본 논문은 RFID를 활용하여 자동차 제조 분야의 Traceability 구축 사례를 연구한 것이다. 전통적인 자동차 제조 환경 분석을 통하여 자동차 제조 분야의 Traceability 구축의 필요성과 RFID 기술의 적용 가능성을 분석하였다. RFID 기술을 활용한 통한 Traceability 구축을 위한 제조 및 공급망 관련 프로세스의 변경 내용 및 효과에 대하여 분석하였다. 실제 사례 기업은 Traceability 구축을 통하여 기존의 일 단위 결산 재고방식에서 실시간 재고방식으로 전환할 수 있게 되었으며, 상주원의 재고량 판단으로 부품 공급 시기와 양을 결정했던 방식에서 실시간 정보전달로 입고와 불출량 결정할 수 있게 되어 사내부품고의 최소 최적화가 가능하게 되었으며, 납입지시 신뢰도 향상 및 정보이용범위 확대(트래킹, 품질정보 등)를 통한 오보충 및 재고 진부화 방지 효과를 얻고 있다. 본 논문은 사례 기업의 Traceability 구축 과정에서 프로세스 변경, 관리 내용의 변경, RFID 기술의 적용 부분, 협력사와의 협업 등에 관련된 주요 이슈에 대하여 분석하여 향후 관련 분야의 Traceability 구축시 고려 요소 및 시사점을 제시하였다.
동시공학적 개념을 선박의 설계에 적용하기 위하여 동시공학 지원 시스템을 구축하는 방법을 제시함이 이 연구의 목적이다. Intranet기술의 개방성과 경제성을 이용한 시스템 개발은 조선 산업의 특성에 맞는 지원체계를 구축하는데 합리적인 대안으로 여겨진다. 그간의 동시공학 적용노력인 단위 시스템의 개발을 통한 방식에서 벗어나 정보시스템과 통합을 가능하게 하는 Intranet 방식은 설계와 생산, Life-cycle정보의 통합을 가능하게 해주는 Framework을 제공해 줄 수 있다. 동시공학 지원 시스템의 주요기능의 파악과 필요한 요소기술들의 경향분석을 이 연구의 주내용으로 하고 있다. 가상 설계의 기능, 동시공학 팀의 Workflow, 의사소통 지원, 데이타베이스 검색, 관리, 타시스템 연계, 설계 데이타 view등이 주요 필요 기능으로 여겨진다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
전통적인 전문검색시스템은 전문색인방식을 취하고 있기 때문에 접근점이 많다는 장점이 있으나, 대량의 문헌이 검색되어 부적합 문헌이 검색될 가능성이 높고, 정보요구 상황이나 목적에 따라서 본문의 특정 부분만을 지정하여 탐색할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본고에서는 전문데이터베이스의 본문을 내용단위로 구조화해야 할 이론적 타당성을 검토하였으며, 선행연구에 나타난 학술논문의 내용단위구조를 비교 분석하여 내용단위요소를 추출하고, 실제 한국어로 작성된 180여건의 학술논문에 적용 검토함으로써 표준적인 학술논문의 내용구조 모델을 개발하였다. 그 결과 문헌의 내용단위구조는 이용자의 정보요구 상황이나 목적과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 전문데이터베이스 구축이나 전문검색시스템의 설계시에 내용단위로 구조화해야할 필요성을 도출하였다.
After the Korean war, two major attempts were made to reconstruct Gwanghwamun Gate as an important part of Korea's lost cultural heritage. In December 2006, the Korean government replaced the concrete gate with a wooden one, yet traces of the attempts made in the 1960s to transform Gwanghwamun Gate and the main road remain to this day. At the time, the Third Republic of Korea, sought to legitimize itself in the name of modernity, and went on to modernize the architecture and urban landscape of Seoul. The location and design selected for the rebuilt Gwanghwamun illustrated the symbolic relationship between historic heritage and urban development. The reconstruction of the gate began as part of the Third Republic's project to restore the Central Administration Building and culminated in the transformation of the main road in front of the gate. By reconstructing the traditional gate using concrete, the military government intended to convey the message that we could inherit our proud tradition using modern materials, and that we should actively adopt the new technologies of the modern era. This study begins with the premise that the Gwanghwamun reconstruction project of 1968 represents the application of new technological thinking to Korea's architectural style, and has two objectives. The first is to summarize the reconstruction process and method using the records and drawings from the 1968 project, which was then under the leadership of architect Kang Bong-jin. The second is to analyze the characteristics of the architectural style and structure of the reconstructed Gwanghwamun so as to reinterpret the relationship between Korean tradition and modern technology.
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
농업용수는 우리나라 수자원 사용량 중 약 61%를 차지하고 있으며, 효율적인 수자원 관리를 위한 핵심적인 관리목표 중 하나이다. 논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개회귀수량 (irrigation return flow)은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 관개회귀수량 및 회귀율은 농업용수 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 관개용수 사용량 결정, 합리적인 용수의 공급과 수요 관리계획 및 수질 관리계획 등에 중요한 요소로 작용한다. 하지만, 기상, 작물, 토양 등의 물리적 요소와 농업용수 공급량, 물꼬 조절, 담수심 관리 방식 등 인위적 요소의 영향을 동시에 받기 때문에 그 기작이 복잡한 특징을 갖는다. 따라서, 합리적인 수자원 개발 계획 및 관리를 위해 정확한 관개회귀수량 추정 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 전국 4대강 (한강, 금강, 낙동강, 영산강·섬진강) 권역 중심의 9개 대상지구를 선정하였으며, EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델 기반 수로 네트워크 모의를 활용한 수원공 단위 관개회귀수량을 산정하고자 한다. EPA-SWMM 모의 시 공급량은 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS) 저수율 자료와 수원공 단위용수량을 활용하였으며, 모의결과 시점부 공급량 및 배수량과 강수량, 증발산량 및 침투량을 활용하여 신속회귀수량과 지연회귀수량을 추정하였다. 본 연구 결과는 최적 농업용수 공급방안에 대한 기초자료 구축에 활용 가능할 것으로 사료된다.
세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.
전 세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인하여 자연재해가 빈번한 실정이며, 특히 가뭄은 농업용수 부족과 직결되어 식량안보를 위협하는 요소가 되고 있다. 최근 우리나라에서도 통합물관리 정책 추진과 더불어 농업용수의 물절약 필요성이 강조되고 있으며, 농업용수 수요관리를 위한 실사용자인 농업인과 이해관계자들의 관심과 노력이 필요한 상황이다. 따라서 농업용수의 지속가능성 확보를 위한 물이용 절감 등 적극적인 수요관리를 위해 농업용수 거버넌스 구축이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 농업 현장에 적용 가능한 농업용수 거버넌스 구축에 필요한 주요 구성 인자를 파악해 보았다. 이를 위해 국내외의 농업 및 농촌 거버넌스 사례와 문헌조사 등을 통해 농업용수 거버넌스 구축을 위한 6개의 주요 인자를 선정한 후, 전문가를 대상으로AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법을 이용한 설문조사 및 쌍대비교를 통해 우선순위를 도출해 보았다. 그 결과, 총 6개 주요 인자의 중요도는 '핵심주체', '법률 및 정책 구축', '예산 지원', '정보공유 및 커뮤니케이션', '상호 학습', '외부전문가' 순으로 도출되었다. 여기서 가장 높은 중요도를 차지한 '핵심주체'는 농업인을 의미하며, 이는 공사에서 담당하고 있는 현재의 공적관리체계로는 필지단위의 효율적 물관리에 한계가 있으므로, 물 사용의 주체인 농업인의 물관리 참여를 위한 거버넌스 운영에 농업인이 핵심주체로서의 역할을 하는 것이 필요하다는 것을 나타낸다. 농업인 중심의 상향식 거버넌스(Bottom-up governance) 방식으로 농업용수 거버넌스가 운영된다면, 농업용수 이해관계자들의 관심과 농업인의 자발적인 물절약 참여를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 거버넌스 운영을 통하여 농업인 및 이해관계자의 소통과 문제 제기 및 환류 노력 등을 통해 물절약을 위한 제도개선 및 현장 실천 노력 등이 지속적으로 이루어진다면, 농업용수 지속가능성 확보에 긍정적인 효과를 나타낼 수 있을 것으로 사료된다.
생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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