의존관계 분석은 문장의 어절 간에 의존소-지배소를 결정하는 작업이다. 용언은 문형 및 하위범주화 정보의 선택제약에 의해 다른 어절과의 의존관계를 형성한다. 본 논문은 형태소 분석 단계에서 동형이의어 분별된 용언의 문형을 이용하여 용언의 의존관계를 분석하는 방법을 제안한다. 특히, 형태소분석 단계에서 품사 및 동형이의어 태깅을 위해 사용하는 단계별 전이모델의 학습사전을 재활용하여 {명사+격조사, 용언} 간의 의존관계를 확정하는 방안을 제안하고 그의 정확률 및 영향을 분석한다. 동형이의어가 부착되고 의존관계로 변경된 21개의 세종구문분석말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 동형이의어 분별된 의존관계 분석 정확률이 80.38%로, 동형이의어가 분별되지 않은 의존관계분석에 비해 0.42%의 정확률 향상이 있었으며, 유의수준 1%의 검정통계량 Z는 ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$으로 동형이의어 분별이 의존관계 분석에 영향이 있음을 보였다. 또한, 단계별 전이모델이 의존관계 분석 정확률에 약 7.14% 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 스마트폰에 의존하는 20대 성인의 의존 관련 요인을 확인하는 것이다. 본 연구를 위하여 2017년 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 자료 중 스마트폰에 의존하는 20대, 879명을 분석하였다. 자료분석은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 다중회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자가 가장 많이 사용하는 애플리케이션 유형은 메신저였고, 의존이 심각한 고위험군은 SNS(Social Networking Services), 음악, 게임도 많이 사용하였다. 또한, 의존이 증가할수록 스마트폰 사용빈도가 매우 잦아지고(β=.16, p=.000), 게임(β=.10, p=.028), 웹툰(β=.14, p=.004), SNS(β=.09, p=.047), 금융거래(β=.17, p=.000) 애플리케이션 사용정도가 유의하게 높아졌다. 그러나 대상자들은 의존도가 비교적 낮을 때 자신의 스마트폰 의존에 대해 거의 인식하지 못하였고, 의존이 더욱 심각해진 후 자신이 다른 사람에 비해 좀 더 스마트폰에 의존한다고 인식하였다. 이것은 성인이 스스로 자신의 스마트폰 의존을 인식하기가 쉽지 않음을 의미한다. 그러나 성인이 자신의 문제를 발견하고 해결하는 첫 단계는 문제를 인식하는 것이다. 모든 스마트폰에 자신의 스마트폰 사용행태를 객관적으로 관찰할 수 있는 프로그램을 설치하고 이를 활용할 수 있도록 해야 한다.
나이가 듦에 따라 의존성이 문제가 되고 있어 요양병원 입원노인의 우울, 요실금, 수면양상 및 의존성의 정도를 파악하고, 의존성에 미치는 영향요인을 파악하고자 하였다. J시 소재 요양병원의 입원노인 209명을 대상으로 우울, 요실금, 수면양상 및 의존성 측정을 위해 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient 및 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 주요연구결과는 다음과 같다. 대상자의 우울은 평균 $6.83{\pm}4.14$점, 요실금은 평균 $6.44{\pm}9.63$점, 수면의 양은 평균 $8.09{\pm}1.55$ 시간, 수면의 질은 평균 $39.37{\pm}6.55$ 점이었고, 의존성은 평균 $42.68{\pm}8.78$점이었다. 하위영역별 의존성은 경제적 의존성이 가장 높았다. 의존성은 우울(r=.26, p<.001), 요실금(r=.35, p<.001)과 양의 상관관계가 있었다. 의존성에 영향을 미치는 요인은 우울(${\beta}.23$, p=.001), 요실금(${\beta}=.26$, p<.001)이었고 11.5%의 설명력이 있었다. 이러한 연구결과는 요양병원 입원노인의 우울, 요실금을 개선하고 의존성을 감소시키기 위해 다학제적 접근과 효과적인 간호중재 개발의 필요성을 제시한다.
스파스 분석(Sparse analysis)은 프로그램의 데이터 의존관계(Data dependency)에 따라 필요한 정보를 필요한 부위와 시점으로 바로 보냄으로써 분석을 수행한다. 이 데이터 의존관계의 성질을 이용하면 프로그램 분석을 효율적으로 병렬화 할 수 있는 여지가 생긴다. 이 논문에서는 데이터 의존 관계를 이용하여 스파스 분석을 병렬화 하는 방법을 제시한다. 9개 오픈소스를 통해 실험해본 결과, 프로그램에 따라 6~37%, 평균적으로는 24% 가량 속도가 향상되었다.
의존 명사와 이를 꾸미는 관형어는 통사적으로 긴밀한 언어학적 단위를 이루므로 의존 명사에 대한 하위 범주 분류는 한국어 자연어 처리에 있어서 중요하다. 그러나 기존 국어 문법에서는 이 문제가 일관성 있게 다루어지지 않았다. 이 논문에서는 국어 사전(조재수 1997)에 올라 있는 의존 명사 600여 개를 허웅(1996)의 분류 기준을 보완하여 일관성 있게 하위 범주 분류를 시도하였다. 또 수량 단위 명사는 앞에 오는 수사의 종류에 따라 더 세분하였다.
쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.
구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.
최근 컴퓨터와 통신 기술의 비약적인 발전은 가까운 시일 내에 대규모 멀티미디어 서비스가 실현될 수 있음을 보여주고 있다. 이와 관련하여 멀티미디어 서버의 구조 및 데이터 배치에 따른 다양한 큐잉 모델과 비용 모델이 제안되어 왔으나 의존도(dependability)에 대한 연구는 미미한 실정이다. 시스템의 디자인 단계에서 시뮬레이션은 성능과 의존도 분석을 위한 중요한 실험적인 수단이며 결함 주입 실험은 시스템의 의존도를 구하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문에서는 병렬 비디오 서버의 의존도 분석을 위해 결함 주입을 이용한 시뮬레이션 모델을 제안하여 신뢰도(reliability)와 MTTF(Mean Time To Failure)를 구한다.
의존성 그래프는 컴파일러 최적화 분야에서 도입되어 유용하게 사용되고 있으며 프로그램 자르기(program slicing) 분야 등 활용가치를 높여가고 있는 프로그램 표현 방식이다. 우리는 실제적인 C 프로그램의 의존성 그래프를 생성하는 시스템을 구현하였으며 본 논문에서는 의존성 그래프의 개념과 구현과정을 설명한다.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트의 위치가 변함에 따라 그 의미가 달라지는 위치 의존 질의를 효과적으로 처리하기 위해서는 이동 호스트의 캐시 기법이 중요하지만, 위치 의존 질의를 효과적으로 지원할 수 있는 지구국의 브로드캐스팅 기법도 중요하다. 본 논문에서는 지구국이 담당하는 영역을 격자로 나누어 인덱싱한 데이터를 위치 의존 질의에 적합하도록 공간-채움 곡선을 이용해서 선형 클러스터링하여 구성 시간을 줄이는 브로드캐스팅 기법을 제안하고, 구성 시간을 포함시킨 이동 호스트의 활동 시간을 측정하여 그 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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