이 논문은 구조해석에서 수치미분의 적용성에 관한 연구이다. 구조물 선형식의 미분은 구조물의 거동해석에서 반드시 필요한 수학적 계산 중의 하나이다. 아치와 같이 구조물의 선형식이 곡선인 경우에 미분식의 산출은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이 연구에서는 구조해석에서 수치미분의 적용성을 아치의 자유진동 문제를 통하여 검증하였다. 전진 5차다항식으로부터 아치 곡률항의 미분값을 계산하고 이를 대수적으로 구한 곡률항과 비교하였다 이렇게 얻은 곡률항을 이용하여 최종적으로 산출한 아치의 고유진동수는 문헌해와 아주 우수하게 근접하였다. 이러한 결과로부터 구조해석에서 수치미분의 적용성과 그 결과의 정확성을 입증할 수 있었다.
재료 조사시험용 계장캡슐은 하나로(Hi-Flux Advanced Neutron Application Reactor : HANARO) 를 이용하는 조사시설중의 하나이다. 캡슐 내부에 있는 열매체는 다공 원통구조물로 고려되며, 다양한 형태와 크기를 갖는 조사시험용 시편이 각 단에 삽입된다. 조사시험에 대한 사용자의 요구조건을 효율적으로 충족시키기 위해서는 캡슐 열매체에 대한 여러 역학적인 특성을 파악하여 설계 및 제작할 필요가 있다. 따라서 계장 캡슐 설계의 초기단계로서 다양한 기하학적인 설계변수를 갖는 다공 캡슐 열매체의 구조적 특성을 파악하기 위한 연구를 수행하였다. 조사 분위기인 하중상태에서의 다공 구조물에 대한 구조응력해석을 수행하여 다공 매개변수에 따른 응력 및 변위 등을 고찰하였고, 구조물의 건전성을 평가하였다.
구조적 모호성은 자연 언어 문장을 분석할 때 흔히 나타내는 문제점 중의 하나로,지금까지 이문제의 해결은 대단히 어려운 것으로 인식되어 왔다.그러나,구조적 모호성을 해소하지 않고 올바른 언어 처리를 한다는 것은 사실상 불가능하다.본 논문에서는 이 문제에 대하여 정보 이론적(information-theoretic)개념인 상호 정보(mutual information)를 이용한 통계적 접근방법을 제안한다.상호정보는 말 뭉치로 부터 자동 습득이 가능하므로 지식습득속도가 대단히 빠를뿐만 아니라 지속적인 지식습득이 가능하다. 구조적 모호성 해소는 물론 모호성 해소 결과의 옳고 그름을 스스로 판단할수 있는 능력을 부여할수 있다면 보다 지능적인 시스템을 개발하는데 도움이 될것이다.본 논문에서는 그와 같은 지적 능력을 부여한느데 필요한 확신도(congidence measure) 개념도 또한 제시한다.확신도는 구조적 모호성을 해소하고 난 후에 계산되는 수치로서,구조적 모호성이 올바르게 해소되었을 가능성이 높으면 높을수록 그 값이 커지는 성질을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 구조적 모호성 해소 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 이공계 논문 초록으로부터 발췌된 약 160만 단어의 말뭉치로부터 상호 정보를 자동 습득하고 이를 이용하요,1,639개의 문장에 대하여 구조적 모호성을 해소하는 실험을 하였다. 실험결과 구조적 모호성 해소 정화도는 약 80%로 나타났다.확신도 개념을 이용할 경우 구조적 모호성 해소가 잘못된 문장을 찾아 정정하는 작업을 매우 효과적으로 진행할 수 있었다.
재학 중 근로경험의 실태와 이후의 노동시장 성과에 미치는 영향을 제1차 "청년패널" (2001년)을 이용하여 분석하였다. 재학 중의 근로경험은 상당한 수준에 이르고 있으며, 이러한 근로경험은 학교교육을 마치고 첫 일자리를 획득하기까지의 이행을 신속하게 하는 효과가 있는 반면 첫 일자리의 임금을 높이는 효과를 갖지는 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 재학 중의 근로경험이 직업세계에 대한 이해를 높이고 적극적인 직업태도를 함양하는 데는 도움을 주지만 대부분 전공과 무관한 단순업무에 그쳐 학교교육을 보완하여 평생 일자리 (career job)를 획득하는 데 나아가고 있지 않음을 시사한다. 따라서 경력중시형 노동력 수요로의 구조적인 변화에 대응하여 재학 중 근로경험을 학교교육과 연계하여 체계화할 필요가 있다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.
소프트웨어 산업 사회에서는 현재까지 생산성 향상이라는 문제에 대한 여러 가지 방안들을 제시하고 있으며, 컴포넌트 기반 개발 프로세스 역시 생산성 향상에 대한 않은 가능성을 제시하고 있다. 하지만 현실적으로 컴포넌트간의 호환 및 상호 운용에 대한 않은 문제점들을 내포하고 있으며, 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 노력들 중의 하나로 OMG의 MDA(Model Driven Architecture) 기술을 이용하여 특정 도메인의 모델 변환(Model Transformation) 구조를 구현하고, 최적화된 개발 방법론을 적용한 실제 사례를 통하여 컴포넌트의 생산성 향상에 대한 결과를 측정하여 그 효과에 대해서 검증한다
본 논문은 형태소간의 접속 특성과 대형 말뭉치(Corpus)에서 추출된 인접 말마디의 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 언어는 단지 규칙으로만 처리하기에는 불가능한 복잡한 구조와 중의성을 갖고 있기 때문에 과거에 주로 연구되었던 형태소들간의 접속 특성과 규칙을 이용한 형태소 분석은 실제로 구문분석 단계에서 사용될 수 있는 실용성을 제시하지 못했다. 따라서 형태소 접속 특성뿐만 아니라 인접 말마디와의 관계를 사전에 기술함으로써 보다 실용성 있는 형태소 분석기의 구현을 시도한다. 아울러 본 형태소 분석기의 효능은 정착하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 기존 사전의 보강에 필요한 정보들을 대형 말뭉치로부터 추출하여 사전에 첨가시킨다.
현존하는 교량의 실제적인 거동에 대한 보다 정확한 예측방법의 개발은 보수보강이 필요한 교량에 예산이 집중될 수 있도록 하여 교량운영의 경제성 및 안전성 측면에서 매우 중요하다. 특히 교량의 형태와 설치 지역의 활하중의 특성을 고려하며 활하중에 교량이 반응하는 실제적인 거동을 파악하여 실제적인 교량의 내하력 평가 이외에도 평가대상 교량의 선정 및 평가의 우선순위를 결정하여 교량의 유지 보수에 사용되는 예산의 보다 효율적인 집행을 가능하게 할 수 있다. 이 연구에서는 교량 현장실험에서 얻어지는 결과를 신뢰성 해석에 반영하여 보다 실제적인 교량 안전성 평가의 방법론을 연구하였다. 17개의 강거더 교량에 대해 기존의 교량 실험 결과를 토대로 교량의 내하력을 평가하기 위하여 2단계의 신뢰성 해석을 수행하였다. 우선 대상교량에 대해 설계에 사용된 계수 및 공칭강도를 이용하여 신뢰성 해석을 수행하였으며 2단계 신뢰성 해석에서는 교량 실험 결과를 신뢰성 해석에 포함하였다. 해석 결과를 비교해 본 결과 교량실험을 통한 각종 구조적 계수의 불확실성 제거를 통해 교량의 안전성을 저해하지 않고도 대상 교량의 신뢰성이 대폭 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
한국어 의존 파싱은 문장 내 단어의 지배소를 찾음으로써 문장의 구조적 중의성을 해소하는 작업이다. 지배소 후위 원칙은 단어의 지배소는 자기 자신보다 뒤에 위치한다는 원리로, 한국어 구문분석을 위하여 널리 사용되는 원리이다. 본 연구에서는 한국어 지배소 후위 원리를 의존 파싱을 위한 트랜지션 시스템의 제약 조건으로 적용하여 2가지 트랜지션 시스템을 제안한다. 제안 모델은 기존 트랜지션 시스템 중 널리 사용되는 arc-standard와 arc-eager 알고리즘에 지배소 후위 제약을 적용한 포워드(forward) 기반 트랜지션 시스템과, 트랜지션 시스템의 단점인 에러 전파(error propagation)를 완화시키기 위하여 arc-eager 알고리즘의 lazy-reduce 방식을 적용한 백워드(backward) 기반 트랜지션 시스템이다. 실험은 세종 구구조 말뭉치를 의존구조로 변환하여 실험하였고, 실험 결과 백워드 기반 트랜지션 시스템이 포워드 방식보다 우수한 성능을 보였다. 기존 연구와의 비교를 위하여 기존 연구를 조사하였지만 세부 실험 환경이 서로 달라서 직접적인 비교는 어려웠다. 제안하는 시스템의 최고 성능은 UAS 92.85%, LAS 90.82% 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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