본고에서는 스마트TV 혁신이 가져오는 시장의 변화를 전망하기 위해 '파괴적 혁신 이론' 과 애플 사례를 논의한 후, 스마트TV 혁신이 시장에 미치는 영향을 제작 유통 시스템, 시장규모 측면으로 나누어 분석하였다. 스마트TV는 '폐쇄형'을 '개방형' 시스템으로 전환, 유통/제작자간 관계를 개선하고, 개방형 채널 및 VOD 도입으로 4년 후 전체 방송시장이 14조 9,800억 원으로 성장하고, 개방형 IPTV로 인한 확대금액만 약 4,623억 원으로 전망되며, 방송시장 매출액 중 PP 차지 비중도 2013년 44.1%까지 1.7%포인트 확대, 직접 창출되는 일자리는 4년간 약 4,676개로 추정된다. 이의 생산유발효과는 2조 3,995억 원, 부가가치 유발효과는 1조 260억 원으로 예측되었다. 또한, 스마트TV 전체에서 도입을 예정하고 있는 TV앱스토어도 4년간 3,606억 원의 누적수익을 창출하며, 직접 창출되는 일자리는 약 2,322개, 생산유발 효과는 6,681억 원, 부가가치유발효과는 3,226억 원, TV앱스토어와 초기투자에 의해 기대되는 소프트웨어 시장고용확대 효과는 누적 3,586개로 예측되었다.
저온유지장치에서 요구되는 도달압력은 초전도 코일의 냉각시스템과 저온유지장치의 벽 사이의 진공단열조건으로부터 결정될 수 있으며, 기체에 의한 열전도의 영향을 방지하기 위해서는 5$\times$105Torr 이하의 진공도가 요구된다. 저온유지장치 내에서 진공 단열재로 사용되는 Glass Fiber Reinforced Plastic(GFRP)과 Carbon Fiber Reinforced Plastic(CFRP)의 기체 방출률을 측정하였다. 고출력 토카막 방전동안 graphite limiter 표면의 온도는 200$0^{\circ}C$ 이상이며, 플라즈마로 유입되는 불순물의 양을 줄이기 위해 많은 시도를 하고 있다. 상온에서부터 약 100$0^{\circ}C$까지 승온에 따른 방출기체의 양 및 성분 분석, annealing 후 공기 중에 약 2주간 노출 후 기체 방출률과 성분을 분석하였다. 총 기체 방출량은 10$0^{\circ}C$ 근방에서 급격히 증가하여 $600^{\circ}C$부터는 graphite의 종류에 관계없이 거의 일정한 분포를 보이며, 최대 방출률은 약 20$0^{\circ}C$~30$0^{\circ}C$ 부근에서 나타났다.
본 연구에서는 f/L비가 다른 CFT 트러스 거더의 구조거동에 관한 실험 및 해석적 연구를 수행하기 위해서 2개의 실험체를 제작하였고, CFT 트러스 거더의 구조특성을 평가하기 위하여 휨실험을 수행하였다. ABAQUS에 의한 비선형 유한요소해석을 통해서 축력과 모멘트를 받는 CFT 부재의 비선형 재료모델을 비교분석하였다. CFT 부재의 구속 콘크리트 및 강재의 응력-변형률 모델은 많은 연구자들에 의해서 제시되어 왔다. 본 연구에서는 Mander, Sakino, Han, Susantha 및 Ellobody 등이 제안한 구속 콘크리트의 응력-변형률 모델을 적용하여 비선형해석을 수행하였고, 해석결과를 통해서 CFT 트러스 거더의 하중-처짐 관계, 하중-변형률 관계 등을 비교하였다. 하중-처짐 관계에서 Mander와 Susantha의 모델을 적용한 해석결과는 실험결과보다 약 12.0~13.8% 높은 하중을 예측하며, Sakino의 모델은 실험결과보다 약 7.6% 높은 하중을 예측하였다. Han과 Ellobody의 모델은 실험결과보다 약 0.2~1.2% 높은 하중을 예측하여 실험치와 가장 잘 맞는 결과를 보였다. 그러나 각 연구자의 응력-변형률 모델을 적용한 비선형 해석을 통해 산정된 하중-변형률 관계는 하중-처짐 관계와는 반대로 안전측의 결과를 보여 전반적으로 실험치보다 큰 수준의 변형률을 보였다.
확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.
서울대 천문학과(SNU)의 Washington 측광계를 사용하여 관측한 자료와 ADC (Astronomical Data Center)의 자료를 분석함으로써 SNU Washington 측광계를 표준화 시켰다. SNU Washington 측광계중에서 C필터에 나타나는 적색광 누출은 V필터와의 결합을 통해 보정했으며, 그 최대값은 K0형에서 약 $0^{m}.14$까지 이른다. ADC의 자료분석 결과 G. K형 별들에 대해 중원소 측광지수와 중원소함량과 서로 잘 일치함을 알 수 있었고. 주계열성의 경우 온도 측광지수와 온도와는 좋은 관계를 보임을 알 수 있었다. 또한 ($M-T_2$)과 ($M-T_1$) 평면상에서는 중원소함량과 광도계급에 무관한 좋은 온도관계를 나타냄을 알았다. 그리고 이 측광계의 장점으로 나타난 CN지수와 CN 특이성과는 특별한 관계를 찾기가 어려웠고, 이 측광계만으로는 상도계급의 구분을 다른 측광계 만큼 분명하게 결정짓기가 어려웠다. 그러나 표면중력과이 측광계의 색지수와의 관계를 본 결과 초거성, 거성, 주계열성을 비교적 잘 구분해 낼 수 있었다.
Non-LTE 항성대기모형인 Tlusty 모형의 합성색지수와 성간소광을 매우 적게 받은 산개성단에 있는 별들의 색지수를 바탕으로 O와 B형 별의 고유색지수 관계를 채택하였다. 태양인근 3kpc 내에 있는 약 190개 젊은 산개성단의 가시광 및 근적외선 2MASS JHKs 관측자료와 위에서 채택한 고유 색지수 관계를 적용하여 색 초과비 E(V-I)/E(B-V), E(V-J)/E(B-V), E(V-H)/E(B-V), 및 E(V-Ks)/E(B-V)를 얻고, 색 초과비와 $R_V$의 관계를 사용하여, 각 성단의 성간소광법칙 $R_V$를 결정하였다. 국부 나선팔의 백조자리 방향과 Per 나선팔에 있는 산개성단들은 약간 작은 $R_V$를 보이며, 큰개자리 방향의 국부 나선팔에 있는 산개성단은 정상적인$R_V$를, 그리고 Sgr-Car 나선팔에 있는 산개성단들은 약간 큰 값을 보였다. 이 결과는 최대 편광도를 보이는 파장과 $R_V$의 관계로 얻을 수 있는 양상과 잘 일치한다.
본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.
본 연구는 외환위기 이후 1998년 10월부터 2000년 3월까지의 일별 데이터를 사용하여 원/달러 역내시장과 역외시장간의 가격정보 이전에 관한 동조화여부를 실증분석 하였다. 원/달러 역내시장의 가격대용으로 원/달러 현물환율을 사용하였으며, 원/달러 역외시장의 가격대용으로 원/달러 역외선물환율인 NDF 1개월물을 사용하였다. 수익률이 중심이 된 기존의 많은 인과관계 연구들과는 달리 본 연구에서는 환율의 변화율에 대한 그랜져 인과관계 분석과 함께 이변량 GARCH모형을 이용하여 두 시장간에 있어서의 환율의 변화율과 변동성의 인과관계를 분석하였다. 그랜져 인과관계분석 결과 현물환율은 역외선물환율에 대해 강한 선도관계를 가지며 상대적으로 약하지만 역외선물환율 또한 현물환율에 대해 선도관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에 사용된 이변량 GARCH모형은 AR(1)-GARCH(1,1)모형으로서 분식 결과를 보면 조건부 변동성이 두 시장간에 상호의존적이며 한 시장의 변화율충격이 다른 시장의 변동성에 영향을 미치는 것이 양 시장간에 유의적으로 나타났다. 이는 현물환시장의 거래정보가 역외선물환시장의 가격형성에 영향을 미치며 역외선물환시장 거래정보 또한 현물환시장으로 이전되어 원/달러 역내시장과 역외시장이 잘 동조화 되어 있다고 말할 수 있다. 즉 정보가 먼저 한 시장에 반영 된 후 다른 시장에 전달되는 정보의 일방 통행적 흐름이 아니라 정보의 반영이 두 시장에서 동시에 이루어지고 정보의 흐름이 양방향으로 이루어짐을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 국내 측량관련 전문학회의 학회지, 석 박사 학위논문을 대상으로 하여 논문분야별, 연도별 분석을 통하여 측량분야의 연구동향을 파악하는데 있다. 본 연구에서는1957년 이후 현재까지의 국내에서 발표된 측량관련 전문학술지 발표논문, 석 박사 학위논문을 취합 정리하였다. 연구 동향을 연도별과 분야별로 그 현황을 분석하였으며 각 연구 분야에 사이의 상관관계를 분석한 결과 원격탐사 분야와 GIS 분야가 매우 높은(약 98%) 상관관계를 가지고 있었으며, 그 다음으로는 GPS와 원격탐사 분야가 높은(약 95%) 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 각 논문분야의 발표연도변화에 따른 회귀분석 결과 측지분야를 제외하면 대부분 추세선이 대부분 3차식에 유의함을 알 수 있었다. 또한, 일반측량, 사진측량, 원격탐사, 토지정보 분야의 논문은 증가하는 것으로 예상되며, GPS, GIS, 수치지도, 측지분야는 감소하는 것으로 예상됨을 알 수 있었다.
목적: 현 연구는 6-12주된 첫 아기를 둔 여성 152명을 대상으로 첫 임신기간 동안 참여했던 정규와 비정규 학습활동의 정도와 범위를 알아보기 위해 시행된 것이다. 설계와 방법: 연구를 위한 정보수집을 위해 다측면의 자가선택 연구도구를 사용하였고 4가지 구성개념을 측정하였다: 독립변수로 학습에 대한 성향, 학습을 위한 사회적 지지, 임신에 대한 기대, 그리고 종속변수로서 첫 임신 동안 정규와 비정규 학습활동의 참여정도. 또한 일반적 특성으로는 6가지 변수(연령, 인종, 결혼상태, 교육정도, 직업유무, 가족의 수입)를 측정하였다. 3개의 독립변수와 1개의 종속변수사이의 이변량관계를 측정하기 위해 단순회귀분석을 시행하였다. 일반적 특성과 종속변수와의 관계는 t-Test, Point Biserial, Spearman Correlation Coefficients를 이용해 조사하였고 임신 중 학습을 위한 설명적 모델을 유도하기 위해 다중회귀분석을 사용하였다. 결과: 연구결과 3가지 이변량관계가 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다: 학습에 대한 성향($r^2$=.17, p=.001), 사회적 지지($r^2$=.27, p=.0001), 그리고 기대($r^2$=.17, p=.0001). 교육정도와 결혼상태는 강한 설명력을 가졌고 연령, 인종, 직업유무와 가족의 수입은 통계적으로 유의하였으나 설명력이 약한 변수들이었다. 임상과의 관계: 이러한 결과는 임신 동안 여성의 학습욕구를 만족시키기를 바라는 성인대상의 교육자들 만큼이나 건강관리제공자들을 위한 실제적인 관련성을 보여주고 있으며 또한 중요한 생활사인 임신 동안 자발적인 학습을 하려는 성인을 이해하기 위한 이론적으로 유용한 모델을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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