수변공간을 개발하는 방향에 있어서 홍수에 안전하고 수자원의 이용기술이 발달하면서 수자원 안전성이 크게 향상되어 수변공간개발은 이용성을 증가시키는 방향으로 진행되고 있다. 대표적인 수변공간 개발인 청계천은 이제 많은 사람들이 방문하고 여가를 즐기고 휴식을 취하는 공간으로 전국적으로 유명한 관광명소가 되었다. 청계천과 같이 유명한 수변공간이 아니더라도 지역의 주거지와 가까운 곳에 하천과 수변공간들이 이미 많은 사람들이 운동, 산책, 휴식, 여가활동을 즐기는 공간으로 인간에게 다가오고 있다. 이러한 수변공간을 개발하는 데 있어 지금까지 개발의 방향을 결정하는 주체는 지자체의 담당공무원과 기술자들에 의해 개발의 방향이 결정되어 왔다. 최근들어 이수와 치수에 있어 안정성이 과거보다 크게 상향되면서 하천은 인간에게 친숙한 공간이 되고 있다. 시대의 흐름이 수변공간의 활용이 높아지고 과거와 달리 홍수방어나 수자원을 공급하는 자연 시설이 아닌 인간이 다양한 목적으로 이용이 가능한 공간으로 변해가고 있다. 이러한 공간을 개발하는데 있어 지형적, 사회문화적 특성을 반영시키고 이용도를 증진시키기 위해 이용자들의 성향을 파악하고 객관적인 지표를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 대구에 위치한 대표적인 수변공간인 수성못과 신천 그리고 팔거천을 대상으로 이용자들의 설문조사를 실시하고 그 결과를 이용하여 수변공간을 개발하는 데 있어 정량적인 지표들을 제시하고자 한다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
단백질 구조로부터 단백질 기능을 예측하고자 하는 일은 생명정보학 에서 중요한 이슈 및 연구과제가 되어 왔다. 그 중 단백질의 3 차 구조를 이해하고 분류하는 데에는 계층적인 분류방법을 이용하는 CATH database가 사용되고 있다. 이 논문에서는 CATH database 의 계층적 분류의 특성을 이용하되, 단백질의 3 차 구조가 아닌 단백질 서열로부터 데이터마이닝 기술을 적용, 마이닝 기법 중 순차패턴과 연관적 분류 기법을 이용하여 CATH database 의 계층별 구조 분류 기법을 제안 하였다.
기관의 저연비화는 비단 경제적인 면뿐 아니라 환경 등 사회적인 면에서 보았을때에도 차량이 갖추어야 할 필수적인 요건이라 할 수 있다. 지금의 추세로는 차량에 희박연소기관을 탑재하는 것은 앞으로 더욱 증가될 것으로 예측된다. 이 저연비에 효과적으로 대응될 수 있는 희박연소는 일반적인 3원촉매를 사용할 경우 지금까지는 배기량 2l를 넘는 대배기량기관에서는 실용화가 어려운 것으로 되어 있어서 희박연소기관 대부분은 1.8l급까지로 되어 있다. 그런데 최근 일본의 미쓰미시사는 별개의 희박연소용 촉매를 사용하지 않으면서 2.5l급의 희박연소화한 대배기량기관을 차량에 탑재하는데 성공한 것으로 발표하고 있다. 더구나 지금까지 대부분의 희박연소기관에 채용되고 있는 전역 공연비센서가 아닌 보통의 $O_{2}$센서이고 이와 같이 큰 배기량기관의 희박연소화를 실현한 것을 세계에서 최초의 것으로 보고하고 있다.
오늘날 제 7차 교육과정은 학습자의 사고과정과 능력을 다양한 평가방식으로 실시하도록 권유하고 있다. 이러한 목적을 구현하기 위하여 수학과 평가는 교수-학습에 유용한 평가, 과정 중심의 평가, 다양한 방법을 활용하는 평가가 되어야 할 것이다. 이는 학습자로 하여금 스스로 학습하도록 가정하는 인식론적 변화에 바탕을 둔 최근의 평가 동향과 맥을 같이 하고 있다. 평가에서 학생의 수학활동 역시 특히 인지적 영역의 다양성을 지닌 개인에 의하여 이루어지기 때문에 수학 평가는 단편적인 정형화된 지식이 아닌 문제 해결의 전략이나 발견술과 같은 요소에서 강조되고 있는 비정형의 문제들을 통한 메타인지적인 발달과정을 고려해야 한다. 본 연구에서는 학생이 준개방형 평가문제를 해결하는 과정을 통해 자신이 얼마나 알고 있는가를 인식하며 자신의 문제 해결 전략을 점검하고 평가하는 인지적 능력에서 일어나는 변화를 알아보는 데 그 목적이 있다. 지금 현재 연구가 진행 중이며 본 연구의 결과는 다음 논문집에 발표할 예정이다.
이 논문은 부사어에 의해서 수신되는 행위 문장이 어떻게 논리적으로 분석되어야 하는가에 대한 데이빗슨의 주장을 비판적으로 검토하고자 한다. 데이빗슨은 행위 문장이 부사어에 수식될 때, 그 문장은 원래의 행위 문장에 의해서 함축됨을 보일 수 있도록 해석되어야 한다는 데 착안하여 자신의 사건 존재론을 근거로 행위 문장을 사건을 양화하는 문장으로 해석되어야 한다고 주장한다. 그러나 그러한 해석은 데이빗슨 자신이 의도한 목적을 충분히 충족시키지 못하고, 또한 행위 문장이 양화하는 사건이 문장 전체가 아닌 일부가 가리킨다는 반직관적인 주장이라는 점에서 불만스럽다. 그러나 무엇보다 데이빗슨의 해석이 갖는 문제점은 행위 문장을 수신하는 부사어의 용법이 다양함에도 불구하고 그러한 사실을 간과한 것이다. 따라서 이 글은 바와이즈와 페리에 의해서 제시된 상황 존재론에 의거하여 다양한 부사어에 대한 해석의 가능성을 제시하여, 부사어에 의해서 수식되는 행위 문장을 해석하는 몇 가지 방법을 제시한다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 리더(reader)가 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자 태그(tag)를 식별하는 비접촉 자동인식 기술이다. 그런데 여기에는 RFID 사용자의 프라이버시 보호라는 큰 문제가 존재한다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재까지 제안되었던 보안 기법들은 태그와 리더 사이에 암호학적 기법에 중점을 두었다. 하지만, 본 논문에서는 복잡한 암호학적 기법이 아닌 개인 모바일 기기(mobile device)를 제안한다. 이것은 보호되고 있는 태그를 리더가 읽으려 할 때 태그 인식 과정에 관여하여 정당한 리더만이 태그들을 읽을 수 있도록 한다.
포더와 그의 동조자들은 연결주의 모형이 구성적 구조를 보여주지 못하고,또 보여줄 수 있더라도 자신들의 고전주의 모형을 물리적인 차원에서 구현하는 이론일 뿐이라고 공격한다. 연결주의가 구성적 구조를 보여주지 못한다고 주장할때 중요하게 쓰이는 개념이 '고전적 요소성'이다.그런데 글쓴이는 구성적 구조를 보이기 위해서는 고전적 요소성이 필요없으며, 연결주의 모형이 고전적 요소성을 갖추고 있지 못하기 때문에 고전주의의 한갓 구현 노릇에서 빠져 나올수 있다고 주장하겠다.
라우터는 여러 곳에서 들어오는 패킷들을 빠르게 전달하는 기능을 담당하는 네트워크 장비로서, 들어오는 패킷들이 공평하게 서비스 받을 수 있도록 큐 관리 알고리즘을 사용한다. 그런데 대부분의 라우터들은 HOL 블록킹 문제 때문에 버퍼를 입력 포트 쪽이 아닌 가상적으로 출력 포트 쪽에 정의하는 VOQ로 구현을 하였고, 패킷들이 공평하게 서비스 받기 위해 DRR 알고리즘으로 구현하는 경향이 있다. 이 논문에서는 기존의 DRR 알고리즘에서 패킷 서비스를 위한 경직된 조건에 유연성을 주어 기존의 DRR 알고리즘의 복잡도와 공평성을 유지하는 한편 패킷 서비스 성능을 높여주는 NDRR 알고리즘을 제안한다.
일반적인 네트워크 모니터링은 네트워크상의 패킷을 캡쳐하여 분석함으로써 네트워크의 현재 상태정보 및 네트워크 문제 파악 등에 필요한 여러 가지 정보를 수집한다. 그러나 이러한 모니터링 방법은 패킷을 캡쳐하여 분석하는 데에 시스템 자원을 적지 않게 사용함으로써 모니터링이 시스템 성능에 끼치는 영향이 무시할 수 없는 수준까지 커지는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 패킷 캡쳐 방법이 아닌 Linux Kernel 레벨에서 패킷 분석을 수행함으로써 네트워크 모니터링을 통하여 미치게 되는 시스템 부하를 줄일수 있는 네트워크 모니터링 시스템을 개발 할 수 있도록 환경을 제공하는 Linux Kernel 기반의 네트워크 모니터링 방법론에 대하여 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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