이 연구는 미국 대학에서 제2외국어로 한국어를 배우는 영어권 학습자의 부사형 조사 '-에'의 다양한 의미론적 뜻의 습득을 고찰한다. 이 연구는 초급반, 중급반, 고급반의 45명 참가자들을 대상으로, 한국어 학습 첫 학기 교실에서 이 조사가 가르쳐 졌을 때 각 단계의 학습자들이 어떻게 그 의미를 해석하며 실제로 어떻게 사용하는가에 대한 수행능력을 중심으로 이루어졌다. 이 연구 결과는 다양한 의미론적 뜻에 대해 서로 다른 발달 과정을 보여주고 있다. 통계 분석 결과에 따르면 초급반과 중급반에서는 이 연구 과제 '-에'의 의미 중 시간과 목표, 정적인 위치적 의미의 습득이 접촉의 의미나, 개별의 의미보다 좀 더 쉽게 습득 된다는 것을 보여주고 있다. 반면에 고급반에서는 개별의 의미를 제외하고는 모든 의미론적인 의미가 거의 목표점까지 도달하였다. 이 연구는 의미론적 복합성과 다른 언어권 간의 영향과 같은 요인과 함께, 제2 언어 빈도수, 언어학적 입력, 습득 방식과 같은 다양한 요인이 '-에'의 습득에 영향을 미친다는 것을 제시하고 있다.
본 연구는 증명을 성공적으로 구성하는 학생들은 수학적 개념을 어떻게 이해하고 있으며, 증명을 어떻게 구성하는 지를 살펴보고 이를 통해 증명을 구성하는 다양한 방식과 개념 이해의 관련성을 분석하는 데 목적이 있다. 증명 구성에 도움이 되는 수학 학습에 제언을 얻기 위해서는 증명을 구성하는 과정과 그 과정에서 개념이 어떻게 반영되고 이용되는 지를 살펴볼 필요가 있다. 이를 위하여 4명의 수학교육과 학생들을 대상으로 사례연구를 실시하였다. 그 결과 구문론적 증명을 하는 학생들은 형식적 개념의 내용을 정확하게 알고 있을 뿐만 아니라 그 개념이 담겨있는 명제는 어떠한 방식으로 증명하는 지 그 방법까지 알고 있었다. 실제 증명에서도 평소 증명 경험을 통하여 학습한 증명 전개 방법을 이용하여 증명하는 것을 볼 수 있었으며, 이로부터 증명 방법에 대한 절차적 지식이 구문론적 증명에는 중요한 요소라는 결론을 얻을 수 있었다. 의미론적 증명을 하는 학생들은 형식적 개념의 내용을 정확하게 알고 있고 그 내용과 의미를 본인만의 언어나 그림으로 표현한 개념 이미지를 가지고 있었다. 구문론적 증명을 하는 학생들의 개념 이미지와 비교해보았을 때, 의미론적 증명을 하는 학생들의 개념 이미지는 구문론적 증명을 하는 학생들의 개념 이미지보다 형식적 개념의 내용을 잘 반영하고 있었다. 이러한 개념 이미지는 개념 이미지를 활용하여 증명의 아이디어를 생각하고, 생각한 아이디어를 증명의 형식에 맞게 표현하는 데 사용된다는 점에서 의미론적 증명에 필요한 요소라는 것을 발견할 수 있었다.
BPM에 대한 많은 관심은 표준의 필요성을 제기함과 동시에 제정된 표준의 보급을 위한 적절한 적용방법론을 요구하고 있다. 본 연구는 프로세스 모형화 측면에서 BPMN(Business Process Modeling Notation) 표준을 자사 BPMS 솔루션 개발에 적용하고자 하는 벤더들에게 유용한 적용 방법론을 제공하는 것을 목표로 시각화, 의미론 구현, 호환성 등의 관점에서 4단계의 표준 적용 수준을 정의하고, 각 단계에서의 수행 방법론과 이슈를 기술하였다. 본 연구를 통해 솔루션 벤더들이 자사의 BPMN 표준 적용 수준과 관련된 의사결정을 하는데 있어서 유용한 참조 모델로서 기능할 수 있을 것으로 기대한다.
지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.
현재 무선단말기 보급의 확대와 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 장점으로 무선 인터넷 환경이 급속도로 발전하고 있다. 그러나, 본 논문의 연구 분야인 모바일 지리정보 시스템(Mobile Geographic Information System)에서 무선인터넷을 통하여 실시간 지리 정보를 얻기 위해 사용자의 무선단말기와 서버 사이에 빈번한 데이터 송수신이 이뤄져야 하며 데이터의 빠른 변화를 수용해야 한다. 그러나, 아직 현저히 낮은 대역폭을 가진 채널을 통해 통신하며, 비싼 이용 요금과 오류로 인한 자발적 또는 비자발적 연결 끊김 현상 등은 서비스 제공에 한계를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 연구를 통해 연결 끊김 현상에서도 클라이언트의 지속적인 서비스 운영을 위한 비연결 연산으로 의미론적 캐시 기법과 캐시 교체 전략에 대해 알아보며, 본 논문에서는 Layer와 Region을 고려한 의미론적 캐싱 기법을 제안하여 무선 환경에서 동적인 지도서비스를 위한 기법을 제시하였다. 이 연구를 통해 아직 많은 한계를 지닌 무선인터넷 환경에서 지리정보뿐 아니라 위치기반의 다양한 서비스 분야에 응용될 수 있으리라 기대된다.
컴퓨터 비전의 하위 태스크(Task)인 의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 자율주행, 해상에서 선박찾기 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 기존 FCN(Fully Conovlutional Networks) 기반 의미론적 분할 모델은 다운샘플링(Dowsnsampling)과정에서 공간정보의 손실이 발생하여 정확도가 하락했다. 본 논문에서는 공간정보 손실을 완화하고자 PSA(Polarized Self-attention)의 공간정보 강조 모듈을 HRNet(High-resolution Networks)의 합성곱 블록 사이에 추가한다. 실험결과 파라미터는 3.1M, GFLOPs는 3.2G 증가했으나 mIoU는 0.26% 증가했다. 공간정보가 의미론적 분할 정확도에 영향이 미치는 것을 확인했다.
본 연구에서는 SVC 기반의 HTTP 스트리밍 서비스에서 스케일러블 임의 접근 (random access) 기능을 가능하게 하는 방법을 제안한다. ISO MPEG에서는 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술을 표준화 하고 있는데, H.264/AVC 비디오에 대한 임의 접근 기능을 지원하는 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)은 현재 표준의 범위에 포함되어 있는 상황이지만 SVC 비디오에 대한 임의 접근 기능에 대한 기술은 포함되어 있지 않다. 본 연구에서는 SVC의 계층적 구조(layered structure)를 고려한 스케일러블 (scalable) 임의 접근 기능을 지원하기 위한 구문론 (syntax)과 의미론 (semantics)에 대해 제안한다.
본 연구는 언어학의 학파를 떠나 주목받고 있는 논항변이의 현상을 통사 ㆍ 의미론적으로 분석하고자 하였다. 논항변이의 현상을 동사의 특성에 따라 분류한 Levin(1993)을 기초로 Dowty의 의미론적인 해석을 시도하였다. 통사적으로 동일한 구조를 보이는 문장에서 동사의 논항이 바뀌면 의미의 변화가 있는 경우가 연구의 초점이 되고 있다. 의미변화가 초래됨을 기초로 각 동사의 유형을 통사적으로 분류하는데 그치지 않고, 그 부류의 문장들의 의미가 어떠한 영향을 받게 되는가를 고찰하였다. 우선 논항변이 현상을 보이는 동사를 Touch형, Hit형 Cut형, 그리고 Break형 동사로 분류하고 각 동사가 보이는 논항변이 현상에 따라 Middle alternation, Body-part possessor Ascension, Conative Alternation에 각각 어떻게 나타나는지를 점검한다. 이러한 분류에 기초하여 각각의 alternation에 의미론적인 해석을 하고자 시도한 것이다.
최근 들어 제조가 발생되는 모든 분야에서 정보의 의미론적 전달방법 및 체계를 정형화하는 작업이 표준화와 더불어 활발히 진행되고 있다. 제조시스템에서 문제가 발생하였을 때 간결하고 정확한 문제 진단에 대한 정보전달은 비용의 절감은 물론 생산성 향상을 위해서도 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 제조시스템에서 최적화된 정보전달을 위한 상황이론적 방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 궁극적인 목적은 실제 제조공정이나 현장에서 발생되는 복잡한 정보의 흐름, 표현, 관리를 효율적으로 할 수 있고 작업자, 관리자, 경영자 모두가 공통적으로 활용할 수 있는 정형화된 틀을 만드는데 있다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 제조 현장에서 공정상의 문제점을 분석하고 검사할 수 있는 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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