소리나 음악을 '감정, 감성의 언어'라고 표현한다. 이것은 소리라는 물리적 속성들이 인간의 감성 정보를 효과적이고 풍부하게 전달하는 좋은 수단일 수 있기 때문이다. 하지만 정보의 청각적 제시에 대한 효과적 방안을 연구하는 청각 디스플레이(auditory displays) 분야의 연구자들은 주로 특정 시스템 사용자의 과제수행 결과의 효율성 증진에만 초점을 맞추어 왔었다. 이러한 한계점을 극복하고 청각적 정보 제시의 적용 영역을 확장하고자 최근 많은 연구자들이 과제수행 결과뿐 아니라 개인의 선호와 감성적 만족이 더 중요한 요인이 될 수 있음을 지적하고 있다. 이런 배경으로 본 연구에서는 소리에 대한 감성어휘 수집과 분석을 통해 소리의 감성공간을 '즐거움(Pleasure)', '복잡성(Complexity)', '활동성(Activity)'의 세 개 차원으로 구축하고, 그 차원에서 음고(pitch), 음량(loudness), 음색(timbre), 그리고 지속시간(duration)과 같은 소리의 다양한 속성에 따른 감성의 이동을 체계적으로 살펴보았다. 그 결과, 각 차원들에서 소리의 여러 속성들에 따른 감성적 차이와 그 상호관계를 확인하였다. 결론적으로 이러한 결과들은 청각 사용자 인터페이스(Auditory User Interface)와 같이 청각 디스플레이(auditory displays) 분야에 적용되어 소리의 속성에 따라 감성 정보를 응용하여 사용자의 특성과 요구에 맞춰 정보를 제시하는 데 기여할 것이다.
일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.
본(本) 논문(論文)에서는 고(高) 수준(水準) 논리(論理) 합성(合成)을 위한 새로운 고급(高級) 하드웨어 기술언어(記述言語)인 ASPHODEL(Algorithm Synthesis Pascal Hardware for Optimal Design and Efficient Language)과 알고리듬 컴파일러를 제안(提案)한다. ASPHODEL은 VLSI의 최상위(最上位) 설계(設計) 레벨인 알고리듬 레벨에서 하드웨어 특성(特性)을 효율적으로 표현(表現)할 수 있다. VLSI 복잡도(複雜度)를 효율적(效率的)으로 처리(處理)하기 위해 입출력(入出力) 포트와 계층적(階層的) 처리기들로 하드웨어를 모델화하고, 기술(記述)의 효율성을 위해 프로그래밍 언어인 Pascal의 구문(構文)을 기본(基本)으로 채택(採擇)하여 고급(高級)하드웨어 기술언어(技術言語)로서 고(高) 수준(水準) 논리(論理) 합성(合成) 시스템에 이용(利用)될 수 있도록 하였다. 알고리듬 컴파일러는 ASPHODEL 기술(記述)을 입력(入力)으로 하여 어휘(語彙) 분석(分析)과 구문(構文) 분석(分析)을 거쳐 중간(中間) 레벨의 설계(設計) 표현(表現)으로 변환(變換)한다. 제안(提案)된 ASPHODEL과 알고리듬 컴파일러에 실제(實際) 설계(設計) 예를 적용(適用), 설명(說明)함으로써 그 효용성(效用性)을 보인다.
정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다.
문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.
본 연구는 54년간 영어로 일기를 작성한 윤치호의 영어 일기 중 영어 모국어 환경에서 작성한 초기 13개월과 후기 10개월의 일기를 양적, 질적으로 분석하였다. 그가 초기에 영어로 쓴 일기의 특성을 알아보고자 영어 모국어 환경에서 작성한 일기 중 574편을 코퍼스로 구성하여 전산 언어학적 방법으로 분석하였고, 질적 분석을 위해서 57편의 일기를 선정하여 각 일기에서 발췌한 문장의 내용적 특성을 기술하였다. 양적인 분석의 결과 초기의 일기에 비하여 후기의 일기에서 사용된 단어 수와 평균 문장 길이가 증가하였다. 또한 통사적 복잡도와 참조적 응집성이 증가하였다. 일기 내용을 분석한 결과, 후기의 일기에서 언어 형식상의 개선이 드러났으며, 종교(기독교), 일상생활, 학업에 관련된 내용을 주로 작성한 것이 나타났다. 자신의 영어 학습에 대한 반성적 사고의 내용은 초기의 일기에 많이 드러난 것으로 나타났다. 이러한 분석을 통하여 꾸준한 영어 일기와 편지의 작성이 영어 글쓰기 학습에 긍정적 영향을 줄 수 있다는 결론을 도출하였다.
자연언어처리에 있어서 병렬구문은 분석의 복잡성, 단어의 애매성, 서술어 생략 등에 따른 처리의 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어에서 발생하는 병렬문의 통사적 특징을 능력문법 (competence grammar)의 입장에서 접근하고 분석된 결과를 기반으로 하여 한국어 병렬문 해석을 위한 결합범주문법 (Combinatory Categorial Grammar)을 제안한다. 제안된 결합범주문법을 사용해서 병렬문에 대한 각각 다른 수준의 통사적, 의미적, 문맥적 정보들이 사전에 어휘적으로 통합될 수 있고 통합된 정보를 이용하여 통사적, 의미적, 문맥적 분석들이 각각 다른 수준의 처리를 거치지 않고 동시에 점진적으로 유도될 수 있음을 보인다. 유도된 정보들을 통해 일반적으로 한국어 병렬문의 주된 기능이라고 생각되는 두 문장이 가지는 정보를 대조, 비교하는 기능이 표현될 수 있음을 보인다. 말뭉치를 분석하여 병렬문이 한국어 처리에서 차지하는 비중과 제시한 문법으로 처리할 수 없는 문형들에 대한 논의를 제공한다.
본 연구는 기독교 예배공간 강단부 이미지를 대상으로 피험자를 통해 나타나는 감성반응을 연구하고, 감성 자극 요소가 감성반응에 미치는 기여도를 정량화하여 향후 예배공간 강단부 계획에 있어 감성의 공간을 구현하기 위한 기초자료를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구 방법으로는 예배공간을 대상으로 추출한 감성 표현어휘 23개와 선정한 예배공간 강단부 이미지 32개와의 상관관계를 분석하기 위해 기독교인 143명을 대상으로 설문조사를 시행 하였다. 통합된 데이터를 수량화이론 III류 분석법을 이용해 2차원분산 분포도로 나타내었으며, 분석 결과, 이미지의 '단순복잡성'을 나타내는 가로(x)축과 이미지의 '독창성'을 나타내는 세로(y)축으로 성립됨을 밝혀내었다. 더불어 분석 결과에 따른 감성 반응치(反應値)와 감성 자극요소와의 인과관계를 수량적으로 추출하기 위해 클러스터 분석에 의한 유사도를 기준으로 가로축의 대표 감성어 소박한, 장엄한 과 세로축의 전형적인 독창적인 을 4개의 감성 어휘 그룹으로 선정하였으며, 해당하는 감성어휘 평가치의 총계를 기준변수로 하고, 예배공간 강단부의 감성 자극 요소를 독립변수로 하는 수량화 이론 I류 분석법을 이용해 분석하였다. 강단부의 감성 자극 요소의 구체적 부분은 벽의 색상, 형태, 마감과 바닥의 형태와 마감, 천장의 형태, 색채, 창의 형태, 상징적 요소의 유(有) 무(無) 9가지로 선정하였으며, 그에 따른 하부 카테고리 31개를 선정하여 감성 자극 요소가 감성반응에 미치는 기여도를 분석하였다. 그 결과 벽면의 색상과 마감이 피험자의 감성반응에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상징적 요소의 유(有) 무(無)와 천장의 색상은 크게 영향을 미치지 않은 요소임을 밝혀내었다. 본 연구는 예배공간의 종교적 숭고미와 관련되는 감성적 요구를 표현하는데 있어 디자이너의 주관적인 해석을 객관화, 정량화시켜 사용자의 감성적 만족을 높이고 공간의 유형과 목적을 만족시킬 수 있는 공간 디자인 접근에 도움이 되리라 본다.
이동통신 기술이 발전함에 따라 이동통신 네트워크를 통한 서비스들이 다양해지고, 사용자들의 수는 점점 늘어가고 있다. 또한 사용자들은 일반적으로 이동통신 서비스에 대해 유선 망과 동등한 수준의 품질을 기대한다. 그러나, 이동통신망은 유무선 통합망으로 구성되어 있으며, 이들 복잡한 구성을 갖는 네트워크에 대한 서비스 품질 보장은 유선망에 비해 훨씬 어렵다. 이의 결과로, 이동통신 서비스 네트워크의 트래픽은 과거에 비해 폭발적으로 증가하였다. 따라서, 네트워크 사업자와 서비스 제공자들은 서비스의 성능 문제에 직면하고 있으며, 네트워크 사업자나 서비스 제공자들은 효과적인 서비스 품질관리 기술을 강력하게 요구하고 있다. QoS 감시는 QoS 제공과 보장을 위한 기본적인 기술로서, 실제 네트워크에서 QoS 감시를 위해서는 네트워크 및 서비스 성능 인자들과 QoS 인자들의 관계를 식별해야 한다. 본 논문에서는 서비스와 네트워크 성능인자 그리고, QoS 인자들간의 관계를 QoS metrics로 정의하며, 각 인자들의 관계는 계층적인 그래프로 나타낸다. QoS metrics의 정의와 이에 따른 계층적 그래프의 구성을 통해 세 가지 이점을 기대 할 수 있다. 첫째, 네트워크 사업자들은 QoS 저하의 주요 원인을 신속하게 식별 할 수 있다. 둘째, 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들은 주관적인 QoS 를 수치 적인 성능 지표를 통해 측정이 가능하다. 마지막으로, QoS metrics 는 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들이 QoS 감시 활동의 결과에 따라 그들의 네트워크를 재구성하는 데 도움을 주며 E2E QoS 제공에 효율성을 가져다 준다.현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유
최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한
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[게시일 2004년 10월 1일]
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