내장형 자바의 성능 향상을 위해 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 내장형 시스템에 설치하는 Ahead-of-Time Compile(AOTC)가 많이 사용되고 있으나 수행 중에 동적으로 다운로드 되는 바이트코드를 수행하기 위해서는 기존의 해석기도 함께 사용되어야 한다. 이 경우 일부 자바 메소드는 AOTC에 의해 처리되고 일부 메소드는 해석기에 의해 수행되는 하이브리드 수행 환경이 된다. 이러한 환경에서 해석기 메소드가 AOTC 메소드를 호출하거나 AOTC 메소드가 해석기 메소드를 호출하는 경우 호출 오버헤드가 커서 성능을 저하시킬 수 가 있다. 본 연구에서는 AOTC에서 사용 가능한 두 가지 호출 인터페이스인 Java Native Interface(JNI)와 Compiled Native Interface(CNI)에 대해 하이브리드 수행 환경에서의 호출 오버헤드와 성능을 평가하고 각각의 장단점에 대해 논의한다.
복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.
난독증자란 지능점수에서 예견하는 것보다 유의하게 낮은 읽기 수준 능력을 가진 사람들이다. 국내의 경우 난독증에 대한 연구가 미진하여 외국의 검사도구를 번역하여 사용하고 있지만, 언어의 경우 민족의 특성과 언어의 특성이 매우 크기 때문에 외국의 검사도구를 그대로 가져오기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 난독증 환자를 검사 하고 그 검사 결과에 따라 분석을 할 수 있는 검사도구를 설계하는데 있어 키 반응 검사기의 구현시의 문제점과 문제점을 해결하는 방법을 제시하고자 한다. 다양한 컴퓨터 환경에서의 실험을 통하여 일반적인 키 반응 검사기의 문제점을 보이고 구현한 키 반응 검사기가 검사도구로서의 정확도를 유지하고 있음을 보인다.
본 논문에서는 온톨로지를 구축하고 관리하는 객체 지향 온톨로지 관리기(Object-oriented Ontology Manager, OOM)를 이용한 바이오 온톨로지의 구축과 관리를 보인다. OOM은 객체지향 패러다임을 기반으로 보다 정교한 온톨로지의 구축을 위해 다양한 관계들을 지원하며, 다른 온톨로지와의 병합을 위해 다른 언어로의 온톨로지 번역기를 제공한다. OOM은 생명 정보학 관련 온톨로지의 많은 지식을 내포하고 있는 용어와 이들 간의 복잡한 관계를 쉽게 표현할 수 있도록 가시적인 개념화에 의해 온톨로지를 구축한다. 또한, 관계 링크에 기반한 추론 기능을 지원하여 온톨로지 구축과 관리를 용이하게 하고, 질의 시 적합한 결과를 제시한다. 따라서 OOM은 기존의 온톨로지 툴에 비해 단순하면서도 의미적 표현력이 뛰어나 바이오 온톨로지와 같은 복잡한 응용의 온톨로지도 개념적으로 쉬운 방식으로 모델링 할 수 있다. 또한 OOM에서 지향하는 객체지향 패러다임은 표준 온톨로지 언어의 내부 스키마와 유사함으로 의미적 손실없이 표준 온톨로지 언어로 쉽게 변환되어 온톨로지들 간의 병합이 가능하다.
선박의 중앙단면 구조 모델을 표현하는 표준화된 정보 처리 체계가 STEP AP218이다. 이는 선체 모델을 3차원으로 표현하기에 적절한 환경을 제공하고 있으나, 아직 조선소나 선급에서는 도면이나 2차원 정보를 통해 정보 교환을 하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2차원 정보를 STEP AP218 구조 모델로 변환하기 위하여 AP218 자료 구조를 분석하여 정리하였고, 한국선급에서 사용하고 있는 KR-TRAS의 중앙단면 2차원 정보를 분류하고, KR-TRAS에는 표현되어 있지 않은 횡부재 정보를 일부 확장하여 사용하였다. AP218과 KR-TRAS의 두 자료 구조 사이의 매핑 테이블을 작성하여 매핑 관계를 정의하였고, 이 관계를 이용한 번역기를 개발하였으며, 가시화 프로그램을 통해 번역된 구조 모델의 형상 정보를 검증하였다. 이렇게 생성된 AP218에 따른 선체 모델은 각 부서간의 정보 교환뿐만 아니라 설계, 해석, 유지/보수 등의 제품 전 주기에 걸쳐 활용될 수 있다.
최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.
최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.
프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.
역자 주: 요즈음 우리는 수소경제라는 단어를 자주 듣는다. 수소경제란 수소가 석탄이나 석유와 같은 화석연료를 대체하여 우리생활의 주 에너지원 역할을 하는 시대를 말한다. 이러한 수소경제를 구현하기 위하여는 경제성 있는 수소생산이 뒷받침 되어야 한다. 지금은 물 전기분해나 천연가스로부터 수소를 얻고 있으나 낮은 효율 때문에 경제성이 없다. 한국을 비롯하여 세계 여러나라기 원자로에서 나오는 고열을 이용하여 수소를 생산하는 기술개발에 박차를 가하고 있다. 이와 관련해서 Nuclear Engineering(2005년 7월)에 게재 되었던 내용을 번역하여 소개한다
본 해설은 1993년 일본의 미쓰비스 전기(주)의 마쯔이가 세계 최초로 발표한 DES의 선형해독법을 1994년 1월 27일부터 1월 30일까지 개최된 SCIS'94에서 기 발표한 선형 해독법의 고속화 방법을 제안한 논문을 번역하여 소개한다. 이 방법으로 2$^{43}$ 개의 랜덤과 평문과 암호문이 주어진다면 DES의 모르는 키 56비트를 80%의 성공확률로 구할 수 있다. 또한, 이론을 실증하기 위해 50일간 12대의 W/S(PA-RISC, 99MHz, 125MIPA)을 이용하여 수행한 결과 EDS의 기지 평문 공격에 성공하였다고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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