본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 어휘 중의성 문제 중 한국어에서 그 심각성이 큰 동형이의어 중의성을 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 구축한 의미정보(Semantic Information)와 이를 이용한 기존의 통계기반 동형이의어 분별 모델에 대한 실험 결과를 분석하여, 정확률 향상을 위한 새로운 동형이의어 NPH(New Prior Probability of Homonym sense) 가중치 및 인접 어절에 대한 거리 가중치 적용 모델을 제안한다. 사전 뜻풀이 말뭉치의 상위 고빈도 동형이의어 200개 중 중의성이 높은 46개(명사 30개, 동사 16개)를 선별하고, 21세기 세종 계획에서 제공하는 350만 어절 품사 부착 말뭉치에서 이들 동형이의어를 포함하는 47,977개의 문장을 추출하여 실험을 하였다. 기존의 통계기반 동형이의어 분별 모델에서는 72.08%(명사78.12%, 동사 62.45%)의 정확률을 나타냈으나, NPH 가중치를 부여한 실험 결과 정확률이 평균 1.70% 향상되었으며, NPH와 거리 가중치를 함께 이용한 결과 평균 2.01% 정확률이 향상되었다.
분석 기기의 발달과 더불어 자연 우라늄 동위원소 비(238U/235U)와 분별작용에 대한 연구가 점차 증가하고 있다. MC-ICP-MS을 이용한 우라늄 동위원소의 정밀한 분석이 가능해지면서 137.88의 고정된 값으로 여겨졌던 자연 물질의 238U/235U 비가 우라늄 동위원소 분별작용에 의해 최대 수 퍼밀까지 변화할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 본 고찰에서는 우라늄 동위원소의 분석과 표기에 대해 간략하게 설명한 후, 지구 상 주요 물질들의 우라늄 동위원소 값(δ238U)의 변화와 지구화학적 특징을 살펴본다. 특히, 우라늄 광상의 유형과 특징에 따른 우라늄 동위원소 조성 연구 사례를 소개하고, 상대적으로 큰 δ238U 범위를 야기하는 우라늄 동위원소 분별작용에 대해 논의한다. 이를 바탕으로 고준위 방사성 폐기물 처분장의 모의 실험을 위한 자연 유사 모델로서 우라늄 광상이 갖는 연구 의의에 대해 고찰한다.
엑서지 개념을 이용하여 BTX 공정의 일부인 분별증류 및 수소첨가알킬제거 공정에 대한 열역학적 해석을 실시하였다. 공정에 화학반응이 관계되는 까닭에 엑서지 값은 물리적 엑서지와 화학적 엑서지의 합으로서 구했으며 모든 계산은 공정의 조업자료를 바탕으로 한 전산 모사의 결과를 기반으로 하였다. 엑서지 손실을 구동 엑서지와 물질 엑서지 손실로 구분하여 정의하고 각각의 값을 구하였으며 그 결과를 바탕으로 공정의 에너지 이용 개선방안을 제시하였다. 엑서지 해석을 통해 공정의 내부에서 손실되는 엑서지 정확한 양과 그 위치를 파악할 수 있었으며 엑서지 해석이 산업생태학 개념의 이용과 손실방지책 연구를 위한 기초가 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
강원도 지역 탄산수에 대해 혼합에 의한 용존 희유원소의 거동특성 및 탄산염 침전물 형성에 따른 REE 분별작용을 살펴보았다. 탄산수들은 화학적으로 $Na-HCO_3형,\; Ca-Na-HCO_3형\; 및\; Ca-HCO_3$형으로 구분되며, 동위원소조성도 유형에 따라 명확히 구분되는 특징을 보인다. 지화학 및 동위원소 자료의 해석 결과, $Na-HCO_$형 탄산수는 지하심부에서 심부 기원 $CO_2$의 공급에 의해 형성된 반면, 다른 두 유형의 탄산수들은 $Na-HCO_$ 형 탄산수와 천부지하수 간의 혼합에 의해 생성되었음을 지시하였다. 탄산수 내 용존 REE 함량은 물 유형에 따라 변화하지만, ∑REE 함량은 TDS, pH, alkalinity, $\delta^{18}O$$\delta^{18}O$ 및 tritium 함량과 좋은 상관성을 보여주어, 천부 지하수와의 혼합된 특징을 나타내었다. Na-HCO$_3$형 탄산수의 용존 REE 패턴은 강한 HREE 부화를 보여주어 이른바 'S-shape'을 나타내는 반면, $Na-HCO_$ 형은 분산되어 있으며 LREE 부화를 보여주었다. $Ca-Na-HCO_3$형은 약한 HREE 분화 패턴을 보여주었다. 탄산수로부터 침전된 침전물과 침전물을 제거한 잔류물의 REE 패턴은 원 탄산수와 거의 유사한 형태를 보여주어, 탄산염 침전물과 잔류물 간의 REE 분별작용은 일어나지 않았음을 나타낸다.지 않았음을 나타낸다.
LCD용 편광필름에 핵심적으로 사용되어진 요오드화칼륨 (KI, Potassium Iodide) 폐용액으로부터 분별결정법을 이용하여 고순도의 요오드화칼륨 결정을 제조하는 실험을 행하였다. 본 연구에서는 붕소, 나트륨 및 PVA 등의 불순물을 포함한 1.3% 요오드화칼륨 폐액을 3회에 걸쳐 농축하였으며, 용해도 차이를 이용하여 최대 불순물인 붕소화합물을 제거하고, 여과지를 이용하여 유기물을 제거하였다. 또한 24시간 숙성을 통하여 $K_2SO_4$ 형태로 불순물을 제거하여 99.5% 이상의 고순도 요오드화칼륨 결정을 제조하였으며, 재결정을 통하여 농축되어진 불순물을 약 70% 제거할 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 철거개념과는 달리 건설폐기물의 발생량을 최소화하고 자원의 재활용률을 높이기 위한 최적의 분별해체 관리시스템을 제시하고자 한다. 본 시스템은 해체량의 산정에서부터 각 구조부위별 해체방법, 발생된 자원의 활용계획 등을 사전에 계획하고 운영하게 함으로서 국가 전체 건설폐기물의 발생량을 저하시킴으로서 환경부하량을 최소화하는데 큰 기여를 하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템의 구성은 크게 해체사전조사계획, 해체물량산정, 해체공사계획, 폐기물관리계획의 4개 모듈로 구성되어 있고, 이 모듈은 사용자의 사용 목적에 따라 모듈별로 사용하는 것이 가능하다.
참기름의 품질을 고소한 냄새, 탄 냄새, 전체적 인 품질 만족도의 세 항목으로 관능 평가하고 상온에서 휘발성 성분을 포집하여 정량 분석하였다 그리고 세 항목의 관능특성 변화에 가장 밀접한 휘발성 성분을 파악하고자 단계적 분별 분석을 실시하였으며 선정된 5개 peaks의 중요도를 정준 분별 분석, 분별 분석 그리고 주성분 분석으로 검토하였다. 5개 peaks 중에서도 가장 중요한 휘발성 성분은 2,5-dimethylpyrazine과 2-methylpyrazine이었으며 각각 고소한 냄새 및 탄 냄새의 척도로 적용할 수 있었다 관능적으로 좋은 품질의 참기름은 2,5-dimethylpyrazine과 2-methylpyrazine의 함량이 각각 $35.82{\sim}4.43$ppm,\;28.90{\sim}6.35ppm$인 것으로 밝혀졌다.
본 논문은 입술의 움직임을 통해 음성을 인식하는 자동 독순의 인식 성능 향상을 위해 인식기로 사용되는 은닉 마르코프 모델을 분별적으로 학습하는 기법을 제안한다. 기존에 많이 사용되는 Baum-Welch 알고리즘에서는 각 모델이 해당 클래스 데이터의 확률을 최대화하는 것을 목표로 학습시키는 반면, 제안하는 알고리즘에서는 클래스간의 분별력을 높이기 위해 두 가지의 최소화 목적함수로 이루어진 새로운 학습 목표를 정의하고 이를 달성하기 위해 모의 담금질 기법에 기반을 둔 다목적함수 전역 최적화 기법을 개발한다. 화자종속 인식 실험을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하며, 실험결과 기존의 학습 방법에 비해 오인식율을 상대적으로 약 8% 감소시킬 수 있음을 보인다.
축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농 축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.
미륵도와 주변 백악기 화산암류에 대한 주원소, 미량원소의 암석화학적 특성으로부터 이 화산암류의 조구조적 배경과 마그마 진화를 고찰하였다. 이 화산암류는 주사산아층군, 운문사아층군, 욕지아층군과 사량아층군으로 구분되며, TAS도에서 현무암-현무암질 안산암-안산암-데사이트-유문암으로 분류된다. 이 지역에서 암석화학적 변화는 대체로 분별결정작용에 의한 마그마 진화를 설명해줄 수 있다. 암석화학적 특징은 대부분 칼크알칼리 계열에 속하고 전반기에는 중-K 계열 화산암류가 우세하지만 후반기로 가면서 고-K 계열의 화산암류가 우세하게 분출되었음을 나타낸다. 주원소와 미량원소 판별도에서 모두 조산대에 속하고 섭입대에 관련된 화산호 환경을 지시하는 조구조 양상을 가진다. 이 화산암류는 칼크알칼리 마그마가 균질한 근원암에서 분리되어 형성되고 공급지에서 지표까지 독립노선을 따르는 경우를 제공한다. 선기와 후기 아층군의 마그마는 지표로 올라오면서 다른 노선을 취하고, 이 화산과정의 전반을 통해 일련의 별도 마그마챔버로서 천부 지각에 정치되고, 각 챔버는 분별결정작용과 소량의 동화작용에 의해 독자적으로 진화하였다. 마그마 성인은 해양판의 섭입과 관련하여 상부맨틀의 부분용융으로 생성되었고 일차마그마로부터의 분별결정작용으로 안산암질 마그마를 형성하였을 가능성을 시사한다. 이 안산암질 마그마는 지속적인 분별결정작용과 벽암 동화작용의 수반으로 인하여 유문암질 마그마로 진화하였음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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