본 연구는 초등학교 6학년에서 남녀 차가 두드러진 문항을 추출하고, 이 문항에 대한 문제해결 과정에 대한 남녀 간 차이에 대한 심층 분석 사례 연구이다. 지난해의 기초연구에서 얻은 결과를 바탕으로 측정 영역, 확률과 통계 영역, 규칙성 영역으로 구분하여 검사문항을 개발하고, 사전검사, 사후검사, 면담을 통해 남녀 성별에 따른 특성을 분석하였다. 이 분석을 통해 초등학교 교실에서 성차를 고려한 교수-학습 전개 및 평가의 개선을 기대한다.
The definitions in Korean dictionary not only describe meanings of title, but also include various semantic information such as hypernymy/hyponymy, meronymy/holonymy, polysemy, homonymy, synonymy, antonymy, and semantic features. This paper purposes to implement a parser as the basic tool to acquire automatically the semantic information from the definitions in Korean dictionary. For this purpose, first we constructed the part-of-speech tagged corpus and the tree tagged corpus from the definitions in Korean dictionary. And then we automatically extracted from the corpora the frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability based on the statistical method. The parser is a kind of the probabilistic chart parser that uses the extracted data. The frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability resolve the noun phrase's structural ambiguity during parsing. The parser uses a grammar factoring, Best-First search, and Viterbi search In order to reduce the number of nodes during parsing and to increase the performance. We experiment with grammar rule's probability, left-to-right parsing, and left-first search. By the experiments, when the parser uses grammar rule's probability and left-first search simultaneously, the result of parsing is most accurate and the recall is 51.74% and the precision is 87.47% on raw corpus.
클러스터 시스템의 각 노드에 존재하는 메모리들을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크 메로리의 개념이 등장하였으며 빈번하게 디스크를 접근하는 응용분야에서 속도 향상을 위해 사용될 수 있다. 이는 전통적인 메모리 계층(hierarchy) 구조인 메로리와 디스크 사이에 네트워크 메모리를 추가함으로써 얻어진다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터를 대상으로 문서의 접근 유형에 대한 사전 정보를 요구하지 않고 실제적으로 구현 가능하며 다양한 웹 문서 접근 확률 분포 값에 대하여 우수한 사용자 응답시간을 가지는 메로리 관리 기법을 제안하고 다양한 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
본 연구는 궤도 틀림을 관리하기 위한 궤도 품질 지수(TQI)의 진전율 추정에 관한 것이다. 이와 관련한 기존 연구 대부분은 시간에 따른 TQI 값의 선형 회귀분석을 통해 구해진 기울기를 기준으로 상수 진전율을 제시하는 데 그치고 있다. 본 연구는 과거 데이터 혹은 전문가의 식견으로부터 도출되는 파라미터의 사전 분포를 효과적으로 반영할 수 있으며, 파라미터값의 확률 분포를 유도해 낼 수 있는 베이지안 방법론에 기초한 진전율 추정 모델을 제안하고, 기존의 전통적인 회귀분석 모형과의 비교 연구를 통해, 베이지안 방법론의 활용 가능성을 검토해 보았다.
무선 센서 네트워크에서 각각의 센서 노드들은 무선 통신을 통해 서로 간에 통신을 수행한다. 과거에는 이러한 센서 노드간의 통신을 제 3 자로부터 안전하게 지키는 것이 중요한 보안 이슈였다. 특히 보안 서비스를 제공 하기 위한 키 관리 기법들이 주요 연구방향이었다. 하지만 안전하게 만들어진 확률론적 키(key)를 기반으로 하는 키 사전분배 방법은 공격받은 다른 노드로 인해 자신의 키가 노출 될 수 있다. 공격자는 노출된 공유키(shared key)를 통해 노출되지 않은 정상 노드(non-compromised node) 사이의 대칭키(pairwise key)를 얻을 수 있으며, 공격자는 네트워크에 심각한 영향을 줄 수 있는 메시지 삽입 및 수정 공격을 감행할 수 있다. 이와 같은 오용된 키를 폐기하고 메시지 삽입 및 수정 공격을 막기 위해 Liu and Dong 은 오용키 탐지 방법을 제안하였다. 하지만 이들의 방법에는 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 에너지 효율적인 오용키 탐지 기법을 제안한다.
본 연구에서는 명명된 실체 인식 기법에 기초한 정보 추출 모듈을 개발하고 평가하였다. 본 논문의 제시된 목적을 위해, 모듈은 사전 지식 없이 임의의 문서에서 우편 주소 정보를 추출하는 문제에 적용하도록 설계되었다. 정보 기술 실무의 관점에서, 우리의 접근방식은 유니그램 기반 키워드 매칭과 비교하여 일반화된 기법인 확률론적 n-gram(바이오그램 또는 트리그램) 방법이라고 말할 수 있다. 모델을 순차적으로 적용하지 않고 문장검출, 토큰화, POS 태그를 재귀적으로 적용하는 것이 우리의 접근법과 자연어 처리에 채택된 전통적인 방법 사이의 주요한 차이점이다. 이 논문에서는 약 2천 개의 문서를 포함한 시험 결과를 제시한다.
최근 정부가 창업기업에게 3년간 공공금융기관 등을 통해 약 100조원 투입하였으며, 금융위원회가 신용보증기관과 산업은행 등 정책금융 등의 많은 창업지원 자금을 통해 약 35조원을 지원하는 등 최근 3년간(2015년~2018년) 창업기업에 약 100조원 이상을 지원하였다. 실제로 중소기업청의 지원예산 중 스타트업 지원 비중은 85%에 달한 반면 스케일업(성장·성숙기)지원은 15%에 불과하다. 그러나 국내 창업기업의 생존율은 선진국에 비해 턱없이 낮은 것으로 조사되었다. 창업 후 3년간 생존율은 39.1%로 10곳 중 4곳 정도만 살아남는 것으로 조사되었고, 5년간 살아남을 확률은 27.5% 10곳 중 3곳 정도만 살아남는다. 반면 해외 창업기업들은 5년간 창업기업 생존율은 우리나라의 2배에 달한다. 이에 따라 본 연구는 최근 정부의 적극적인 지원이 이루어지고 있는 초기창업자에 대한 연구의 필요성과 함께 창업동기와 창업준비가 사업계속의도에 미치는 영향관계에서 창업만족도의 매개역할에 관한 영향을 실증적으로 분석하고 살펴보고자 한다. 또한, 초기창업자의 창업동기와 창업준비에 기초하여 창업을 한 후에 창업에 대한 만족도를 높일 수 있는 방법보다는 창업 전 부터 사전 준비의 필요성을 고찰하고자 한다. 이러한 관점에서 실무적 시사점을 도출하고, 초기창업자들의 창업만족도를 높이고 계속 가능한 창업수행을 할 수 있도록 유용한 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
해양사고는 도로교통과 달리 지속적으로 증가하고 있으며, 인명피해가 주로 발생하는 주요 사고의 치사율은 도로교통의 11.7배 이상이다. 해양사고는 외부 환경에 따라 사고 위치가 변하고 즉각적인 조치가 어려워 타 교통에 비해 대형 사고로 이어질 가능성이 매우 크다. 그러나 여전히 사고가 발생하고 난 후 대응하는 등 사후적 관리 단계에 무르고 있어 사고의 주요 요인을 사전에 식별·관리하는 선제적 관리단계로의 전환 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 발생 지점 밀도 기반의 가변 공간 군집체계를 반영한 해양사고 예측모델을 개발하였다. 반복적인 공간 가산분석을 통해 밀도가 높을수록 작은 규모의 격자 체계를 가질 수 있도록 상세한 공간 군집체계를 구성하였으며, 단순 사고 위험도 예측뿐만 아닌 사고 인과관계를 설명할 수 있는 BN(Bayesian Network) 기반의 모형을 사용하여 해양사고 위험예측 모델을 개발하였다. 또한, Cost-of-Omission을 통해 해양사고 예측확률의 변화와 각 변수들의 영향력을 확인하였으며, 월별 해양사고예측 결과를 GIS를 활용하여 2D/3D 기반으로 시각화하였다.
지진에 대한 경각심이 높아지는 가운데 고속철도 시스템의 지진 취약성을 분석하는 것은 지진피해 사전대응분석을 위해 필수적이다. 고속철도를 이루는 구조물은 400km/s 정도까지 속도를 낼 수 있는 고속열차의 직진성을 유지하기 위해 주로 교량, 터널 등으로 구성되어 있다. 이러한 구조물의 지진에 대한 취약도는 각 구조물의 단면을 분석하여 해석적 또는 수치적 방법으로 구할 수도 있으나, 고속철도 전체 시스템을 이러한 방법으로 분석하기에는 그 대상이 넓어 많은 연구 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 해석적 방법이 아닌 경험적 방법을 사용하여 고속철도 시스템 전체의 일반적인 지진 취약도 곡선을 개발하였다. 연구에 활용한 대상 지진 사례는 규모 6.6 2004년 니가타 지진으로, 이 지진은 진앙 인근 부근을 지나는 고속철도에 심각한 피해를 초래하였다. 본 연구에서는 고속철도에서의 계기진도 및 피해 사례를 수집하였고, 통계분석을 통해 각 피해 정도에 따른 피해 확률을 결정하였다. 그 후, 최대우도추정법을 사용하여 계기진도를 함수로 하는 초과피해 확률을 로그정규누적분포함수로 추정하였다. 이러한 취약도 곡선을 분석한 결과, 장주기 성분의 계기진도인 주기 3초의 응답스펙트럼(SAT3.0)이 로그정규누적분포함수의 표준편차가 가장 작게 나타나고 오차의 표준편차 또한 작게 나타나 터널 및 교량 등 고속철도 시스템의 피해 확률을 추정하는데 가장 적합한 계기진도로 판단되었다. 이는 장주기 성분의 지진파가 터널 및 교량 등의 피해에 큰 연관성이 있기 때문으로 유추된다. 개발된 취약도 곡선으로부터 보통 이상(DL > 1)의 피해에 대해 SAT3.0 = 0.1g일 때 2%의 피해확률을 예측하였으며, SAT3.0 = 0.2g일 때 23.9%의 피해확률을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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