소프트웨어가 대형화되고 고도화되어 감에 따라 프로그램 개발 환경에서 프로그래밍 생산성과 효율성을 향상시키기 위해 에디팅. 컴파일링, 디버깅 및 실행을 하나의 통합 환경으로 구축하는 것이 필요하다. 이러한 환경에서 중요한 도구가 되는 것이 점진 번역기이다. 본 논문에서는 소프트웨어의 재 사용성과 생산성을 향상시키기 위해, 에디팅, 디버깅, 점진 해석 및 실행을 하나의 통합 환경으로 구성하여 보다 친근하고 편리하게 사용할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 소프트웨어 개발을 위한 통합 점진 해석 시스템을 구축하고자 한다. 객체 지향 언어인 IMPLO(IMPerative Language with Object) 언어를 EBNF 표기법으로 정의하고 이 언어에 대한 점진 해석기를 구현한다. 점진 해석기를 구현하기 위해 정적 의미론을 표현하는 속성 문법을 확장하여 동적인 의미론을 표현할 수 있는 작용 식을 제시한다. 동적 의미 분석 방법에 의해 점진 해석을 수행하고 에디터와 디버거를 가진 통합 점진 해석 시스템을 Lex와 Yacc을 이용해서 C 언어로 프로그래밍하고 SUN에서 X로 구현하였다. 예제 프로그램들의 점진 실행 시간을 전체 프로그램의 실행 시간과 비교했을 때 약 50% 정도의 속도 개선 효과를 거둘 수 있었다.
웹에는 방대한 양의 정보가 있지만 현재 그 활용은 제한적이다. 본 연구는 기존에 PC를 통해서만 접근 가능했던 웹 정보를 TV나 모바일 기기를 통해서 볼 수 있게 함으로써, 사용자로 하여금 시공간의 제약으로부터 자유로운 정보 환경을 제공하려는 취지에서 수행되었다. 현재의 웹 정보를 TV나 모바일 기기와 같은 일상적인 매체를 통해서도 활용할 수 있기 위해서는 각 디바이스의 화면에 적합하게 필터링과 요약을 통해 재구성하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 자연어처리 기술에 기반하여 온라인 뉴스 페이지를 개인 디바이스에 적합한 형태로 내용과 레이아웃을 재구성하는 시스템인 ONASys(Online News Adaptation System) 에 대해 소개한다. ONASys는 공간적, 내용적 속성을 이용하여 웹페이지 상의 중요 정보를 선별하는 #컨텐츠 필터링 모듈#, 패턴의 분석과 공기 정보를 통한 문법적 주 요소 인식을 통해 문장을 하는 #문장 요약 모듈#, 제목과 문장의 연관성을 통하여 문장의 중요도를 판단하는 #중요도 결정 모듈#로 구성된다.
밀레니얼 하이 테크 미디어의 개인화된 특성은 기존의 정형화된 크리에이티브 문법을 깨트리고 있다. 파괴적인 하이 테크 미디어의 정보 형태는 소비자의 성향이나 특성에 따라 상이하게 수용된다. 이 연구의 목적은 하이테크 미디어의 효율적인 크리에이티브 전략 수립을 위한 가이드라인을 탐색해 보는데 있다. 소비자의 심리적 성향에서 소비자 혁신성은 하이 테크 미디어의 크리에이티브를 평가하는데 핵심적인 요인이다. 소비자의 혁신성과 하이 테크 미디어의 크리에이티브 유형에 대한 설득 커뮤니케이션 효과를 알아 본 결과는 다음과 같다. 구체적(추상적) 크리에이티브 유형은 혁신성이 낮은 소비자보다 혁신성이 높은 소비자에게 광고에 대한 태도, 브랜드 태도, 구매의도 그리고 구전의도에서 높게 나타났다.
이 논문은 언어에서 포착되는 '증거성(${\acute{e}}videntialit{\acute{e}}$)' 범주의 의미적 속성과 그 체계를 연구하기 위한 언어학적 토대연구로 진행되었다. 본 연구에서, 우리는 프랑스어와 한국어의 증거성 범주를 $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$(2000)의 '발화작용이론(la $th{\acute{e}}orie$ de $l^{\prime}op{\acute{e}}ration$${\acute{e}}nonciative$)'을 중심으로 비교, 분석하였다. 선행 연구를 바탕으로, 우리는 프랑스어의 문법표지인 '조건법 현재시제'와 한국어의 문법표지인 '-더-'에 드러난 증거성 범주의 의미적 가치를 기술하고, 이 범주가 언어마다 다르게 발현되는 양상을 살펴보았다. 본 연구에서 우리는 발화작용 이론을 객관적 분석 기제로 이용해, 양 언어 간에 드러나는 증거성 범주를 매개작용으로 다시 정의하고, 시상 및 양태 범주와 구별되는 범주의 구별된 위상을 규명하였다. 또한, 해당 범주의 범언어적 체계와 보편적 의미 가치를 탐색하는 일반 언어학적 연구도 병행하였다. 이를 통해, 본 연구는 '증거성' 이라는 범언어적 현상을 발화작용의 체계 내에서 통합적으로 설명해내었고, 본 연구의 결과는 응용언어학 등의 다양한 분야로 까지 확장되어 활용될 수 있는 가능성도 마련하였다.
기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.
딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
역사드라마에서 기록의 중요성이 약화되면서 다른 장르와의 결합 양상이 두드러지고 있다. 이 논문에서는 역사드라마에서 로맨스가 다루어지는 방식을 살펴봄으로써 역사드라마가 취택하는 역사적 사건의 속성과 사랑의 모티프가 어떻게 연관되는지, 그리고 사랑과 연애의 서사가 역사효과에 어떤 기여를 하는지 <미스터 션샤인>을 중심으로 고찰하였다. <미스터 션샤인>은 김은숙 작가가 처음으로 쓴 역사드라마로, 의도적으로 재배치된 역사와 김은숙 작가 특유의 로맨스 문법이 결합되어 있다. 드라마에 등장하는 실패한 의병 운동은 자기부정성에 기반 한 이루어질 수 없는 사랑과 병치된다. 일본 제국주의의 폭압성과 조선의 독립을 다루고 있는 이 드라마는 주요 인물과 사건을 허구적으로 배치하여 사랑의 욕망을 애국에 대한 정념으로 비약시킨다. <미스터 션샤인>에서 로맨스는 역사적 사건의 비극성을 강조하는 촉매 역할을 하며 문화적 기억을 재구성한다. 역사드라마에서 로맨스라는 가공의 플롯은 과거에서 미래로 흐르는 역사 속에 놓인 인간의 삶을 성찰하도록 이끈다. 개인의 내밀한 감정은 역사의 재현에 어떤 기여를 하는가. 이 논문은 역사드라마와 로맨스의 관련 양상을 다각도로 살펴보고자 하는 첫 시도로 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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