대한설비건설협회(이하 협회)는 건축물 도시가스 매립배관 설치 시 과도한 수수료 발생 문제를 지속적으로 건의한 결과 세대수에 따라 최대 84%까지 수수료를 낮추는 성과를 거뒀다. 가정에서 가스를 사용할 때 전기처럼 '콘센트'에 커플링식으로 접속해 쓰도록 하는 건축물 도시가스 매립배관 설치 규정은 건축물 미관과 범죄 방지를 위해 지난 2013년 7월 25일 도시가스사업법 시행규칙 개정에 따라 제도가 마련됐으나, 세대당 부담해야 하는 완성검사 및 기술검토 수수료가 지나치게 높게 책정됨에 따라 가스기기 사용확대라는 기대효과보다는 오히려 전기사용이 더 유리하게 되고 말았다는 지적이 끊이지 않았다. 이에따라 협회는 공동주택 세대수에 따른 수수료를 개정해줄 것을 지속적으로 건의해 왔고 산업통상자원부는 지난 1월 12일 검사수수료 고시를 통해 공동주택 세대수에 따른 수수료를 개정했다.
본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.
In the present study, the intelligibility of the synthesized speech sounds was evaluated by using the psycholinguistic and fMRI techniques. In order to see the difference in recognizing words between the natural and synthesized speech sounds, word regularity and word frequency were varied. The results of Experiment1 and Experiment2 showed that the intelligibility difference of the synthesized speech comes from word regularity. In the case of the synthesized speech, the regular words were recognized slower than the irregular words, and there was smaller activation of the auditory areas in brain for the regular words than for the irregular words.
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.
본 논문에서는 ESS를 이용한 전력 계통의 Peak-Shaving 제어 알고리즘 수립에 대한 연구 결과를 제시한다. 과거의 요일별 전력수요 데이터를 이용하는 경우 ESS가 포함된 전력 시스템의 연결점(PCC)에서 전력 및 에너지 평형 방정식을 수립할 수 있고, ESS의 전력 및 에너지 용량에 따른 전기요금 최소화를 목적 함수로 한 선형 계획법 문제를 정식화할 수 있다. 선형 계획법 문제 해결을 통해 ESS가 추가되는 경우에 대한 경제성을 분석할 수 있고, 이로부터 ESS의 적합한 용량도 선정할 수 있다. 또한 부하 크기 및 시간대별 ESS 최적 전력 이용 패턴을 확인할 수 있기 때문에 실 운용 로직 설계를 위한 가이드로 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법을 설명하기 위한 일 예시로서, 시간대별 전력 부하 패턴의 기존 연구 결과로부터 도출한 부하 전력 곡선을 이용하여 선형 계획법을 이용한 Peak-Shaving 최적 제어 결과를 제시하고, 이를 기반으로 실시간 운전 가능한 규칙 기반 알고리즘을 설계하여 ESS의 적용에 따른 요금 절감 효과를 제시한다.
현재 S회사의 생산공정은 전 과정에 걸쳐 통합된 정보처리 체계가 없고, 생산계획 및 통제 과정에서의 복잡한 계산 및 중요한 의사결정이 담당자의 경험적 지식에 의존하고 있다. 이러한 상황의 한계로, 현재의 생산공정계획 및 생산실행계획은 시간적 제약이 크고, 유연적인 수정이 어려울 뿐 아니라, 통계적 분석의 자료체계가 부실하다. 그러나, S회사는 보다 개선된 공정관리를 위해 새로운 생산계획전략의 필요성을 느끼고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 접근방법으로써 DEVS 형식론을 바탕으로 공정을 효과적으로 모델링 및 시뮬레이션화 하였다. 생산계획의 핵심부분인 전문담당자의 경험적 지식을 체계적 규칙으로 정리하여 모델에 반영하였고 이를 통해 습득된 시뮬레이션 결과를 분석하여 생산계획 전략의 신뢰할만한 평가기준을 마련하였다.
형태소 복원은 형태소 분석의 한 단계로 문장에 나타난 형태소의 변형 현상을 분석하여 규칙화하고 이를 이용하여 형태소 원형을 복원하는 것이다. 본 논문에서는 형태소 품사 부착 말뭉치로부터 다양한 형태소 변화 규칙을 학습하여 효과적으로 형태소 원형을 복원하기 위한 계산 방법을 비교한다. 이를 위해 계산 모델, 한글 코드, 학습 자료를 다르게 하여 학습하고 그에 따른 성능을 비교 분석한다.
XML은 인터넷 상에서 복잡한 문서의 원활한 처리와 신속한 탐색 및 항해가 가능한 차세대 웹 언어로 각광받고 있다. XML로 표현된 문서들은 세분화된 계층구조(granularity hierarchy)로 나타낼 수 있으므로 필요한 구성 요소에만 엑세스 제어가 가능하다는 장점이 있다. 묵시적 권한 부여 기법은 명시적으로 저장된 권한으로부터 유도되는 권한기법으로 모든 구성 요소들에 대해 규칙들을 명시적으로 저장해야 하는 비효율적인 명시적 권한부여 기법보다 상위 구성 요소에 대한 한번의 권한 부여로 하위 구성 요소들에 동일한 권한부여 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 XML 문서를 위한 묵시적 권한 부여 기법을 제시하여 XML 문서의 엑세스 제어 시 권한 부여 시간 및 메모리의 효율성을 높인다.
전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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