 확장하고자 하는 시도의 시발이라 할 수 있다. 따라서 구문 검사 및 의미 검사를 수행하는 문체 검사기의 원형으로서 그 의의를 가진다.
기존의 미등록어 추정 방법은 대부분 단일 어절 접근 방법으로 단일 어절에서 추출할 수 있는 추정 정보가 부족하여 과분석과 오분석의 가능성이 높았다. 그래서 동일 미등록어를 가진 어절들을 동시에 분석하는 유사 어절 접근 방법이 제시되었다. 그러나 이 방법도 유사 어절의 범위를 조사나 어미만 다른 어절로 정의함으로써 수집될 수 있는 유사 어절의 수가 제한되어 대략의 텍스트에서만 적용이 가능하였다. 이에 본 논문은 유사어절을 동일 음절열을 공유하는 어절들로 확장 정의하여 작은 크기 N의 텍스트 윈도우에서 유사 어절의 발견 가능성을 높임으로써 실시간으로 미등록어를 추정할 수 있게 하는 방법을 제시한다. N을 100으로 한 실험결과는 미등록어 추정 정확도가 99.3%였고 재현율은 약 32%였다.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.
증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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