H.264에서 채택하고 있는 기술들로 인해 H.264의 헤더는 이전 표준안들에 비해 전체 비트 열에서 더 많은 비율을 차지하기 때문에, H.264의 헤더를 압축하기 위한 새로운 기술이 필요하다. H.264에서는 구문요소를 일원화하여 부호화하는데, 부호화할 요소들의 발생 분포를 고려하지 않고 기존의 Exp-Golomb방식을 이용하기 때문에 가변 길이 부호화 관점에서 매우 비효율적이다. 헤더의 대부분을 매크로 블록 타입과 움직임 벡터 차이간이 차지하고 있으며, 본 논문에서 분석한 H.264의 헤더에서의 중복은 다음과 같은 세 가지이다. 매크로 블록 타입에서 자주 발생하는 부호와 그렇지 않는 부호가 있으며, 매크로 블록 모드가 8일 때, 네 개의 서브 매크로 블록 타입들이 모두 전송된다. 그리고 마지막으로 움직임 벡터 차이 값에서 같은 값(특히 '0')들이 발생한다. 본 논문에서는 타입 코드와 쿼드트리를 사용하는 알고리즘을 제안하고 있으며 헤더에서의 반복되는 정보를 이 두 가지 구조들을 가지고 표현한다. 타입 코드는 발생하는 매크로 블록의 모양을 나타내며, 쿼드트리는 움직임 추정 나무 구조를 나타낸다. 실험의 결과에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4에 비해 최대 32.51% 비트율 감소를 보여준다.
본 논문은 VHDL 컴파일러 시스템에서 후반부의 VHDL-to-C 사상 과정을 설계 및 구현한 연구에 관하여 기술한다. 컴파일러 전반부가 VHDL 설계 프로그램으로부터 발생시킨 중간 형식의 분석 데이터는 컴파일러 후반부의 VHDL-to-C 사상을 통해서 VHDL 어의가 구현된 C 코드 모델로 변환된다. 기본적으로 VHDL 어의를 표현하기 위한 C 코드 모델은 선언부, 구축부, 초기화부 및 실행부의 4개 기능적 템플릿으로 구성된다. 사상 과정에서는 사상 단위와 기능분류에 따른 129개 C 사상 템플릿과 반복적 알고리듬을 통하여 터미널 정보를 이용해서 C 코드를 생성하게 된다. C 프로그램의 구성은 코드를 직접 템플릿으로 출력하거나, 생성된 코드를 데이터큐에 중간 저장시키고 상위사상 결과에 결합시켜서 이루어진다. 설계 및 구현된 VHDL-to-C 사상기는 Validation Suite의 96% VHDL 구문 구조에 대해서 100% C 코드 모델을 완벽하게 사상할 수 있음을 보였다. 또한 VHDL-to-C 사상의 성능에서 생성된 코드의 메모리 오버헤드가 해석기 방식보다는 작고 직접코드 방식보다는 크지만 VHDL 프로그램 크기에 대해서 완만한 증가 경향을 보이고 있으며, 사상처리 시간에서는 사상 메카니즘의 구현에서 최적화 및 개선이 요구됨을 나타내었다.
사물 인터넷 (Internet of Things : IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 전원이나 메모리 등의 물리적 구성요소들에 의해 제한되며 대역폭, 무선 채널, 처리율, 페이로드 등의 네트워크 성능 또한 제한적임에도 불구하고 타 IoT 디바이스들과 리소스를 공유한다. 특히 IoT 헬스케어 서비스에 있어서 원격 디바이스 정보 관리 뿐만 아니라 원격 환자 정보관리가 매우 중요하며, 더욱이, 사물인터넷 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 상호연동성 지원이 매우 중요하다. 이를 위해서는 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 데이터 정보 표현, 데이터 전송 표현, 메시지 규격 등이 사물인터넷 환경에 적합한 국제표준 준수가 매우 필요하다. 하지만, 기존의 국제의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) 표준에서는 사물인터넷 환경 (네트워크 프로토콜)을 고려하지 않아 사물인터넷 헬스케어 서비스에 적용하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 사물인터넷 표준인 oneM2M과 의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 DIM(Domain Information Model)을 적용한 사물인터넷 헬스케어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 위해 oneM2M 기반인 OM2M 플랫폼을 활용하였고, 헬스케어 디바이스와 OM2M 플랫폼간 효율적인 전송 구문에 대한 평가를 위해 HTTP와 CoAP간, XML과 JSON간 단일 처리과정의 패킷 사이즈와 전송 패킷 수 등을 성능 분석하였다.
본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.
본 연구의 목적은 형태초점 교수법과 오류수정 피드백이 영어 구문 학습에 효과적인지를 살펴보고, 이에 대한 학생들의 반응을 파악하기 위함이다. 연구 참여자들은 필수과목인 영어회화 강좌를 수강하는 8개 분반의 초급수준의 대학교 1학년 학생 122명이다. 이들 여덟 개 분반을 무작위로 세 그룹 즉 시각적 입력강화 집단(TIE group), 출력강화 집단(DICT group)과 통제집단(CG group)으로 나누어 사전 사후 평가 및 설문조사를 실시하였다. SPSS 21.0 for Window 프로그램을 사용하여 형태초점 교수법과 오류수정 피드백의 효과와 학생들의 영어수업에 대한 인식과 태도의 변화를 분석하였다. 연구결과, 본 연구에 활용된 형태초점 교수활동인 입력강화 및 출력강화 활동과 오류수정 피드백 모두가 학생들이 문법형태에 대한 지식을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났으며, 실험집단 모두가 형태초점 교수법과 오류수정 피드백에 긍정적인 인식과 태도를 보였고, 실험에 참여한 모든 학생들이 짝 활동(pair work)을 선호하였다. 또한, 통제집단(CG group)을 제외한 대부분의 시각적 입력강화 집단(TIE group)과 출력강화 집단(DICT group) 학생들은 영어수업에 대한 만족과 흥미를 보였던 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 의거하여, 한국의 EFL 학습 환경에 있는 학생들의 영어 학습에 대한 개인적인 선호도를 고려하여 짝 활동 (pair work)의 형태로 목표문법형태 학습에 적절한 형태초점 교수법을 적용할 것을 제안한다.
지리정보시스템의 이론적 틀로 인식되고 있는 지도대수(Map Algebra)는 공간자료의 처리단위인 지도레이어를 피연산자로, 여러 처리소프트웨어를 연산자로 모델링하는 대수체계이다. 본 논문에서는 지도대수와 관련된 대표적 선행연구를 검토하여 그 제한점을 밝혀내어 보완하였다. 첫째 지도 레이어를 함수로 모형화하여 함수 프로그래밍의 메타 함수기능의 적용을 가능하도록 하였다. 이것은 지도대수언어에 메타연산자를 포함시켜 지리정보시스템의 사용자언어에 필요한 프로그래밍 기능을 제공하게된다 . 둘째 기존 지도대수언의 어의적.문법적 한계를 분석하고 이를 확장하여 지도 데이터 모델과 지도대수언어를 정형화한 후 지도대수 처리기으 원형을 설계하고 구현하였다. 지도대수언어 구문해석기는 기존의 지리정보시스템이 갖고 있는 이질적인 고유 명령어를 공통언어로 재구성하는 역할을 수행한다. 본 연구를 통해 구현된 맵시(MspSee)는 웹에 기반한 지도대수 처리기로써 본 논문에서 제시된 다양한 지도대수의 개념을 검증할 수 있었다. 지도대수언어를 통한 지리정보시스템의 사용자 인터페이스는 제트워크상에 분산되어 있는 지리정보와 그 처리모듈을 웹 클라이언트라는 간단하지만 강력한 인터페이스로 접근을 가?케 함으로써 인터넷 지리정보시스템의 중요 하부구조로 자리잡을 것으로 전망된다.
목 적 : 본 연구는 정상인에서 바이오피드백 시스템으로 측정된 정신생리적 변인들과 기분 및 성격 특성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방 법 : 광고를 통해 모집한 내과적, 정신과적 질환의 병력이 없는 건강한 성인남녀 50명을 대상으로 스필버거 특성불안척도, 베크 우울척도, 성인용 아이젱크 성격검사를 측정하였다. 정신생리학적 변인은 J & J 바이오피드백 시스템을 이용하여 말초피부 온도, 피부전도 반응, 전완 근전도, 전두근 근전도의 수준을 기저기, 스트레스기, 회복기의 3시기로 나누어서 측정하였다. 또한 각 심리척도의 상위 10명, 하위 10명을 고집단(고불안, 고우울, 외향성, 고신경증)과 저집단(저불안, 저우울, 내향성, 저신경증)으로 분류하여 고/저 집단간의 정신생리적 반응의 차이를 t-test, repeated measures ANOVA, Pearson 상관분석을 통해 살펴보았다. 결 과 : 특성불안과 정신생리적 반응과의 관계를 살펴보았을 때, 전완 근전도의 스트레스 반응만이 특성불안과 유의한 상관관계를 나타냈을 뿐(r=0.282, p<0.05), 다른 정신생리적 반응과 연관성은 관찰되지 않았다. 우울감은 기저기와 회복기의 전완 근전도에서 각각 부적 상관관계를 나타냈다(r=-0.299, p<0.05;r=-0.314, p<0.05). 고우울 집단과 저우울 집단을 비교한 결과 전두근 근전도가 스트레스와 회복반응에서 유의한 상호작용 효과를 나타냈다 (F=4.26, p<.05). 외향적인 집단은 내향적인 집단에 비해 스트레스기에 측정된 전완 근전도가 높은 것으로 나타났다. 결 론:본 연구를 통해 정상인에게서 기분과 성격 특성은 바이오피드백 시스템으로 측정한 정신생리적 반응과 연관이 있음을 확인했다. 이는 각종 정신과적 장애에서 동반되는 정신생리적 변인의 이상소견을 해석하는데 있어 반드시 고려해야 할 점으로 생각된다.
본 논문의 목적은 주로 사회언어학과 화용론 분야에서 연구되어 온 영어 '헤지(Hedges)' 혹은 헤지표현을 형태통사적 관점과 화용적 관점을 연관지어 논의하는 것이다. 일반적으로, '헤지표현이 없는 자연언어는 없다'는 추론이 가능한데, 그것은 어떤 자연언어에나 공손성, 혹은 화자가 청자보다 낮은 자세로 말하고자 하는 문법기제가 있음이 널리 인정되고 있기 때문이다. 헤지에 대한 기존의 이론적 연구는 주로 화용적 관점에서 헤지의 유형 분류와 화용적 기능, 그리고 출현빈도 비교 등의 수준에 그치고 있다. 즉, 헤지표현을 형태통사적 개념인 자질로 나타내려는 시도는 거의 발견되지 않는다. 언어현상으로서의 헤지는 유무에 따라, 화용부와 통사부의 접합면에서 [+hedged]와 [-hedged]로 이분지화 가능하며, 이 화용자질은 형태통사부와 상호작용 하므로 협의의 통사부에서 분리될 수 없다. 본 논문에서, 헤지는 공손성이 표현되는 화용자질로서, 그 자질이 표시되는 접합면 영역이 구조적으로 있음을 지적하였다. 즉, CP+층위가 화용자질인 헤지자질이 인코딩되는 영역임을 제안하였다. 최근에는 범언어적 관점에서 혹은 영어교육의 학술적 EFL/ESL 글쓰기, 또는 담화분석 등에 헤지 표현의 식별 여부나 용례를 연구하는 경향이 있다. 본 논문은 그동안 간과되어온 동등접속문, 병렬종속문, 부분사 구문 등을 헤지에 포함시키고, 보다 구조적이고 이분지적(±)인 방식을 제안함으로서, 제2언어습득의 이해, 글로벌 커뮤니케이션 혹은 인공지능 자연언어 알고리즘에 화용 자질을 도입할 수 있는 구조적이고 이론적인 기반을 제공하는데 그 목적이 있다.
최근 대부분의 회사들은 업무를 수행하는데 필요한 지식과 노하우를 공유하고 재사용하기 위하여 지적 자산 관리의 중요성을 인식하고 있다. 특히 고도로 지식 집약적인 업종이라 할 수 있는 IT컨설팅 회사에서는 지적 자산의 관리가 다른 어떤 회사에서보다 큰 중요성을 가지게 된다. 컨설팅 회사에 있어서 검증이 완료된 지적 자산의 공유 및 지능적이면서도 신속한 검색은 컨설팅 서비스의 품질과 고객 만족에 직결되는 중요한 요소이다. 따라서 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 지식 자산을 관리하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문의 목적은 IT 컨설팅 회사예서 관리되는 다양한 형태의 지적 자산들을 중앙 관리하여 설친 고객 사이트에 흩어져 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 공유할 수 있도록 함으로써 컨설팅 서비스의 생산성과 품질들 높이고자 하는데 있다 이를 위하여 건설팅 회사에서 관리되는 모든 지적 자산의 재고를 조사하여 모델링하고 이를 쉽게 저장하고 검색할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 NT 기반에서 Index server를 이용하여 시스템으로 구현하였다 (KMSCR: A Knowledge Management System for managing Consulting Resources). KMSCR에서는 컨설턴트가 찾고자 하는 검색어를 입력하면 다양한 포맷의 (.doc, .ppt, xls, .rtf, .txt, .html 등과 같은) 결과물을 관련성이 높은 순서대로 출력해 줌으로써 컨설팅 리소스를 효과적으로 재사용할 수 있도록 도와 준다. 또한 검색 시에는 미리 등록된 키워드 뿐 아니라 본문 내의 텍스트 검색까지 가능하게 함으로써 컨설팅 리소스에 대한 보다 효과적이고 효율적인 검색을 가능하게 한다.간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격This paper will describe the application based on this approach developed by the authors in the FLEX EXPRIT IV n$^{\circ}$EP29158 in the Work-package "Knowledge Extraction & Data mining"where the information captured from digital newspapers is extracted and reused in tourist information context.terpolation performance of CNN was relatively
시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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