기계적 박피와 수작업 박피로 처리된 감자와 우엉을 수도수, 염소수, 전해수A(pH 2.6), 전해수B(pH 8.5)등의 4가지 세정수로 세정 횟수를 달리하여 최소가공의 초기 단계인 박피와 세정처리에 따른 품질특성을 조사하였다 감자 박피에 최적 조건은 박피도구를 이용한 수작업 박피로 감모율 8.40%, 우엉은 brushing에 의한 박피 방법으로 감모율이 8.05%로 타 처리에 비하여 현저히 낮게 나타났다. 세정에 의한 미생물 살균효과는 수작업 박피 감자의 수도수 세정시 총균수는 처리 직후 4.5$\times$$10^4$CFU/g으로 무처리시의 4.8$\times$$10^4$CFU/g와 거의 차이가 없는 반면에 전해수A에 의한 세정은 $1.5\times$$10^2$CFU/g으로 나타나 뛰어난 살균효과를 나타내었고, 염소수와 전해수B로 세정된 시료도 각각 3.0$\times$$10^2$CFU/g 및 2.5$\times$$10^2$CFU/g로 나타나 전해수 처리구가 수도수 처리구에 비하여 전반적으로 2 log cycle 정도 낮은 수준으로 감소하였다. 이와 같은 살균효과는 대장균군수의 경우에도 마찬가지로 나타났다. 염소수 세정은 수도수와 동일한 방법으로 세정후 시간 경과에 따라 건조에 의한 표면색도가 점차 밝게 변하는 특징을 보였다. 마찬가지로 박피 우엉의 세정처리에 있어서도 전체적으로 전해수가 타 세정수보다 미생물 살균효과를 나타내었으며 특히, 감자에서와는 달리 1회 세정보다 2회 세정시 더 우수한 살균효과를 보여주었다.
한국어는 교착어이기 때문에 형태소 해석은 자연언어 처리에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 한국어 형태소 해석에서 주로 사용되는 정보는 두 형태소의 결합 가능 유무를 나타내는 접속정보이다. 이 접속정보는 단순한 품사정보에 의해서 표현되기 때문에 형태소 해석기의 과잉 해석의 원인이 된다. 이를 줄이기 위해 언어 지식의 일종인 포섭관계가 제안되었다[5]. 그러나, 포섭관계를 검사하기 위한 포섭조건들은 수작업에 의해서 작성되었다. 수작업으로 작성된 이들 조건들은 일관성 유지하기 어려울 뿐 아니라 완전한 조건들을 구하기도 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해소하기 위해서 품사 태깅된 말뭉치를 이용해서 포섭조건의 자동 추출방법을 제안한다.
최근 web을 기반으로 한 인터넷과 관련한 기술은 선박설계 과정에서 설계 생산성을 향상시키기 위해 새로운 설계 패러다임에 도입되고 있다. Web을 기반으로 한 선박설계는 분산된 설계환경에서 여러 설계 전문가들이 함께 참여할 수 있게 함으로써 설계정보를 동시에 공유할 수 있도록 하며, 원격지에서도 설계자가 원하는 자료를 검색할 수 있도록 해준다. 현재 소형선박을 설계하는 현장에서는 데이터 베이스가 효율적으로 구축되어 있지 않기 때문에 설계 작업시 수작업이 반복적으로 이루어지고 있다. 이러한 수작업의 반복은 설계 과정에서 에러를 발생시키고 각 설계 단계별로 발생하는 설계 데이터의 손실로 인해 생산성을 저하시키는 요인으로 작용될 수 있다. 본 연구에서는 web 기반을 통한 선박기본계산 서비스를 제공함으로서 설계정보들을 웹 브라우저를 통해서 소형선박을 건조하는 조선소나 설계 용역을 담당하는 설계사무소와 같은 원격지에서도 필요한 데이터를 검색할 수 있도록 제시하였다.
임상 진단에서 환자의 의료 영상을 시각적으로 보고 해석하거나 또는 수작업으로 영상을 해석하여 진단에 이용한다. 이러한 수작업의 불편함을 해소하기 위하여 의료 영상처리 알고리즘들이 많이 연구되어오고 있다. 그 중 영상처리의 정확도 부분이 많은 문제가 되고 있는데, 특히 세포영상에서는 인접한 영역의 분할이 가장 중요시되고 있다. 본 논문은 이러한 인접영역의 분할을 위해 객체의 기하 정보인 곡률(Curvature) 정보와 컨벡스 헐(Convex Hull)을 통한 분할 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 87.5%의 정확도가 검출되었으며 향후 인접 객체의 내부정보까지 고려한 효과적인 분할 방법을 연구하고자 한다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 타나낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완전제품의 형태가 패턴의 형의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수 조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현 한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍 하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 외관상 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타낸다.
구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.
본 연구는 도서관 혹은 정보센터의 중요업무인 문헌탐색을 처리하는데 있어, 어떤 방법이 보다 신속하고 비용이 적게 들며, 효율적인가를 알아보기 위해 수작업탐색과 온라인탐색의 비용·효과를 비교·분석하였다. S대학교 의과대학 도서관에서 MEDLINE 데이터 베이스와 그에 해당하는 색인지 Index Medicus를 이용하여 6개의 질문을 탐색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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