복잡한 음성장애를 이해하기 위해서는 음성관에 대한 여러 단계에서의 정량적인 검사가 이루어져야 한다. 이를 위하여 여러 가지 검사 법이 이용되고 있는데 예를 들면 음성의 인지적 검사(perceptual intelligibility), 음향음성학적검사(acoustic analysis), 공기역동학적 검사(aerodynamic study), 후두구조물의 운동 관찰, 그리고 근과 신경의 기능 검사(electromyographic study)등이 있다. 이중 인지적 검사는 청취자 동의 문제와 검사 법에 대하여 문제점이 제기 되기도 하며 발화 중 후두기능의 병태생리에 관한 추론적인 정보만을 제공한다는 문제점이 있다. 음향음성 검사는 이미 잘 알려진 상태로서 많은 parameter들이 측정되어온 것이 사실이나 그 유용성에 대해서도 아직 논란이 있으며 단지 성대의 진동에 의해 나타나는 현상만을 이용한 검사로서 일종의 정지성 연구에 불과한 것이 사실이다. (중략)
오늘날 급격한 경영환경의 변화와 공급 주도에서 수요 중심으로의 시장환경 변화, 그리고 고객 욕구의 다양화, 복잡화로 인하여 치열해진 경쟁상황 속에서 많은 기업이 그들의 생존전략으로 고객만족경영에 주력하고 있다. 특히, 이동통신서비스 산업은 다른 산업에 비해 상표전환비율이 높고 이미 시장이 포화되어 경쟁이 치열하기 때문에 이동통신 사업자의 고객 만족도 제고를 통한 기존 고객유지 및 신규 고객 확보 노력은 기업 생존의 필수적인 전략이라 할 수 있다. 그러나 고객만족에 영향을 미치는 요소나 변수는 너무나 다양하고 복잡하여 어느 특정 변수 하나만을 독립적으로 분리할 수 없으며 더군다나 고객만족의 결과가 단기에 나타나는지 아니면 장기에 걸쳐 나타나는지 또는 직접적인지 아니면 간접적인지에 따라 고객만족이 지니는 의미와 기업 전략에 미치는 영향은 판이하게 달라질 것이지만 이에 대한 해답을 줄 수 있는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 이동통신 시장에서의 고객만족과 상표전환 및 기업성과간의 동태적 특성을 복잡한 문제를 이해하는데 용이한 시스템 다이내믹스 방법론에 근거한 인과 모델을 이용하여 분석하여 보았으며 정부의 시장점유율 제한규제의 효과와 이에 따른 시장 변화를 현 이동통신 3사간의 경쟁 모형을 시뮬레이션하여 살펴보았다.
본 논문은 개인정보 보호에 관한 인지수준 제고를 위한 시나리오기반 인지형 질의응답서비스의 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 요인에 대해 실증하였다. 연구결과 시나리오기반 인지형 질의응답서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인은 크게 3가지이다. 첫째, 정보유형별 세분화 된 개인정보 보호 다차원 분류체계를 적용하여 검색의 용이성을 제고할 필요가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 수요자 상황별로 질의답변 주제를 미리 제시하고 도입, 문제 상황, 질문, 해결방법으로 이어지는 개연성을 갖는 이야기 형식으로 보다 알기 쉽게 전달되어 사례의 이해도를 제고할 필요가 있다. 셋째, 연관서비스 등 다른 이용자의 문제해결 사례를 노출시켜 시나리오기반 인지형 질의응답 서비스를 통해 자신이 처해 있는 상황에 대한 문제해결이 가능하다는 확신을 줄 수 있어야 한다. 이와 같은 활동들은 국민 및 기업에게 개인정보 보호에 대해 쉽게 널리 알리는 효과를 가져다 줄 것으로 사료된다. 본 연구 결과를 통해 시나리오 기반 인지형 질의응답서비스가 개인정보 보호 사건의 문제해결에 도움을 주는 도구로써 유용하게 활용할 수 있다는 점을 밝혔으며, 특히 복잡한 문제를 담고 있는 정보를 제공하려는 서비스 분야에서는 시나리오기반 인지형 질의응답서비스 방식의 응용이 유용할 것으로 분석된다.
e-Learning으로 대변되는 교육의 변화는 교육환경의 기술적인 측면뿐만 아니라 패러다임 자체를 바꾸어 놓고 있다. e-Learning 환경에서의 사용자는 시스템 사용자뿐만 아니라 학습자의 역할을 동시에 가지고 있기 때문에 이런 복잡한 현상을 설명하기 위해서는 보다 포괄적인 시각이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 포괄적인 시각을 연구하기에 앞서 학습자의 동기 유발에 초점을 두고 학습 성과를 향상시킬 수 있는 방안을 플로우 이론을 이용하여 제시하고자 한다. 연구 결과 첫째, 플로우의 구성 요소인 내재된 흥미와 주의집중은 종속 변수인 학습 성과에 유의적인 영향을 미치고 있으며, 특히 내재된 흥미가 주의집중보다 더 중요한 요인으로 밝혀졌다. 둘째, 내재된 흥미에 영향을 미치는 요인은 정보 품질과 숙련도로 나타났으며, 셋째, 주의집중에 영향을 미치는 요인은 인지된 사용용이성, 숙련도, 컴퓨터 자기효능감으로 나타났다.
기존 거짓말 연구들은 대면 상황에서 말이나 진술서 등 거짓말을 하는 사람들이 불안할 수 있는 상황에서 주로 행해졌다. 본 연구는 거짓이라는 사실이 밝혀질 우려가 없거나 밝혀지더라도 그로 인한 손해가 거의 발생하지 않는 비압박 상황에서 자기 태도에 반하는 거짓글을 쓸 경우에 나타나는 언어적 특징을 K-LIWC를 통해 분석하였으며 기존의 거짓말 연구결과와 비교를 하였다. 두 번의 글쓰기 과제에서 태도를 기만하는 거짓 글은 진실한 글에 비해 1인칭 단어의 사용 빈도가 떨어지는 것으로 나타났다. 인지적 복잡성을 나타내는 변인들은 첫 번째 글쓰기 과제에서는 더 낮게, 두 번째 글쓰기 과제에서 더 높게 결과가 나타났다. 특히, 거짓말에는 부적 정서 단어들이 많이 사용된다는 기존 연구 결과와는 달리, 비압박 상황에서는 긍정 정서의 단어들이 더 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 상황적 요인의 차이로 심리적 상태가 달라지면 사용하는 언어 또한 달라질 수 있다는 것을 시사한다.
최근에 인지무선시스템에서 부사용자의 성능을 향상시키기 위해서 다중 안테나 기술을 사용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이런 다중 안테나 시스템에서는 안테나 수가 증가할수록 복잡성이나 시스템 가격 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 이용 가능한 안테나의 부분집합을 찾아 일부 안테나만 사용하는 안테나 선택기법이 사용된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11n을 기반으로 시스템을 구축하였으며 인지무선 시스템의 상관채널에서의 안테나 선택기법을 제안한다. 수신 안테나보다 송신안테나가 많은 다중안테나 시스템을 고려하여 송신 안테나를 수신안테나와 같은 수로 선택하여 준다. 안테나 선택에서 모든 안테나 조합을 고려하는 것은 비현실적이다. 따라서 채널 상관 행렬의 벡터 사영 값을 이용한 크기 값을 안테나 선택 기준으로 해준다. 이 알고리즘은 우선사용자에게 미치는 간섭은 줄여주면서 부사용자의 통신 성능은 향상시켜준다.
가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.
본 논문은 입력 문자에 대한 특징 추출을 위하여 최대 길이 투영(MRLP:Maximum Run Length Project)방법을 제안한다. 제안된 최대길이 투영 방법은 잡음에 강하며 필요한 정보를 가능한 정확하고 효율적으로 추출하는데 유용하다.한글문자는 그 양이 방대하고 그 구조가 복잡하며 몬자들 사이에 밀접한 유사성이 있다.따라서 본 논문에서는 추출된 특징들에 대한 퍼지추론을 적용하여 유형 분류율의 향상을 도모하였다.사용 빈도수가 높은 인쇄체 한글 문자 917자에 대하여 실험한 결과 98.58%의 분류율을 얻었다.
본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.
펩타이드와 단백질은 전사, 번역, 후번역 단계에 걸친 모든 생물학적 반응을 조절한다. 그러나 분자수준에서 구조와 기능에 대한 우리의 이해는 초보적인 수준이다. 구조와 기능의 연관성에 대한 문제는 펩타이드와 단백질 자체에 대한 것과는 좀 다르다는 것을 명확히 할 필요가 있다. Multidomain을 갖는 단백질은 작고 통합적이며, 구조적으로 제한된 부분으로 쪼개는 것은 천연 단백질의 활성을 모방하여 저분자의 nonpeptide를 설계하는데 있어서 주요한 일이다. 결정적인 역할을 수행하는 domain을 모방하는 것은 특이성과 치료 효과에 있어서 자연적으로 얻어지는 단백질 물질과 비교하여 이로운 특성을 갖을 수 있고 분자 인지 분야에 관한 연구에 유용한 단서를 제공한다(Chen etal., 1992). 한편 펩타이드는 환경에 의해 구조가 심하게 영향을 받아 특성이 쉽게 변한다(Marshall et al., 1978). 수용액 내에서 이러한 구조적 유동성 때문에 그들이 결합할 수용체나 생리활성을 띄는 구조를 결정하는 것은 어렵고 복잡한 일이다(Fauchre,1987; Hruby, 1987). 구조를 한정하면 이러한 결정을 매우 쉽게 할 수 있다(Hrubyet al., 1987). 단백질 모방학은 분자지각 연구에 강력한 수단이며, 복잡한 단백질과 펩타이드의 구조-기능관계를 탐구하고 분석하는데 독특한 방법이다. 이 장에서는 매우넓고 빠르게 확장되고 있는 Peptidomimetic연구를 간략히 소개하고 있다. 단 본문은 기술 범위를 N-Methylated 아미노산과 스테로이드 등으로 제한하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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