기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.
본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.
항공사 승무원 유니폼에 관한 선행연구와 실증적 연구를 살펴보고 항공사 승무원의 유니폼이 고객이 지각하는 소비정서에 미치는 영향을 규명하는 것이 연구의 목적이다. 연구방법은 항공 관광 관련학과 재학생을 대상으로 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다. 연구결과는 고객들은 승무원의 유니폼에 대하여 대형항공사와 저비용항공사 간의 지각하는 소비정서에 대한 영향에서 차이가 있는 것을 연결망 관계를 통해 증명하였다. 또한 저비용항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등이며, 이러한 결과는 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다. 항공사는 적절한 시기에 승무원 유니폼을 변화시켜왔고, 회사의 이미지 변화에 상당히 중요하게 여기는 마케팅 도구로 생각할 때, 본 연구결과가 의미가 있다고 볼 수 있다.
본 논문은 4G 이동 네트워크 환경에서 재구성성을 제공하기 위한 방안으로 PARLAY X기만의 개방형 API에 관하여 서술하였다. 4C이동 네트워크 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성, 적응성, 개인화 등과 같은 지능성이 요구된다. 그러나 기존의 PARLAY 기반 서비스 네트워크는 문맥인식성, 적응성, 개인화 등의 지능성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 4G이동 네트워크 환경에서 문맥인식성, 적응성, 개인화 등이 지원 가능한 개방형 APl를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 개방형 API는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건 및 사용자 각 개인의 선호도 정보을 파악하여, 변화하는 문맥 제약 조건 및 사용자의 선호도에 따라서 각 개인에게 적합한 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, 개방형 API를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보와 사용자의 선호도 정보를 파악한 후에, 사용자에게 망에서 문맥정보 및 사용자 선호도에 따라서 각 개인에게 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
본 연구에서는 사회연결망 분석 기법을 활용해 무역 분야 연구의 동향과 지식구조를 입체적으로 파악했다. 이를 위해 2003년부터 2019년까지 국제통상연구, 무역학회지, Journal of Korea Trade의 3개 학술지에 수록된 1797개의 논문에서 4840개의 주제어를 추출해 분석을 실시했다. 분석 결과, 무역 연구의 주제어 분포는 다른 지적 네트워크와 마찬가지로 뚜렷한 멱함수 분포를 나타냈다. 학술지에 따라 상위 주제어에 다소의 차이가 나타났는데, Total Factor Productivity, Economic Growth, Korea-US FTA는 국제통상연구에서만 상위에 랭크됐다. Global Value Chain, Trust는 2011~2019년 기간에 새롭게 연구자들의 관심을 끈 주제어로 부상한 것으로 나타났다. E-Trade, WTO, Internationalization은 관심도가 근년에 올수록 줄어들었다. 기존 무역 분야 연구동향 분석은 서술적 방법에 의한 질적 분석이 대종을 이뤘으나, 본 연구는 사회 연결망 분석 기법을 활용한 양적 분석이라는 점에 의미가 있다.
세계적으로 기후변화와 자원 고갈, 빈곤, 인권 등의 문제들이 갈수록 심각해지고 있으며, 경쟁심화로 인한 기업의 극단적 이윤 추구가 도리어 기업의 생존마저 위협하는 원인이 되고 있다. 이에 기업의 환경적, 사회적 책임에 대한 이해관계자의 요구가 커지면서 그동안 기업의 경영 목표였던 이윤 추구만으로는 더 이상 기업의 존립을 보장할 수 없는 인식이 확산되면서, 지속가능경영은 중요한 경영전략이 되었다. 공급사슬망 속의 물류창고업에 있어서도 기업 간의 협력, 상호작용, 연계로 이루어진 공급사슬망의 연계발전을 위한 지속가능경영은 큰 의미를 지닌다고 할 수 있다. 본 연구는 전체 공급사슬망 상의 물류산업 중 지속가능경영이 취약한 물류창고업에 대해 지속가능경영 활동이 고객인 보관위탁 화주, 복합운송주선인 등에게 미치는 영향에 대하여 분석하고 이러한 고객의 만족이 기업의 신뢰에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 실증적으로 분석하였다.
제 3세대 이동 통신망인 GPRS(General Packet Radio Service)망에서는 SGSN(Serving GPRS Support Node)과 GGSN(Gateway GPRS Support Node) 사이의 전송계층을 IP-Over-ATM 망을 기반으로 한다. 이는 비연결형(connectionless) IP 트래픽들을 연결지향형(connection-oriented) ATM 전송계층을 통해 전송하는 것을 의미한다. 이때 효율적인 자원관리를 위해 적절한 VC(Virtual Circuit)의 접속과 해제를 수행해야 한다. 본 논문에서는 GPRS망에 인터넷 웹 서비스 트래픽 모델을 다양한 VC holding Cost Pricing Model(LRU, Mean-Variance, Adaptive policy[2])에 적용하였다. 각각의 기법들에서 VC의 이용율(utilization)과 설정율(setup rate)을 분석함으로써 각 기법의 성능을 비교하였다.
모바일 기술의 발전으로 오프라인 컨텐츠가 아닌 온라인 매체로 다양한 영상 컨텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있다. 그러나 모바일 단말기의 작은 화면에 맞게 수작업으로 편집/수정하기 위해서는 비용과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 컨텐츠 가운데 가장 다양한 형태를 지닌 인쇄 만화를 모바일 단말기 환경에 맞게 자동 변환하는 Automatic Comics Conversion(ACC) 시스템을 제안한다. 모바일 단말기 화면에 적합한 형태로 기존 오프라인 만화책 각 한 면의 프레임으로 분할하기 위해 다층신경망(MLP: Multi-Layer Perceptorn)을 이용하였으며, 각 프레임은 영상의 의미 구조 (Semantic Structure)의 손실을 최소화하여 적합한 크기로 분할된 영상들을 자동 변환하여 제공한다. 또한 동적인 만화 영상을 애니메이션으로 제공하기 위하여 텍스처 분석 연구를 더 했다. 이에 본 연구는 만화뿐만 아니라 프레임 단위로 되어있는 사진, 웹사이트, 다양한 영상 등을 언제 어디서나 제공받을 수 있도록 모바일 단말기에 제공함으로써 효율성을 검증한다. 또한 오프라인의 정지 영상을 분할된 영상 프레임 정보를 통해 움직이는 영상으로 제공할 수도 있다.
HMIPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)라고 불리는 프로토콜 요소를 도입하여 로컬 핸드오버 시 MN(Mobile Node)에 대한 전송 지연과 외부 네트워크로의 시그널링 로드를 줄이는데 그 의미를 가지고 있다. 하지만 로컬지역의 핸드오버가 아닌 메크로 핸드오버의 경우 기존의 MIPv6의 핸드오버를 그대로 이용하고 있기 때문에 패킷손실과 전송 지연에 대한 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 계층적인 구조에서 매크로 핸드오버 발생 시 CN와 MN 사이의 거리, NAR(New Access Router)와 MN 사이의 거리를 계산하여 기준값을 생성하고 그에 맞는 버퍼링 핸드오버를 선택하는 메커니즘을 제안한다. 또한 그러한 핸드오버에 알맞은 무선망에서의 성능개선을 위해 F-SNOOP을 도입한다. 무선망은 패스로스, 페이딩, 잡음, 간섭 등의 이유로 높은 에러율의 특성을 갖고 있어 혼잡과 무관하게 많은 패킷 손실이 발생하고 있다. TCP는 이를 혼잡으로 여겨 혼잡제어를 하여 패킷 전송율이 낮아지는데 F-SNOOP은 SNOOP 프로토콜을 기반으로 핸드오프 시 혼잡제어지연 기법인 Freeze-TCP의 ZWA(Zero Window Advertisement) 메시지를 이용하여 무선망의 TCP의 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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