본 연구는 행렬 연산지도의 실태를 분석하여 행렬 연산에 관한 이해의 필요성을 제시한 후, 행렬의 연산이 정의되는 이론적 배경의 탐구를 통하여 일대일 대응의 의의에 대해 고찰한다. 대수적 관점에서의 일대일 대응의 의의는 '이미 구조를 알고 있는 집합에서 일대일 대응을 통하여 새로운 집합에 대수적 체계를 도입할 수 있게 하는 수단'이라는 것이다. 즉, 동형구조를 만드는데 있어 핵심 아이디어라는 것이다. 행렬의 연산을 예로 한 일대일 대응에 관한 이러한 고찰과정은 수학적 사실의 필연성 및 개연성을 경험하게 하여, 그러한 수학적 아이디어들이 단순히 주어지는 것이 아니라, 특정의 목적성 있는 활동의 결과물임을 인식하게 한다. 또한 일대일 대응의 본질적 이해는 행렬에 대한 논의에 그치지 않고 지수법칙, 대칭차집합, 순열 등 다양한 수학적 지식을 전개하기 위한 기저가 된다. 이러한 연구의 목적은 교사와 학생들에게 수학적 개념의 의미 충실한 이해를 돕는데 있으며, 나아가 교사의 가르칠 지식에의 전문성을 높이는데 있다.
본 논문에서는Akl-Meijer가 설계한 랜덤 치환 발생기를 일반화한 알고리즘을 제안한다. Akl과 Meijer는 사이즈가 m인 치환(Permutation)과 0과 m!-1사이의 정수를 일대일 대응시키는 Knuth의 알고리즘을 이용하여, 선형 합동법 Y=X+C mod m! (C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환을 발생하는 치환 발생 알고리즘을 설계하였으며, 이를 응용하여, 이진 난수 발생기를 제시하였다. 본 논문에서는 선형 합동법 Y=AX+C mod m!(A, C는 상수)에서 발생되는 난수와 일대일 대응되는 치환 계산과정을 상삼각 행렬(Upper triangular matrix) 의 곱으로 변환하여 고속으로 계산하는 알고리즘을 제시한후, 이 알고리즘의 출력 치환을 n 개 결합하여 치환을 발생하는 랜덤치환 발생기를 설계한다. 또한 이의 암호적인 응용으로, 치환 발생기를 이용한 이진 난수 발생기를 제시한다.
본 연구는 사다리타기 게임을 중학교 수학에서 함수의 도입과 고등학교에서의 합성함수의 도입을 위한 소재로서의 가능성을 탐색하고 있다. 사다리타기 게임에 사용되는 사다리그림은 일대일대응이 되므로 집합을 도입하지 않고도 직관적으로 쉽게 함수의 개념을 도입할 수 있다. 또한 하나의 가로선을 갖는 사다리그림은 일대일대응이므로 r개의 가로선을 갖는 사다리그림은 r개의 일대일대응의 합성함수를 결정함을 알 수 있다. 본 연구에서는 일대일대응에 대한 기본적인 몇 가지 사실에 대하여 사다리그림을 이용하여 수학적으로 증명하였고, 중학교에서의 함수와 고등학교에서 합성함수를 사다리타기 게임으로 도입할 수 있음을 제시하였다. 일대일대응에 대한 사다리그림은 학생들의 흥미와 집중을 유도할 수 있을 뿐만 아니라 함수의 개념을 직관적으로 쉽게 이해하게 하는 좋은 소재로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 일-한 기계 번역 시스템에서 한국어 생성에 대한 효율적인 방법을 제안한다. 일본어와 한국어는 대부분의 문법 체계가 비슷하지만 어절 내, 특히 술부 내에서는 문법 형태소의 어순이 일치하지 않고 형태소간에도 일대일 대응이 불가능한 경우가 많다. 또한 일본어 용언에 부정의 조동사가 사용된 문장을 한국어로 번역할 때에도 부정의 뜻을 내포하는 한국어 용언이 존재하면 부정적 역어로 생성하여야 한다. 이러한 점으로 인하여 형태소 대 형태소를 일대일로 대응시켜 생성하면 자연스럽고 올바른 한국어 문장을 얻기 어렵다. 따라서 기본적으로 직접 번역 방시을 이용하면서 술부의 생성을 위하여 양상류 의미자질을 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 한국어 생성 방법은 기존의 방법보다 적은 사전 작업으로 간단하게 자연스러운 한국어 표현을 얻을 수 있었다.
마스크 착용은 대화나 통화 등의 의사소통에 불편함을 초래하고 음성의 품질과 명료도를 떨어트린다. 이를 해결하기 위해 음성 향상 기술이 필요하며, 머신러닝 기반의 다양한 음성 향상 방법이 개발되었다. 지도 학습을 위해 마스크 착용 유무에 따라 일대일로 대응된 음성 데이터를 확보하는 것은 매우 어렵고, 따라서 일대일로 대응된 데이터가 필수적이지 않은 비지도 학습이 요구된다. 본 논문에서는 비지도 학습방식을 사용하면서 콘텍스트를 유지하며 특징을 변경할 수 있는 CycleGAN을 이용하여 마스크 착용에 의한 음성 왜곡을 복원 시키는 기술을 제안한다. 스펙트로그램 기반으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성을 마스크 미착용 음성으로 변환하여 음성의 품질을 향상시켰다. 청취평가를 진행한 결과 품질이 향상된 음원의 선호도가 더 높음을 확인하였으며 스펙트로그램을 통해 3 kHz 이상의 고대역 에너지가 증가하는 것을 확인하였다. 이를 통해 CycleGAN을 이용한 비지도 학습으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
스키마 매칭은 XML문서의 자동 변환을 위한 전처리 과정으로서 필수적이다. 스키마 매칭에 관한 기존 연구는 의미적으로 대응 가능한 모든 매칭관계를 고려하기 때문에 다대다의 대응관계를 추출한다. 이에 명확한 매칭관계를 필요로하는 XML문서의 자동변환에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 스키마 사이의 일대일 대응관계를 추출할 수 있는 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 단발노드 사이의 언어적 유사도와 데이터타입 유사도를 이용하여 후보매칭을 계산한다. 계산된 후보매칭의 경로유사도 비교를 통해 일대일 매칭을 추출하게 된다. 특히 제안된 방법은 보다 정교한 수준의 스키마 매칭을 위하여 축약어 사전, 동의어 사전, 그리고 도메인 온탈로지에 기반한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 전자상거래 분야에서 사용 중인 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 97%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
본 논문에서는 XML 문서간의 자동 변환을 위한 효율적인 XSLT 스크립트를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 XML DTD를 구성하는 단말 노드간의 일대일 대응관계가 주어져 있다는 가정 하에 XSLT 스크립트를 생성하는데 중점을 둔다. 제안된 알고리즘은 상향식과 하향식의 복합적인 접근 방식을 적용한다. 먼저 중간 노드간의 대응관계를 상향식으로 생성하며 하향식 깊이 우선 탐색을 적용하여 XSLT 스크립트를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 연구와 비교하여 XML 문서를 보다 빠르게 변환하는 XSLT 스크립트를 생성하였다.
얼굴표정과 내적상태의 관계 모형을 수립하기 위한 기초 자료로서 얼굴표정과 내적상태의 대응 관계를 조사하였다. 심리적으로 최소유의미거리에 있는 두 내적상태는 서로 구별되는 얼굴표정으로 대응된다는 것을 확인함으로써 얼굴표정과 내적상태의 일대일 대응 관계가 성립한다는 것을 발견하였다. 얼굴표정 차원값과 내적상태 차원값의 관계 구조를 파악하기 위하여 중다희귀분석 및 정준상관분석을 실시한 결과, 쾌-불쾌는 입의 너비에 의해서 각성-수면은 눈과 입이 열린 정도에 의해서 얼굴표정에 민감하게 반영되는 것으로 나타났다. 얼굴표정 차원 열 두 개가 내적상태 차원상의 변화를 설명하는 정도는 50%내외였다. 선형모형이 이처럼 높은 예측력을 갖는다는 것은 이 두 변수 사이에 비교적 단순한 수리적 대응 구조가 존재한다는 것을 암시한다.
이 논문은 한글 로마자 삼기의 여러가지 방법을 살펴보고, 외국인을 중심으로 정확한 음성표기를 이루려 했던 현재의 문교부 표기법의 문제점을 분석할 것이다. 아울러 우리나라 사람의 언어의식을 기준으로 하고 한글과 로마자의 일대일 대응을 바탕으로 한 로마자 삼기 방안을 제시할 것이다.
인터넷을 이용한 마케팅 커뮤니케이션은 전통적 방법과는 달리 고객에 따라서 개별적으로 대응해서 다양한 정보를 제공할 수 있는 다수 대다수 모델(many-to-many)이기 때문에 기업의 정보를 알리며, 상기시키고 설득하므로 매스 마케팅과 일대일 마케팅 모두를 완벽하게 할수 있는 적극적인 수단이다. 따라서 이러한 인터넷은 채널 매체로서 중요한 의미를 지니며 고객과 기업 모두에게 유용한 편익을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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