최근의 연구를 통해 해양의 내부파가 음파전달에 영향을 주어 비정상적인 손실을 일으키는 것을 밝혀졌다. 한국 동해세서도 강한 수온약층을 중심으로 내부파가 존재할 것으로 여겨져 왔으며, 이를 규명하고자 '98년 6월 각종 장비를 동원한 해양 관측을 동해항 근해에서 실시하였다. 또한 내부파에 의한 음파의 전파 특성을 추정학자 음원과 수신기를 고정한 상태에서 음향 실험을 실시하였다. 실험 결과 전형적인 내부파는 주기가 약 5-12분이고 최대 진폭은 15m 정도임이 밝혀졌다. 특히 10여개의 내부파 묶음이 약 36cm/sec 의 속도로 이동하고 있음도 확인하였다. 15개의 음향센서로 이뤄진 수직선배열 수신기와 음원을 이용한 음향 실험결과 역시 4-12분 주기에서 부분적으로 스펙트럼이 높게 나타났으며, 특히 주파수 1kHz 인 경우에는 4, 6분 주기에서 15개의 센서에 대해 일관되게 높은 스펙트럼 준위가 나타났다. 내부파에 의한 이러한 음파의 특성은 음파의 모든간 결함으로 나타나는 일종의 간섭 현상으로 설명될 수 있다.
연금분할제도란 혼인기간 중 부부가 가정의 유지를 위해 담당하였던 역할들에 대하여 동등한 가치를 부여하고, 따라서 그 기간 동안 획득한 노후보장자산을 이혼 시 동등하게 분할하기 위한 목적으로 운영되는 제도이다. 이혼여성의 노후소득보장을 위한 긍정적인 역할에도 불구하고 연금분할제도는 다양한 차원에서 비판을 받고 있다. 대표적으로 이혼여성의 분할연금 청구권이 배우자이었던 자의 상황에 의해 영향을 받을 수 있다는 점, 분할연금에 대해서는 보험의 원리가 제대로 작동하지 않는 비대칭성의 문제, 연금분할의 과정에서 가입자 우선 원칙 등이 주된 문제점으로 지적을 받고 있다. 본 연구에서는 독일과 스위스의 연금분할제도 운영사례를 토대로 우리나라 관련 제도의 개선방안을 모색하고자 하였다. 먼저 개선방안의 탐색을 위한 목표체계로서 여기서는 부부간 역할분담에 대한 동등한 가치부여, 이혼 이후 독립적인 삶의 보장 그리고 연금재정의 중립성을 설정해 보았다. 다음으로는 이를 위한 구체적인 정책대안으로서 ①분할연금에 대한 보험적 기능의 활성화, ②이혼과 동시에 연금분할의 실시 그리고 ③분할연금의 독자적 수급권 기능 강화 등이 개선방안으로 지적될 수 있다. 나아가 현행 공적연금제도의 체계 하에서 연금분할은 장애 또는 사망의 사회적 위험에 대한 적용의 불완전성 그리고 운영과정에서의 형평성 시비 등을 야기할 우려가 있으므로 제도의 근본적인 개혁이 필요로 하다는 점을 강조하였다.
본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장을 보다 정확히 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간적으로 또는 공간적으로 급격히 증가하는 자원을 소모시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하여 이러한 지점을 중심으로 여러 개의 절을 생성한 후, 이 절을 개별적으로 분석하고자 하였다. 문장을 분할하기 위해서 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 지점을 선택하고, 선택된 지점을 중심으로 문맥 정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 이러한 후보 지점의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 SVM의 보다 좋은 학습과 분류를 위하여 내부 커널로써 다항 커널 (polynomial kernel)을 사용하였다. 그리고 실험을 통하여 약 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
정부의 지식행정시스템은 2001년 도입 이래 그 동안 각 기관의 실정에 맞게 많은 발전을 거쳐 사용자들이 업무를 효율적으로 수행하기 위해 필수적인 시스템으로 자리를 잡았다. 하지만 최근 정보보안(내부 자료 유출 방지, 해킹 피해 최소화 등)의 요구가 증가함에 따라 기존의 네트워크를 업무망과 인터넷망으로 분리하는 네트워크 분리가 이루어지고 있다. 이러한 변화에서 지식행정시스템은 시스템 분할의 기준이 없어 일방적으로 업무망에만 설치되는데 이렇게 될 경우 지식행정시스템의 일부 기능이 제한되고 사용자의 사용성이 떨어지며 외부 사용자는 접근이 불가능하게 되는 문제가 발생한다. 정보보안 강화라는 네트워크 분리의 목적을 달성하면서도 사용자의 불편함을 최소화하기 위해서는 업무망에 있는 지식행정시스템을 업무망과 인터넷망에 분할하여 설치하는 새로운 모델이 필요한데, 기존에 제안된 분할 방법은 분할 목적이 다름으로 인해 적용하기가 어려웠다. 본 논문에서는 네트워크 분리 환경에 맞는 새로운 시스템 분할 요인으로 외부사용자 참여도, 내부시스템 결합도, 인터넷 결합도를 제시하고 요인별 측정치에 따른 위치를 결정하여 네트워크 분할환경에서의 효율적인 지식행정시스템 모델을 제안하고 문화체육관광부의 지식행정시스템에 적용한다. 본 논문에서 제시한 지식행정시스템 모델을 사용하면 네트워크 분리환경에 따라 발생한 시스템의 제한된 기능의 정상화가 가능하고, 불가능했던 외부 사용자의 접근이 가능하며, 사용자의 불편함을 완화시킬 수 있다.
본 고에서는 최근 표준화가 진행되어 2020년에 표준화 완성을 앞두고 있는 VVC의 표준 기술들 중에서 화면 정보를 구성하는 픽쳐의 부호화 단위 및 분할 구조에 대해 설명한다. 본 고에서 설명되는 내용들은 VTM 6.0을 기준으로 삼는다. 세부적으로는 한 개의 픽처를 분할하는 구조들인 슬라이스, 타일, 브릭, 서브픽처에 대해서 설명한 후, 이 구조들의 내부를 구성하는 CTU 및 CU의 분할 구조에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 분할된 스캔을 이용한 저전력 BIST 구조를 제안한다. 제안하는 BIST는 내부 스캔 패스를 회로의 구조적인 정보와 테스트 패턴 집합의 특성에 따라 4개의 스캔 패스로 분할하고 일부 스캔 패스에만 입력패턴이 인가되도록 설계하였다. 따라서 테스트 패턴 입력 시에 스캔 패스로의 쉬프트 동작 수를 줄임으로써 회로 내부의 전체 상태천이 수를 줄일 수 있다. 또한 4개로 분할되는 스캔패스의 길이를 고려하여 각 스캔 패스에 대해 1/4의 속도로 낮춰진 테스트 클럭을 인가함으로써 전체 회로의 전력 소모를 줄일 수 있도록 하였다. ISCAS89 벤치마크 회로에 대한 실험을 통하여 제안하는 BIST 구조가 기존 BIST 구조에 비해 최대 21%까지 전력소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존에는 샷 경계 검출에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 논문에서는 샷 보다 상위레벨인 비디오 씬 추출에 초점을 맞추어 디지털 비디오를 구조화하는 시스템을 제안한다. 샷간의 유사도를 측정하기 위해서 칼라와 모션 특징을 이용하였으며, 비디오 내의 동적 또는 정적 특성을 반영하기 위해서 적응적 가중치를 적용하였다. 칼라 특징을 추출하기 위해서 각 샷의 내부에서 대표 프레임을 추출하였고, 각 샷 내부의 모션 정보는 MPEG 비디오 모션 벡터를 이응해서 추출하였다. 또한, 비디오 씬 분할 시 연산 시간을 줄이기 위한 기법을 제시하였다. 마지막으로 추출된 비디오 씬에 대해서 성능평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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