현대의 기업경영에서 생산성과 효율성을 높이기 위해 제조 현장에 로봇기술의 도입은 핵심적인 기업경영사항 중에 하나이다. 이에 본 연구는 국내 중소 제조기업을 대상으로 지능형 로봇 기술 도입이 기술, 조직, 환경특성의 총 6개 변수(인지된 직접적 유익성, 인지된 간접적 유익성, 혁신성, 위험감수성, 인지된 산업압력, 인지된 정부압력)가 기업의 프로세스 혁신에 어떤 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 총 77개의 중소 제조기업의 자료로 Partial Least Square(PLS) 접근방법을 사용하여 연구모형의 변수간 인과관계를 분석하였다. 연구결과, 인지된 정부압력을 제외한 총 5가지 요소들이 기업 프로세스 혁신에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 지능형 로봇을 도입하여 기업 프로세스 혁신을 위한 이론적, 실무적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 영환 기계번역 시스템 ALKOL의 개발 과정에서 사용된 분산 환경을 사전 구축과 테스트 환경을 중심으로 설명한다. 번역 시스템 개발은 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자(tester)의 세 요소를 중심으로 이루어지는 작업으로, 효율적인 개발을 위해서는 개발 요소의 작업이 독립적으로 진행되면서 유기적으로 연결될 수 있는 환경이 마련되어야 한다. ALKOL에서는 이를 위하여 번역 시스템을 번역 서버, 사전 서버, 사전 편집기, 사용자 인터페이스 클라이언트/서버 분산 환경으로 구성하고 검사자를 위한 테스트 환경을 제공하여 효율적인 번역 시스템 개발 환경을 구축한다. 번역 시스템을 분산 환경에서 개발하여 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자가 각자의 작업을 병렬적으로 진행할 수 있고 실시간으로 갱신되는 시스템과 사전 정보를 이용하여 작업을 진행할 수 있어 번역 시스템 개발의 효율성을 높일 수 있다.
이 학습은 단기간과 장기간으로 나누어 연구한 화제적인 회상을 중심으로 이야기 구술과 가장놀이의 그 효과들을 탐구하고 논증(Demonstration)하였다. 특별히 이 학습은 어린이들이 가장놀이의 연기와 구술을 하는 동안에 인지변화들을 동일시하고 시험하였다. 교육자들과 연구자들은 제안하기를 놀이와 이야기를 말하는 것은 한 사건의 인지적인 모형으로 유치원 어린이들이 기초적인 기교(Skill)를 배우는 것으로서 상징의 흐름(Stream of Symbolization)안에서 동시에 나타난다고 시사하고 있다. 가장놀이(Pretend Play)는 인지 발달과 사회성 발달 안에서 중요한 영역으로 오랫동안 고려되어져 오기도 했었다. 그런 의미에서 이 학습은 이야기 구술과 가장놀이, 단기간과 장기간의 기억력, encoding and inference 그리고 그것들의 상호관계들에 대한 발달적인 차이들에 초점을 두었다. 그 data에 의하면 화제적인 회상을 효율화하고 있는 가운데서 이야기 말하기와 가장놀이 사이에 유효한 차이가 있었음을 보여주었다. 그 data는 또한 encode에 대한 질문이 inferences의 능력을 초과했다는 것을 지적하기도 했다. 다시 말해서 그 어린이들은 inferences를 만드는 능력이 향상하지 않았음에도 이야기 구술과 가장놀이에 참여할 수 있었다. 이것은 즉 Inferences는 좀더 복잡한 인지 기교들을 요구하고 있었을 뿐, 이야기 구술과 가장놀이의 향상에는 관계하지 않았다는 것을 말해주고 있다. 또한 단기간과 장기간의 조건사이에는 유효한 차이가 있지 않았다.
광고성 메일이 개인 당 하루 평균 10통 내외로 오며, 그 제목만으로는 광고메일을 효율적으로 제거하기 어려운 현실이다. 이러한 어려움은 주로 광고 제목을 교묘히 인사말이나 답신처럼 변경하는 데에서 오는 것이며, 이처럼 제목으로 광고를 삭제할 수 없도록 은폐하는 노력은 계속될 추세이다. 그래서 제목을 통한 변화에 적응하면서, 제목뿐만 아니라 내용에 대한 의미 파악을 자동으로 수행하여 스팸 메일을 차단하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 정상 메일과 스팸 메일의 범주화(classification) 방식으로 접근하였다. 이러한 범주화 방식에 대한 기준을 자동으로 알기 위해서는 사람처럼 문장 해독을 통한 의미파악이 필요하지만, 기계가 문장 해독을 통해서 의미파악을 하는 비용이 막대하므로, 의미파악을 단어수준 등에서 효율적으로 대신하는 text mining과 web contents mining 기법들에 대한 적용 및 비교 연구를 수행하였다. 약 500 통에 달하는 광고메일을 표본으로 하였으며, 정상적인 편지군(500 통)에 대해서 동일한 기법을 적용시켜 false alarm도 측정하였다. 비교 연구 결과에 의하면, 메일 패턴의 가변성이 너무 커서 wrapper generation 방법으로는 해결하기 힘들었고, association rule analysis와 link analysis 기법이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
무선 통신에 대한 요구는 민간 분야에서 뿐만 아니라 군 에서도 계속해서 증가하고 있다. 그러므로 무선 통신 기술의 개선이 사용자 요구에 부응할 필요가 있다. 무선 통신 기술의 활용에 있어서 주요 단점 중 하나는 할당된 주파수 대역의 많은 부분이 미 사용되는 스펙트럼의 비 효율적인 사용이라고 할 수 있다. 군 통신에 있어서 스펙트럼 부족문제는 다국적 연합 작전과 같은 상황에서 성공적인 작전을 수행하는데 제한사항이 될 수도 있다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방안으로 인지무선 네트워크는 실시간 사용 가능한 스펙트럼을 찾아서 사용할 수 있도록 해주는 중요한 기술이다. 또한 인지무선 네트워크 기술은 간섭을 피하고 시스템 전체의 스펙트럼 효율성을 개선하며 다양한 환경에서 유연성을 제공하는 등 스펙트럼 관련 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문은 인지무선 네트워크의 군 작전환경에서의 활용 방안을 구체적으로 분석하여 제시하였으며 실제 작전 상황별로 적용 가능한 최적의 방안을 제시하였다.
농지의 구성물을 인식하는 기술은 농작업 기계를 로봇으로 전환하는데 필요한 기술 중 하나이다. 하지만 실외에서는 태양광과 날씨 변화에 따른 광 조건의 변화가 매우 커서 기존의 영상처리 방법으로 구성물을 인지하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 광 조건의 변화에 따른 영향을 줄이는 방안으로 IR 이미지를 이용한 농지 구성물의 인지를 수행하였다. 농지 구성물로는 토양, 식물, 멀칭비닐, 자갈을 선정하였다. 농지의 IR 이미지에서 농지 구성물을 구별하기 위한 픽셀값을 작게 적용하면 미세한 구분은 가능하지만 토양, 식물, 멀칭 비닐 등을 구성물 단위로 구별할 대는 후처리가 필요로 해지는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 IR 영상의 픽셀값을 평균 처리하여 농지 구성물의 인지를 수행 때의 효과를 확인 하였다. 평균 처리하는 픽셀값이 많을수록 처리속도가 빠르고, 작은 노이즈를 제어하는 효과가 있었지만, 픽셀값이 너무 커지면 구조물의 구별 정확도가 떨어졌다. 이 결과를 바탕으로 농지 구성물 인지를 위한 효율적인 IR 이미지 평균 처리 수준을 확인하였다.
가상화는 이미 다양한 분야에 적용되어 컴퓨팅 효율성을 높이고 있으나 장치 가상화 과정의 빈번한 입출력으로 인한 성능 저하로 높은 장치 처리량을 요구하는 분야에는 적용이 어렵다. 이를 극복하기 위한 모델들이 제안되었으나 이전 모델들은 특별한 하드웨어를 요구하거나 불필요한 게스트 장치 처리 과정을 거치는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 특별한 하드웨어 환경을 요구하지 않는 소프트웨어적 기법을 제안하여 근본적인 모드전환 비용을 해결하였다. 또한 제안한 가상화 인지 소켓 모델의 프로토타입을 구현하여 성능 향상의 타당성을 입증하였다.
일시적 정보효과는 멀티미디어 학습 환경에서 길고 복잡한 청각적 정보의 일시성으로 인해 학습에 가해지는 부정적인 효과를 말한다. 본 연구는 인지부하이론의 틀에서 멀티미디어 학습에서 일시적 정보효과가 학습에 미치는 영향을 살펴보고, 또한 일시적 정보효과를 극복하는 방법인 것으로 생각되는 분절화(long vs. short)와 학습자료 제시 조절방법(system-paced vs. learner-paced)이 일시적 정보효과에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보고자 하였다. 연구결과에 의하면 멀티미디어 학습 환경에서 길고 복잡한 학습자료를 학습자에게 제시할 경우에는 시각적으로만 제시하는 것이 시청각적으로 제시하는 것보다 학습효율성이 보다 높은 것(높은 성취와 낮은 인지부하 투입)으로 드러났다. 또한 시청각적으로 자료를 제시해야 하는 경우는 청각적 학습 자료를 분절화해서 제시하거나, 학습자료 제시를 학습자가 조절하는 방법으로 멀티미디어 학습 환경을 설계하는 것이 학습 효율성을 높이는 방안인 것으로 드러났다.
본 논문은 단어를 구성하는 모든 가능한 형태소열 생성하는 효율적인 한국어 형태소분석 모델을 제시한다.본 논문의 형태소분석 모델은 결정적인(deterministic) 철자규칙의 적용을 보장하며,복합어나 중의성을 지니는 단어의 경우에도 불필요한 계산을 방지한다.이러한 효율성의 획득은 (1)철자규칙을 해석하는 새로운 방법. (2)입력단어에 적합한 철자규칙만을 적용하는 예측중심의 규칙적용방법.(3)중의성이 있는 단어의 경우 이미 분석된 형태부분의 반복계산을 방지하는 동적 프로그래밍 기법의 사용에 의한 새로운 분석기술에 의하여 이루어진다.본 논문에서는 제시된 형태소 분석 모델은 국민학교 국어교과서에서 무작위로 추출된 413,975개의 단어 를 대상으로 실험되었으며, 실험 결과는 본 모델이 효율적이면서도 견고한 형태소 분석을 보장하는것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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