현재의 이동통신에서는 다양한 영상 서비스를 제공해야 하는데, 이는 여러 종류의 고품질 데이터를 전송해야 함을 의미하며, 이를 위해 4 세대 광대역 이동통신을 위한 변조방식중의 하나로 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조방식이 연구되고 있다. 본 논문에서는 OFDM의 각 직교 부반송파(Sub-carrier)들이 잠재적으로 다른 변조방식을 가질 수 있다는 특징에 single modulation(OFDM과 QPSK, OFDM과 16QAM), multi-modulation(OFDM과 (QPSK+16QAM))을 결합하여 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였고 실제 이미지를 전송하여 전송효과를 확인하였으며, 전송하고자 하는 데이터 종류와 채널환경에 따른 다중변복조 방식을 제안 분석하였다.
신약 개발의 효율상의 한계를 적극적으로 극복하기 위해서는, 인간 생명 현상에 관계되는 전체 유전자 정보와 이에 수반되는 단백질, 화합물정보들을 그 의미론 정보와 동시에 전산화하고, 전산 모사와 계산 작업을 통해 정보를 역으로 재 가공하는 작업이 필요하다. 또한 재사용성이 높은 대량의 전산 자원이 필요하며, 응용상의 실제연구에 직결되는 유연하고 편리한 사용자 환경이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 생명과학과 화학 정보를 대량으로 관리하기 위한 정보 체계와 전산 자원 관리 및 작업 수행을 그리드 컴퓨팅 환경에서 진행하였으며, 이를 통해 e-Science 포탈의 구축과 함께 현장 서비스를 통해 현실적으로 생명 연구의 혁신을 도모할 수 있는 결과를 제공할 수 있다.
기존의 컴퓨팅환경에서 유비쿼터스 컴퓨팅환경으로의 전환이 이루어지면서 사용자는 언제 어디서나 네트워크에 연결될 수 있다. 이는 역으로 말하면 언제 어디서나 사용자의 정보가 네트워크에 유출될 수도 있다는 것을 의미한다. 컴퓨팅 환경에서 개인정보의 보호와 편리성의 추구는 서로 상반되는 문제이다. 이 논문에서는 오토노믹 컴퓨팅(Autonomic Computing)의 개념을 이용, 정해진 개인정보 보호정책(Privacy Policy)에 기반 하여 개인정보를 보호하고 서비스 사용자의 환경 변화에 대한 상황인지(Situation-Aware)를 통해 유연한 개인정보 보호정책을 적용 할 수 있는 아키텍쳐를 제안함으로서 유비쿼터스 환경이 주는 편리성과 개인 정보 보호를 극대화 할 수 있을 것으로 기대된다.
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
본 연구에서는 다양한 개념 패싯과 관계 패싯들을 수용한 범용 과학기술 시소러스 구축용 웹 기반 워크벤치 개발에 대해 기술한다. 기존 국내 시소러스 구축용 워크벤치들이 제공하는 기본적인 용어 관계구축 기능을 확장하여 개념 패싯, 범주 관계 패싯, 의미역 관계 패싯, 속성 관계 패싯 및 속성 키워드 처리 기능을 원활히 제공할 수 있는 사용자 중심적 워크벤치를 개발함으로써 시소러스 상의 개념들에 대한 효율적인 구축이 가능하도록 한다. 또한 시멘틱 웹 상의 온톨로지 영역에 보다 근접한 고도화되니 시소러스 구축을 위해 용어들을 개념화시키고, 개념간의 다양한 관계를 설정하는 프로세스 중심적 설계로 분야 적합성이 높은 정보 처리 기반을 갖춘다. 궁극적으로 여러 마이크로 시소러스들을 통합하여 운용할 수 있는 복합 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목적에 부합하는 시스템 구현을 위해 CBD(Component Based Development) 개발 방법론으로 MSF/CD를 이용하였으며, 분산 환경에서 이기종간의 데이터 교환을 용이하게 하기 위하여 웹 서비스 (XML Web Services)를 이용하였다. 또한 시멘틱 웹 기반 연구자 간 협업 지원 서비스 구현을 위한 확장 검색용으로서도 활용할 수 있도록 하였다. 시소러스 반출은 CSV, XML 및 RDF를 모두 지원할 수 있도록 함으로써 다양한 사용자 요구 사항에 부합할 수 있도록 하였다. 시소러스 브라우징을 시각화 기반의 3단계 구조를 가진 플래시로 구현하여 사용자가 쉽게 시소러스를 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 제공하였다. 또한 다양한 검색 요구를 만족시키고자 기본 검색, 고급 검색, 메타 검색을 선택할 수 있도록 하며, 개념 편집 및 시소러스 브라우징과 연동시켜 효율적인 시소러스 구축이 가능하도록 하였다. 본 연구의 워크벤치를 이용하여 구축된 시소러스는 기존 시소러스들에 비해 사용자가 보다 폭넓은 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 함으로써 다각적인 정보를 쉽게 획득할 수 있는 기반을 마련하고 있다는 데 의의가 있으며, 다국어 시소러스 및 다중 시소러스를 수용할 수 있는 방향으로 발전시킬 계획이다.
본 논문에서는 C++ 컴파일러 구현과정에서 객체지향 언어의 속성을 처리하기 위한 역번역기(detranslator)를 설계하고 구현하였다. 구현된 역번역기는 C++ 컴파일러의 선언부 처리 과정에서 심벌 테이블에 입력된 속성들을 본래의 C++ 프로그램으로 역번역 한다. 따라서 C++ 컴파일러 개발 과정에서 설계된 심벌 테이블과 심벌테이블에 입력된 정보가 올바른지 쉽게 검증할 수 있다. 심벌 테이블은 C++ 컴파일러의 어휘 분석과 구문 분석 과정에서 인식되는 명칭(identifier)에 대하여 그 속성(attribute)들을 수집하여 저장하는 자료구조로, 심벌 테이블에 저장된 속성들은 의미분석(semantic analysis) 단계에서 참조된 명칭의 사용이 타당한지 검사하는데 사용 되어 코드 생성(code generation) 단계에서 올바른 코드가 생성 되도록 한다. 본 역번역기를 구현함으로써 심벌 테이블이 올바르게 설계 되었는지 검증할 수 있으며, 컴파일 할 때 심벌 테이블에 필요한 모든 속성이 저장되어 있는지 쉽게 확인 할 수 있게 되었다. 그리고 디버그 정보도 함께 출력되어 객체지향 언어를 위한 컴파일러 개발의 정확성을 기할 수 있다.
근래 우리나라에서도 평균수명이 길어져 노동의욕이 있는 중고령자가 증가하는 한편, 출산율이저 하되어 젊은 근로자의 수가 감소되고 있다. 통계청의 인구통계과의 추계에 의하면 2000년에는 60세 이 상이 총인구에 점하는 비율이 10.7%, 65세 이상은 6.8%가 되고, 2020년에는 60세 이상이 19.5%, 65세 이 상도 12.5%에 도달한다는 것이다. 인구노령화로 인한 고령화 사회에 대한 준비를 서둘러야 할 때라고 생각된다. 또 고령화 사회로 되면 젊은 연령층의 경제적 부담이 증가되므로 중고령자의 노동인구를 이대 로 방치해 두는 것은 국가적으로나 사회복지적으로나 불경제라고 할 수 있다. 그런데, 문제가 되는 것은, 중고령자를 취업시키는 것이 오히려 사회의 생산성을 저하시키거나 경제적으로 불리하게 되어서는 안되는 것과 중고령노동자 자신의 안전을 확보해야 하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고용에 있어 서 어떠한 점에서 중고령노동자에게 특징과 문제가 있는가를 분명히 할 필요가 있다. 고령자는 청년자 보다 노동능력이 떨어지는 특징과 문제가 있는가를 분명히 할 필요가 있다. 고령자는 청년자 보다 노동능력이 떨어지는 경향이 있지만 개인차도 크고 고령자 중에는 청년자의 기능에 비교해도 뒤떨어지지 않는 자도 있다. 연령만으로 노동능력을 판정하는 것은 적절한 방법이라고 할 수 없다. 문헌에 의하면 역연령(chornological age)이 25세의 경우, 생리적 연령은 23세에서 27세로 4년 차이가 있다고 한다. 이러한 생리적 연령의 차이는 역연령이 더해감에 따라서 점차 크게 되어 역연령이 45세에서는 12년, 80세 에서는 20년이나 된다는 것이다. 이것은 인간에 있어서 시간적 경과를 나타내는 역연령 이외에 신체적 기능연령(functional age)가 있다는 것을 의미하는 것이다. 한편, 생산현장에서는 자동화, 기계화가 진보되어 육체적인 노동이 경감된 결과, 중고령자라도 할 수 있는 작업이 많아지고 있다. 또, VDT (Visual Dislay Terminal) 작업과 같은 정보처리 작업의 수요가 증가하여 그 인재의 부족이 지적되고 있다. 따라서 중고령자의 기능을 조사하여 어떠한 작업에 적합한가를 판단하는 것이 중요한 과제로 되었다. 그러나 노동에는 많은 기능이 관여 하고, 그 내용에 따라서 요구되는 기능이 서로 다르기 때문에 노동적응능력의 기본적인 기능으로 보여지는 것에 좁혀서 작업능력의 연령증가 변화에 대하여다원적 평가를 하는 것이 실제적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인간이 가지고 있는 다수의 기능중에서 수지교 치성과 연령증가와의 관계를 조사한다. 만약 연령증가 만으로 수지교치성을 평가 할 수 없는 경우에는 어떠한 요인이 수지기민성의 변화에 영향을 미치는가를 검토한다.
본 논문은 엘레멘트 인버스 처리에 근거한 재킷 변환을 통한 DFT 행렬의 새로운 표현을 다룬다. DFT 행렬의 역을 단지 재킷 변환의 소행렬 분해에 따라 표현하며 이러한 결과는 DFT 행렬의 역이 단지 이의 희소 행렬과 치환 행렬에만 관련됨을 보여준다. 재킷 행렬을 통한 DFT 행렬의 분해는 블록 변조 특성을 나타내는 강한 기하 구조를 갖는다. 이는 재킷 행렬을 통해 분해된 DFT 행렬은 블록 변조 과정으로 해석할 수 있음을 의미한다.
컴퓨터의 사용이 보편화됨에 따라 컴퓨터와 사용자 사이의 쉽고 자연스러운 의사 소통을 위한 자연어 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 특히, 음성인식 분야는 음성명령, 받아쓰기 시스템 등 일반적인 컴퓨터 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 있는 분야로 주목을 받고 있다. 그러나 음성인식은 인식 자체만으로는 인식률에 한계가 있으며, 인식 결과를 향상시키기 위해서는 후처리 단계가 필요하다. 본 논문에서는 음성 인식의 성능을 향상시키기 위해 음성 인식의 결과로 들어온 연속된 한국어 음성을 올바른 음절로 복원시켜 주는 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서는 어절단위의 연속된 한국어 음성을 입력으로 받아 한국어 발음 규칙을 역으로 적용하여 원래의 음절로 복원시키고, 형태소 분석기를 이용하여 복원된 음절이 올바른지를 확인하고 수정한다. 초등학교 교과서에 나오는 문장을 대상으로 본 시스템의 성능을 실험한 결과, 90.42%의 복원율을 나타내었다. 현재 정확하게 복원이 되지 않는 것 중에는 동음이의어가 차지하는 비중이 크며, 이 문제는 구문분석이나 의미분석을 이용하여 어느 정도 개선할 수 있을 것으로 보인다.
일반 상식 추론 능력은 가장 사람다운 능력 중 하나로써, 인공지능 모델이 쉽게 모사하기 어려운 영역이다. 딥러닝 기반의 언어 모델은 여전히 일반 상식에 기반한 추론을 필요로 하는 분야에서 부족한 성능을 보인다. 특히, 한국어에서는 일반 상식 추론과 관련한 연구가 상당히 부족한 상황이다. 이러한 문제 완화를 위해 최근 생성 기반의 일반 상식 추론을 위한 한국어 데이터셋인 Korean CommonGen [1]이 발표되었다. 그러나, 해당 데이터셋의 평가 지표는 어휘 단계의 유사성과 중첩에 의존하는 한계를 지니며, 생성한 문장이 일반 상식에 부합한 문장인지 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 한국어 일반 상식 추론 및 생성 능력에 대한 평가 지표를 개선하기 위해 문장 성분의 의미역과 자모의 형태 변화를 바탕으로 생성 결과를 평가하는 SRLev, 사람의 평가 결과를 학습한 BIH, 그리고 두 평가 지표의 장점을 결합한 SRLev-BIH를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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