일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
원적외선은 인류가 최초로 이용한 난방열원이다. 불을 사용하기 이전의 유일한 난방은 태양열을 받는 것이었으며, 그 태양열 중 인체를 따뜻하게 해주는 빛이 바로 원적외선이기 때문이다. 현대 과학에서는 이미 1920년대에 원적외선 난방이론이 정립되었으며, 1940년대에 들어서는 미국에서 원적외선 튜브히터가 개발되어 충고가 높고 면적이 넓어 다른 난방시스템으로는 불가능했던 산업 및 상업용건물의 난방이 가능해졌을 뿐만 아니라 복사난방의 대표적인 시스템으로 인정되고 있다. 우리나라의 경우는 `80년대 초반부터 원적외선 히터가 선보이기 시작했고, 극히 일부 공장건물에 사용된 실적이 있으나 아직까지 원적외선 난방시스템 자체에 대한 인식이 부족하고 이 분야에 대한 자료 또한 전무한 실정이다. 이에 필자는 수년간 외국(특히 미국)의 자료를 분석하고 현지를 답사하므로써 확인될 수 있었던 원적외선 난방시스템의 유용성을 토대로 하여 이론과 실제적인 내용을 다루어 보고자 하는 것이다.
과산화수소(hydrogen peroxide, $H_2O$$_2$)는 광화학적 이차 생성물이며, 대기의 산화상태를 알려주는 지시자의 역할을 한다 과산화수소는 HO$_2$ 라디칼의 self-reaction 으로 생성된다. HO$_2$+HO$_2$+ M$\longrightarrow$$H_2O$$_2$+M, OH나 HO$_2$ 라디칼은 NOx나 hydrocarbon 과 같은 대표적인 오존 전구물질들을 산화시킨다. 대기 내수명이 불과 1초 이내인 OH나 HO$_2$ 라디칼을 직접 측정하기란 어려우며 수명이 1-2 일 정도인 $H_2O$$_2$를 측정하므로써 이들 라디칼의 대기 내 농도를 예측 할 수 있다. (중략)
현재 우리나라는 1980년대 후반부터 도시폐기물 소각시설을 설치하기 시작하여 전국적으로 20 여곳의 대형 소각장이 가동되고 있으며 대기오염 방지 기술도 발전에 발전을 거듭하여 불과 10 여년 동안에 선진국 수준의 대기오염 배출기준을 만족하는데 아무 문제가 없을 정도로 되었다. 그러나 소각후 발생 하는 소각재의 경우 비산재는 고형화등의 처리 후 매립하고 바닥재는 별도 처리없이 매립하는 실정이어서 매립 후 시간이 흐를수록 매립된 소각재에서 용출되는 다이옥신과 소각재 중에 포함된 중금속 등에 의한 토양오염과 수질오염의 우려가 남아 있는 것이 사실이다. 소각후 남는 소각재는 폐기물량의 약 15 %, 비산재는 약 1.5 % 정도 발생하는 것으로 볼 때 매립은, 특히 다음 세대에 유산으로 남겨진다는 점에서 더 이상 적절하지 않은 해결책으로 생각되며 유럽과 일본 등 선진국에서는 이미 이와 같은 소각재에 대한 무해화 처리기술이 개발되고 속속 상용화되고 있으므로 우리나라도 하루빨리 열분해용융시설등 신기술을 개발하거나 도입하여 세계적 환경 기술경쟁 에서 선진국과 어깨를 나란히 함은 물론 청정한 국토를 후손에게 물려줄 수 있도록 하는 대책이 강구되어 야 할 것이다. 본 고에서는 폐기물 처리기술의 세계 적 동향을 살펴보고 폐기물의 완전 자원화에 성공한 대우 써모셀렉트 열분해용융 기술의 특성에 대해 소개하고자 한다.
올 들어 '대박의 꿈'복권시장의 폭발적인 확대와 더불어 복권자판기 시장을 많은 업체들의 우후죽순격 시장가세를 불러 일으켰다. 시류에 편승하는 기획상품으로서의 큰 파급력을 보이여 시장을 확대하던 복권자판기 시장은 그러나 그 영화를 오래 지속하지 못했다. 대다수 업체들이 판매만을 위한 판매 정책을 지향했고, 이에 따라 무리수 있게 필드에 설치된 복권자판기들이 낮은 수익성 등의 문제로 운영효율이 살지 않자 시장성은 급락직하하게 된 것이다. 애초부터 장기적인 유망시장으로 볼 수 없는 분야였기 때문에 업체들의 시장을 이끌고 가는 정책도 단기성 사업에 집착하는 한계를 보인 것이 복권자판기 시장 몰락을 불러일으킨 주요인이다. 불과 1년여도 못가는 단기시장으로서 이미 끝물에 도달한 듯한 복권자판기 시장을 통해 실수요 아이템이 아닌 무리하게 급조된 시장을 형성 발전시켜 가는 것이 얼마나 무모한지를 여실히 느낄 수 있다. 현시점에서 하강곡선을 긋는 복권자판기 시장 현실을 바라보는 기분은 그리 유쾌할 리가 없다. 하지만 산업계가 숙연히 지난 시장 과오를 반성하고 앞으로의 새로운 시장 재편을 준비해야 한다는 점에서 복권자판기 시장의 그 이유 있는 몰락을 심층 분석해 보는 일도 의미 있는 일일 게다.
인터넷과 소셜미디어 사용량의 급증으로, 제품 리뷰, 온라인 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 통해 고객의 감정을 파악하는 것이 중요해졌다. 인공지능이 활용되어 고객이 제품이나 서비스의 어떤 부분에 만족하거나 불만을 가지는지를 분석하는 연구를 ABSA라고 하며 이미 해외에서는 이런 연구가 활발하게 이루어지는 반면, 국내에서는 상대적으로 부족한 상황이다. 이 연구에서는 ABSA의 두 개의 주요 작업인 ACD와 ASC에 대해 생성 모델 중 하나인 T5 모델을 사용하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존 판별 모델을 사용하는 것에 비해 시간과 성능 측면에서 크게 향상되었음을 보여준다.
컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 최근의 교육 환경은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습 방향으로 나아가고 있다. 방대한 양의 학습정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있기 때문에 문서 단위로 표현된 많은 정도들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서틀을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자통으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 학습 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 학습 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고. 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적응적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 글러스터링의 정확도극 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안한다.
컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.
폐금속 광산 주변 경작지의 농산물에 대해 오염 실태를 파악하고 폐광산에 의한 오염방지 및 사후관리 대책 수립에 필요한 기초자료를 제공하기 위하여 전남지역에 분포한 광산지역 (4개 지역)을 대상으로 주변 경작지에서 7종의 농산물(상치. 양파, 감자, 무, 고추, 호박, 콩) 28건에 대해 미량금속 함유량을 조사하였으며 광산 지역별로 비교 검토하였다. 수은의 경우, 대부분의 검체에서 불검출이었으며, 일부 농산물에서 0.01 ppm이하의 양이 검출되었다. 비소는 28건의 시료중 7건에서 0.011∼0.038 ppm이 검출되었으며, 나머지 시료는 거의 불검출이었다. 납은 미량이지만 모든 검체에서 다양하게 검출되었고, 함유량은 N.D.∼0.176 ppm이었으며, 카드뮴은 거의 모든 시료에서 검출되었으며(N.D.∼0.101 ppm), 수은, 비소. 납, 카드뮴 등의 함유량은 오염된 수준이 아닌 자연 함유량 수준으로 판단된다. 구리의 경우 두류인 콩에서 4.356∼10.624ppm으로 타시료에 비해 높은 함유량을 나타냈으며, 광산 지역간에는 큰 차이를 보이지 않았다. 망간은 상치 (4.332∼24.385 ppm)가 가장 높은 함유량을 보였으며, 아연의 경우 콩과 상치, 고추에서 높은 함유량을 나타냈다.
헌법재판소가 2012년 8월 23일 낙태죄 규정을 합헌으로 결정한 이후에도 낙태죄 폐지에 대한 논란은 지속되어 왔다. 낙태죄의 존폐논란은 최근에만 일어난 일이 아니라 이미 형법제정 당시부터 있었던 것으로, 대한민국의 근대입법과정과 역사를 같이 한다. 당시 형법제정과정에서 낙태죄의 전면삭제를 주장하면서 수정안을 제출했던 의원들은 사회·경제적 적응사유를 핵심적인 제안이유로 제시하기도 하였다. 이후 개발독재기에도 낙태죄의 폐지가 논의되었으나, 이는 여성의 인권을 보장하기 위한 것이 아니라, 박정희 독재정권의 '산아제한', '가족계획'이라는 국책사업과 관련이 있었다. 이후 인공임신중절을 제한적으로나마 허용하는 「모자보건법」의 제정은 유신으로 국회가 해산된 후 입법권을 대신하게 된 비상국무회의에서 1973년 2월 8일 이루어졌고, 1973년 5월 10일부터 시행되었다. 그나마 일부라도 낙태의 합법화를 포함하는 「모자보건법」이 가능했던 배경은 당시 유신독재가 어떠한 이견도 허락하지 않았기 때문에, 종교계에서도 반대 의견을 표명하기 어려웠기 때문일 것으로 보인다. 이렇게 제정된 「모자보건법」은 지금까지 약간의 수정만을 거치며 그대로 유지되어왔다. 낙태죄 존폐론의 논거들도 형법제정 당시와 큰 차이 없이 그대로 평행선을 달려왔다고 볼 수 있다. 2012년 8월 23일 헌법재판소의 결정에서도 합헌의견과 위헌의견이 4:4로 팽팽하게 맞섰었다. 다만 헌법재판소의 위헌결정을 위한 정족수를 채우지 못하여 합헌으로 결정하였다. 이 낙태죄 폐지 논쟁은 이번 헌법재판소의 헌법불합치 결정으로 일단락되었고, 국회는 새로운 입법이라는 과제를 부담한다. 즉 국회는 적어도 2020년 12월 31일까지 개선입법을 이행하여야 하고, 그때까지 개선입법이 이루어지지 않으면 낙태죄조항들(「형법」 제269조제1항, 제270조제1항)은 2021년 1월 1일부터 효력을 상실한다. 따라서 아래에서 우선 형법상 낙태죄 규정에 대한 헌법재판소 헌법불합치 결정의 논거가 무엇인지를 살펴보고(II), 과거의 헌법재판소와 대법원의 논증구조와 어떠한 점에서 차이를 가지는지, 그리고 헌법재판소 헌법불합치 결정에서 나타난 쟁점을 무엇인지를 검토한 후(III), 헌법재판소가 제시한 기준에 따른 입법재량의 범위 안에서 입법방향과 이미 제출된 「형법」과 「모자보건법」의 개정안에 대하여 검토(IV)하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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