최근 세계적 주목을 받고 있는 spin FET 소자는 반도체에 주입된 spin 편향된 전자가 gate voltage(V$_{G}$)에 의해 반도체 계면에 유도된 전기장의 영향을 받아, Spin 세차운동을 하는 mechanism(Rashba 효과)이 근간을 이루고 있다. 작은 band gap을 가지는 반도체(narrow gap 반도체)는 작은 유효질량의 전자에 의해서 이러한 Rashba 효과를 크게 할 수 있어서, spin FET 구현을 위한 강력한 후보이며, 요즘 한창 연구되고 있는 주제이기도 하다. Rashba 효과가 저자기장 영역에서의 weak antilocalization효과로 나타남을 이용하여, 본 논문에서는 metal gate가 형성된 HgCdTe FET를 제작하여(FET1 시료, Fig. 1(a)참조), V$_{G}$에 따른 weak localization(WL) 및 weak antilocalization(WAL) 효과를 얻었다. 또한, Rashba 효과에 의한 spin 세차운동을 측정할 수 있는 소자(FET3 시료, Fig.1(b) 참조)를 제작하여 spin FET 구조에 대하여 연구하였다.
사회적 상황은 개인의 정보처리와 정서경험에 영향을 주는가? 본 논문에서는 두 개의 연구를 통해 사회적 정보처리와 자기참조효과 및 정서경험의 관계를 검증하였다. 연구 1에서는 외부의 명시적 지시없이도 자기개념이 자동적으로 활성화되어, 도형과제를 통해 자신과 연관된 자극의 처리가 친구/타인과 연관된 자극의 처리보다 더 수월한지를 검증했다. 그 결과 자신을 표상하는 자극의 처리가 친구/타인에 대한 자극처리보다 더 촉진되는 경향이 나타났다. 연구 2에서는 참가자들에게 다양한 단어를 보여주고, 자신이 선택한 단어 또는 친구가 선택한 단어라는 설명과 함께 제시된 단어에 대한 기억을 비교하였다. 그 결과 참가자들은 혼자 과제를 수행하는 비사회적 조건에서 친구와 함께 과제를 수행하는 사회적 조건보다 자신이 선택한 단어를 더 많이 기억하는 경향이 나타났다. 이에 비해 사회적 조건에서는 참가자들이 친구가 선택한 단어를 자신이 선택한 단어보다 더 많이 기억하였다. 또한 사회적 조건에서는 실험상황에서 초콜릿 경험에 대해 보고한 긍정적 정서의 강도가 비사회적 조건보다 더 높게 나타났다. 이 결과는 사회적 정보처리가 자동적 자기참조효과를 감소시키며, 타인과의 경험공유는 정서경험을 증폭시킬 가능성을 시사한다.
다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.
SAW 소자에 응용 가능한 자성박막재의 개발을 목적으로 RF 스퍼터링법으로 증착한 (Fe(sub)0.6Co(sub)0.4)(sub)89Zr(sub)11/Fe(sub)1-xCo(sub)x)Zr(sub)11(x=0, 0.6, 0.9)<원문잠조> 비정질 다층박막의 자기특성을 조사하였다. 수직자기장중열처리를 행하였을 때 상온에서 비자성 Fe(sub)89Zr(sub)11 층의 삽입에서만 다층박막화의 효과가 나타났다. 일 예로 (Fe(sub)0.6Co(sub)0.4)(sub)89Zr(sub)11(30${\AA}$)/Fe(sub)89-Zr(sub)11(40${\AA}$)<원문참조> 박막시편에 1kHz, 50 mOe의 여기자기장으로 평가된 최대 미분투자율${\mu}$(sub)d.max는 단층막의 750에서 1650으로 2배 이상 증가, 구동 바이어스자기장 Hw는 20 Oe에서 6Oe로 3배 이하로 감소하는 양호한 특성이 얻어졌다. 그러나 다른 중용 특성인 자왜는 34% 정도 감소하는 것으로 추정되었다.
본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SOM신경망을 이용한 클러스터 분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 DEA방법 및 SOM신경망을 이용한 클러스터링으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 그 결과가 갖는 현실적인 의미와 정책적인 함의를 제시하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, DEA분석결과에 의하면, 각 터미널의 참조터미널들이 감천터미널을 제외하고 지리적으로 근접지역에 위치하고 있는 것으로 나타나서 클러스터형성이 가능하며, 시너지 효과도 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 광양터미널들은 지리적으로 멀지만, 감만, 우암터미널들과 클러스터를 구축할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, SOM신경망을 이용한 클러스터링분석결과를 보면, 클러스터 1, 클러스터 2, 클러스터 3에 위치함 감만터미널, 클러스터 4에 위치하고 있는 허치슨터미널과 신선대터미널, 클러스터 5에 위치한 15개의 터미널들이 나름대로 클러스터링에 대한 의미를 가지고 있는 것으로 추정되었다. 셋째, DEA기법에 의한 참조터미널들에 의한 클러스터링과 SOM신경망에 의한 클러스터링 사이에서는 약67% 수준에서 일치하였다. 본 연구의 정책적인 함의는 첫째, 컨테이너터미널에 대한 정책입안자는 북항에 속한 자성대, 우암, 신감만, 감만 터미널은 터미널운영을 통합하는 것이 필요하다. 즉, 클러스터링의 효과를 극대화시키기 위해서는 부두운영사의 숫자를 줄여나가는 정책을 강제적으로 입안하여 시행하는 것이 가장 시급한 문제이다. 둘째, 부산북항에 위치한 터미널들의 최대약점은 터미널마다 부두운영사가 서로 달라서 화주들에게 원스톱서비스를 제공하지 못하고 있다는 점이다. 즉, 년간 물동양의 44%가 환적화물임을 감안해 보았을 때, 북항의 컨테이너 터미널들은 향후 신항과의 화물수주경쟁에서 성공하기 위해서는 반드시 클러스터링을 하는 정책을 도입해야만 한다.
스토리텔링 연구에서 그동안 '스토리'의 정태적 측면만이 고려되고, '텔링'의 동적이고 구체적인 현장이 등한시 되어 온 것이 사실이다. 그러므로 스토리텔링 논의에 있어서, 스토리 중심에서 탈피하여 말하기와 상호 작용성을 중심으로 하는 논의가 필요하다. 이런 점을 적극 수용하여 이 글에서 거론하는 '전통 스토리텔링'이란 설화 구연상황을 적극적으로 반영하기 위한 용어이다. 스토리텔링이 구연화자에 의해 표현될 경우가 바로 구술 연행이라는 '전통 스토리텔링'이라 할 수 있다. 사실상 스토리텔링의 오랜 역사는 이야기 연행과 같은 구연 스토리텔링으로부터 비롯된 것이다. 물론 현 시대의 스토리텔링이 구술 시대의 스토리텔링과 같은 것일 수는 없겠지만, 전통스토리텔링의 구연상황은 텔링이 중요한 이 시대에 새로운 시사점을 던져 준다. 우선 전통 스토리텔링의 형식에서 주목할 것이 바로 연행의 '반성성'이다. 이는 연행 형식 내에 자기 자신을 점검하고 되돌아보는 일종의 자기-참조의 양식이다. 이를 통해 전통 스토리텔링은 텔링의 현장성과 일회성을 수시로 의식하는 면모를 보이고 있다. 두 번째는 전통 스토리텔링의 '틀'이다. 틀을 통해 전통 스토리텔링은 연행의 시간과 공간을 확보한다. 틀은 일종의 연행 분위기를 조장하고 형성하는 일련의 발화와 행위를 포괄하는 것이다. 이를 효과적으로 다루기 위해, 전통 스토리텔링의 틀에 대한 일반적인 모형을 제시하였다.
기계 독해(Machine reading comprehension)는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 Gated Recurrent Unit (GRU)등과 같이 neural gate를 이용하여 Recurrent Neural Network (RNN)에서 발생하는 vanishing gradient problem을 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치 (attention weight)를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 $S^2$-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 $S^2$-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 65.84%, F1 78.98%의 성능을 보였다.
기계 독해(Machine reading comprehension)는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 Gated Recurrent Unit (GRU)등과 같이 neural gate를 이용하여 Recurrent Neural Network (RNN)에서 발생하는 vanishing gradient problem을 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치 (attention weight)를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 $S^2$-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 $S^2$-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 65.84%, F1 78.98%의 성능을 보였다.
최근 들어 정보은닉기술에 대한 필요성이 많이 증가되고 있으며 국제치안, 군사 그리고 의료영상 등의 분야에서 그 예를 많이 볼 수 있다. 본 논문에서는 한 픽셀의 다수 MSB(MSBs: Most Significant Bits)의 Parity Bit를 이용하여 gray영상에 대해 정보를 은닉하는 방법을 제안한다. 스테가노그라피(Steganography) 분야에서 많은 연구들이 LSB 대체(Substitution), XOR연산을 채용하여 연구되어왔으며 궁극적인 목적은 낮은 복잡도와 높은 은닉용량, 동시에 화질의 저하를 최소화하는 것이다. 하지만 LSB 대체 방법은 높은 은닉용량을 가짐에도 불구하고 너무나 간단한 작업으로 인해 안전하지 못하다. 또한 XOR연산을 이용한 방법들은 픽셀 수 대비 약 75%의 은닉률을 달성하였다. 제안된 방법에서 각 픽셀의 LSB(Least Significant Bit)는 비밀메시지 1비트와 해당 픽셀의 7 MSBs의 Parity Bit와 XOR 연산된다. 제안한 방법은 대칭키 프로토콜의 개념을 스테가노그라피에 적용한 것이며 대칭키를 자기참조에 의해 생성하도록 하였다. 제시한 방법은 기존의 XOR방법들에 비해 은닉률이 25% 높으며 원본 대비 픽셀의 LSB 반전률이 약 6%정도 개선되는 효과를 보였다.
본 논문에서는 OS-COMA 셀룰라 시스템에서 추정된 SIR (signal-to-interference ratio) 값을 기반으로 하는 개선된 호 수락 제어(call admission control) 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기지국에서 추정된 역방향 SIR 값에 따라 알고리즘에 의해 계산된 여유용량(residual capacity)을 호 수락 제어의 기준으로 하며, 여유용량은 시스탬의 통화품질 저하 확률(outage probability)을 일정 수준 이하로 유지하면서 추가로 허용 가능한 호의 수로 계산한다. 여유용량 계산 시 자기 셀 뿐만 아니라 인접 셀의 SIR 값을 참조하며 이때 인접 셀 간섭 결합계수 $\beta$를 사용한다. 본 논문에서는 자기 셀의 통화 부하량에 따라 $\beta$값을 가변한 개선된 알고리즘을 제안하고, 시스템의 통화 부하량에 따른 호차단확률(call blocking probability) 및 통화품질저하확률 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다, 성능 평가를 위해 동일 부하(homogeneous load) 빛 밀집 부하(hot spot load) 조건을 고려했으며 개선된 알고리즘이 모든 부하량에서 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알았다. 특히 과부하 상황에서 통화품질저하확률이 일정한 값 이하로 유지되어 QoS(quality of service)를 확보할 수 있는 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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