디지털 혁명이 목전에서 일어나고 있다. 문자, 음성, 사진, 동영상, 애니메이션 등이 하나로 통합된 채 초고속 광통신을 타고 세계를 누빈다. 멀티미디어 시대라 일컫는 21세기는 이렇듯 잡지, 신문, 방송, 영화, 정보통신 간의 경계선을 무너뜨리고 새로운 형태의 미디어들을 탄생시키고 있다. 전자잡지, 인터넷 신문, 인터넷 방송 등이 그 대표적인 예라고 할 수 있다. 이들은 기존 미디어가 갖는 특성은 물론, 인터넷이 지니고 있는 불특정 다수의 리얼타임 정보전달, 즉 동시에 보고, 들을 수 있을 뿐만 아니라 쌍방향 통신에 의한 피드백이 실시간으로 이루어져 21세기 새로운 언론 매체로 각광받고 있다.
인버터를 이용한 대역 통과 필터를 설계할 때, 기존에 사용하던 기하평균 방법은 인버터의 이미턴스가 주파수에 대해 일정하다고 생각한 가정때문에 대역폭률이 10% 이상인 광대역 필터에서 대역폭과 중심주파수가 잘 맞지 않게 된다. 이에 대한 보완으로 Cohn은 새로운 함수를 제안하였는데, 이 함수도 coupling 방법에 따른 사용상의 제약을 갖고 있다. 본 고에서는 coupling 방법에 관계없이 광대역 필터를 설계할 수 있는 새로운 변환 함수를 제시하였으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 함수들보다 더 정확하다는 것을 확인하였다.
역할 기반 시스템(role-based system)은 역할을 수행할 수 있는 객체만 존재한다면 환경에 구애 받지 않고 시스템을 실행하는 것이 가능하므로, 적응성(adaptation) 및 상호작용(interaction) 측면에서 이점을 가진다. 이는 객체가 동적으로 이동하여 다른 환경에 속했을 때, 해당 객체가 역할을 수행할 수 있다면 새로운 환경에서 이질적으로 받아들이지 않고 적응할 수 있는 이동성(mobility)의 개념을 포함하므로 차량이 동적으로 이동하는 교차로 시스템에 적합하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 역할 기반 에이전트를 교차로 안전지원 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 역할 기반 시스템의 이점을 증명한다.
한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에 사용되는 Korean PropBank는 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀이 PropBank에 비해 각각 1/5, 1/2 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 대부분의 의미역 결정 시스템은 학습 도메인에 의존적이기 때문에 적용 도메인 변경에 따른 성능 하락이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 말뭉치와 적은 양의 새로운 학습 말뭉치를 활용하여 새로운 도메인에 대해 의미역 결정 시스템의 성능 하락을 최소화 할 수 있는 도메인 적응 기술을 Structural SVM(S-SVM)과 Deep Neural Network(DNN) 기반 한국어 의미역 결정 시스템에 적용하여 그 실효성을 알아보고자 한다.
본 논문은 연극의 고유성인 살아있는 예술의 진수를 배우의 '현존'으로 보고, 동시대 연극의 배우 훈련과 역할 창조 방법에 대한 새로운 제안이며 행위자의 실제적 활용을 위한 구체적 시각으로의 접근이다. 이에 대한 방법으로 박탄고프와 미카엘 체홉의 연기 테크닉의 요소를 정리함과 동시에 발전 과정에서 알 수 있는 공연 기록들을 토대로 이론적 개념에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 본 연구에서 중점적으로 논의하는 환상적 사실주의와 테크닉 연기는 새로운 배우, 새로운 역할 창조의 다각화를 위한 방법으로 일상에서의 예술적 영감과 배우의 상상력과 이미지, 무의식에 대한 탐구와 실현의 중요성을 강조한다. 이들의 공통된 관점을 종합할 때 달성하고자 하는 목표는 외적 형태와 내적 진실이 결합된 창조적 방법에 대한 연구이자 배우 개인의 독창적 역할 창조를 위한 새로운 시스템의 구현이다. 이를 통해 알 수 있는 유사점과 차이점에 대한 구분과 실제적 효용성의 한계를 밝히고 동시에 배우의 자발적 훈련과 능동적 태도의 요구와 함께 역할 창조의 보편적 방법으로 제안하고자 한다.
태국에 소재해 있는 방콕 랜치(Bangkok Ranch)는 지역적으로 활동했던 회사였다. 어려운 시기에서 새로운 재정적 파트너의 도움과 함께 새롭게 시작하였다. 그러면서, 방콕 랜치는 그 규모가 더욱 커져 네덜란드의 회사를 뛰어 넘어 국제 오리시장의 주 역할을 하는 회사로 성장하였다.
의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.
의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.
데이터베이스에 저장되는 데이터의 양은 급격히 증가되어 왔고, 사용자들은 필요한 데이터를 찾기 위해 서말이 넘는 땀방울을 흘려야 했다. 그러나 새로운 탐색 기술들이 이러한 문제에 대한 해답을 제시하고 있다. 자연언어 질의, 역-인덱싱, 인터넷 탐색 엔진, 데이터베이스 텍스트 탐색 같은 기술들은 사용자의 오랜 숙원을 해결해줄 기대주로 관심을 모으고 있다. 자유 형식 정보 소스들로부터 정보의 특별한 탐색과 추출을 수행하기 위해 사용 가능한 보다 새로운 탐색 기술들과 기법들을 소개한다.
본 연구에서는 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조를 실험적으로 검토하고, 입력자료방식과 효율화 방법을 제안하여 구현하였다. 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조는 명시형에서는 연결리스트 방식이 유리하였으며, 상하분해형에서는 연결 리스트 방법과 Gustavson 방법이 비슷한 효율을 보였다. 새로운 비영요소의 도입이 많은 경우일수록 연결 리스트가 효율적인 자료구조인 것으로 분석된다. 그리고 MPS자료의 입력방식과 효율화 방안에서는 각 열별로 행 정렬을 실시하고 해싱(hashing)함수를 도입하여 효율화를 기하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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