강화도 장화리의 펄 갯벌에 서식하는 저서 원생동물 군집의 계절 분포 및 섭식률을 파악하기 위하여 2002년 4월부터 2004년 4월까지 총 3개의 정점을 선정하여 2-3개월 간격으로 조사를 수행하였다. 저서 원생동물의 현존량과 생물량은 섬모충류와 종속영양 편모류에 의해 98% 이상 우점하여 나타났으며, 그 외 종속영양 와편모류와 아메바 그룹이 일부 시기에 관찰되었으나 중요하지 않은 그룹으로 나타났다. 종속영양 편모류의 현존량과 탄소량은 각각 $0.2-5.9{\times}10^5\;cells\;cm^{-3}$와 $0.02-9.2\;{\mu}C\;cm^{-3}$로 분포하였으며, 생물량은 춘계와 추계에 비교적 높은 분포를 보였다. 종속영양 편모류는 표충 2.5 mm 이내에서 다른 층에 비해 높은 분포를 보였으며, 종속영양 편모류의 수평적 분포는 정점별로 차이가 없는 것으로 나타났다. 종속영양 편모류는 $10{\mu}m$이하의 크기에 의하여 주로 우점하여 나타났으나, 2월과 4월 사이에 $20{\mu}m$ 이상의 종속영양 유글레나가 높게 출현하였다 섬모충류의 현존량과 생물량은 각각 $0.1-17.8{\times}10^3\;cells\;cm^{-3}$와 $0.02-9.1\;{\mu}gC\;cm^{-3}$ 범위로 분포하였으며 춘계와 추계에 높은 분포를 보였다. 섬모충류 그룹은 주로 하모류에 의해 우점 하였으며, 계절별로 두드러진 우점 종들은 관찰되지 않았다. 섬모충류의 수직적 분포는 표층 2.5 mm이내에서 높은 분포를 보였으며, 정점별 분포는 조간대 상부 정점에 비해 조간대 하부 정점에서 높은 분포를 보였다. 섬모충류의 시.공간적 분포는 저서 미세조류의 생물량 분포와 유사한 양상을 보였다. 조사기간동안 저서 원생동물 그룹의 탄소량은 섬모충류에 의해 평균 66%의 높은 우점률을 보였으며, 저서 원생동물의 계절변동은 저서 미세조류의 변동과 유사한 양상을 보였다. 본 연구에서 저서 원생동물의 섭식률을 측정한 결과 박테리아 생산력과 저서 미세조류 생산력의 각각 13.4-40.7%와 20.1-36.4%를 제거하였으며, 박테리아에 대한 섭식률은 섬모충류에 비해 종속영양 편모류에 의해 더 높은 것으로 나타났다. 박테리아와 돌말류에 대한 저서 원생동물의 섭식률은 춘계에 가장 높았으며 저서 미세생물 먹이 망에서 저서 원생동물은 미세생물 군집의 생물량이 높은 춘계에 박테리아와 돌말류의 포식자로서 중요한 역할을 하고 있음을 시사하였다.
다중 배선의 주파수 변화에 따른 전송전 파라미터를 계산하고 이를 이용하여 다증 배선의 주파수 종속 신호 천이 특성을 조사한다. 제시한 방법으로 다중 배선 입력신호의 스위칭 패턴, 상승 / 하강시간 (tr, tf) 및 길이에 따른 신호의 흔들림 (오버슛, 언더슛)과 크로스톡에 고주파 효과를 반영하여 시그널 인테그러티를 정확하게 결정할 수 있다. 고속 디지털 회에서 주파수 종속 특성을 고려하지 않으면 최악의 신호 동작 환경에서 글로벌 배선의 경우 26%와 260%, 패키지 배선은 11%와 70% 정도의 신호 천이와 크로스톡 노이즈 오차를 갖을 수 있다는 것을 보인다.
음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.
본 논문은 미국노인과 한국노인들을 대상으로 그들의 정신 및 심리적 건강을 비교 분석한 것이다. 이 분석을 위해 종속변수로서는 생의 만족도, 내외적 통제도와 죽음불안도를 선정하였으며, 독립변수로는 노인들의 배경변수인 성별, 연령, 국적, 직업유무, 교육수준, 건강상태, 가족과의 관계, 생활수준, 결혼여부 등을 채택하였다. 본 논문의 목적은 삶의 만족도, 내외적 통제도, 죽음불안도의 3가지 종속변수와 14개의 독립변수와의 상관관계를 분석하고, 이들 세가지종속변수에 가장 큰 영향을 주는 독립변수들을 찾아내어 그 결과에 따라 한국과 미국노인들간의 정신 및 심리적 건강의 차이점 (공통점)을 밝혀 내려는데 있다.
어떤 프로그램에서 오류가 발견되었을 때 프로그래머는 어떤 시험 사례(test-case)를 통해 프로그램을 분석한다. 이처럼 현재 입력 값에 영향을 끼치는 모든 명령문들에 관련된 동적 슬라이싱(dynamic slicing)과 이를 구현하는 기술은 실제 테스팅 및 디버깅 분야에서 매우 중요하다고 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 프로그램 슬라이스(dynamic program slices)를 산출하는 마킹 알고리즘을 제시하였고 이것을 프로그래밍한 뒤 예제 프로그램을 적용시켜 구현하였다. 구현 결과는 실행 이력에 대한 마킹 테이블(marking table), 동적 종속 그래프(Dynamic Dependence Graph) 그리고, 축소 동적 종속 그래프(Reduced Dynamic Dependence Graph)로 나타내었다. 그리고, 본 논문에서 제시한 효율적인 동적 슬라이스 생성을 위한 마킹 알고리즘과 동적 종속 그래프가 기존의 기법 보다 더 효율성이 높다는 것을 보였다.
기존의 링크교통량으로부터 OD추정모형은 기존 OD에 대한 추정의 종속성이 커, 기존 OD나 관측링크교통량의 오차에 따라 추정결과가 일관적이지 않은 문제점을 가지고 있다. 또한 관측링크교통량의 정확도가 중요함에도 불구하고 차종구분 없이 링크교통량을 이용하여 정보의 손실을 초래하였고 결과적으로 OD 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크교통량으로부터 다차종 OD를 구하는 연구는 거의 없었으며, 그 추정결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구의 목적은 기존의 OD 추정모형이 기존 OD에 대해 종속성을 가지며 차종구분 없이 모형을 구성함으로써 추정력의 저하를 초래하였음을 밝히고, 이에 대한 대안으로 종속성 문제를 완화하고 차종구분을 통해 OD 추정모형의 추정력을 증진시키자 하는 것이다. 이를 위해 유전알고리즘을 이용한 다차종 OD행렬 추정모형(GAMUC)을 구축하고, 이를 기존의 바이레벨 모형의 IEA 알고리즘 및 다차종으로 확장한 모형(IEAMUC)과 게임이론측면에서 검토하였으며, 사례네트워크에 대해 각 기법을 비교하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정기법을 축도로에 적용한 임용택 등(2000)과 이를 네트워크로 확장한 백승걸 등(2000)의 연구를 다차종으로 확장한 것이다. 사례분석 결과 기존 OD의 오차변화나 관측링크교통량의 오차변화 등에 있어 GAMUC가 IEA나 IEAMUC보다 추정력이 양호하여, 실제 OD를 알 수 없는 도시부 네트워크에서 GAMUC 모형의 적용력이 우수하였다. 또한 차종을 구분하지 않은 기존 모형은 실제 OD와는 전혀 다른 OD 구조를 도출할 수 있음을 보였으며, 단일 차종을 여러 차종으로 구분하여 OD를 추정하는 것이 더 양호한 추정력을 확보하는 것으로 나타났다.
최근 스마트폰의 개발과 어플리케이션의 다양화로 인하여 OpenAPI을 사용한 'Mashup'의 기술이 많은 곳에서 이용되고 있다. 매쉬업은 2가지 이상의 서비스를 복합하여 사용하므로 요구 목적에 맞는 새로운 형태의 서비스를 만들어 낸다는 장점도 있지만, OpenAPI 정보 제공자에게 종속될 수밖에 없다는 점과, 서비스를 융합하는 과정이 복잡하다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들은 매쉬업 프로그램 개발과 유지에 있어서 큰 장벽이 된다. 그래서 매쉬업 개발자에게는 자신의 서비스를 만들어 내기 위하여 손쉽게 OpenaAPI에 접근하는 방법과 매쉬업의 문제점을 보완할 수 있는 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 매쉬업 서비스의 효율적 관리와 문제점을 보완할 수 있는 통합적 매쉬업 관리 모델에 대해서 다룬다. 통합적 매쉬업 관리 모델은 '선택적 매쉬업'과 '자가 복구 시스템'으로 구성된다. 선택적 매쉬업은 사용자가 원하는 매쉬업 데이터를 얻기 위해서 여러 번 작업을 해야 한다는 번거로움을 간편화하여 효율적 작업처리가 가능하게 하였다. 또한, 자가 복구 시스템은 매쉬업의 단점인 종속적 정보 획득을 보완하고 방지하기 위해서 OpenAPI 수집 에이전트를 통하여 중복된 OpenAPI를 수집, 요구된 매쉬업 정보를 자동 업데이트를 수행하는 기능을 제공한다. 통합적 매쉬업 관리 모델은 매쉬업 사용자에게 편리한 접근 인터페이스 제공하고 종속성이라는 문제점을 해결해 줄 수 있을 것이라고 본다.
본 논문은 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전성 및 편의성의 동시 확보를 위하여, 보조적인 스위치 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 한다. 이때 잡음에 강인한 threshold 값을 구하기 위하여, 일정한 시간마다 기준 에너지와 영교차율(Zero Crossing Rate)을 변경하며, 밴드패스 필터(bandpass filter)를 이용하여 1차, 2차로 나누어 실시간 상태에서 자동으로, 정확하게 끝점검출(End Point Detection)을 처리한다. 기준패턴(reference pattern)은 DMS(Dynamic Multi-Section)을 사용하며, 화자의 변별력을 높이기 위하여 2개의 모델사용을 제안한다. 또한 주행중인 차량의 잡음환경에 강인하기 위하여 일반주행(80km/h 이내), 고속주행(80km/h 이상)등으로 나누며 차량의 가변잡음 크기에 따라 자동으로 선택하도록 한다. 음성의 특징 벡터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One-Stage Dynamic Programming (OSDP)를 이용한다. 실험결과, 자주 사용되는 차량 편의장치 제어명령 33개에 대하여 중부, 영동 고속도로(시속 80Km/h 이상)에서 화자독립 89.75%, 화자종속 90.08%의 인식율을 구하였으며, 경부 고속도로에서는 화자독립 92.29%, 화자종속 92.42%의 인식율을 구하였다. 그리고 저속 주행중인 자동차 환경(80km/h 이내, 시멘트, 아스팔트 등의 서울시내 및 시외독립)에서는 화자독립 92.89%, 화자종속 94.44% 인식율을 구하였다.
고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction) 방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 이 후 데이타 종속 관계가 있는 명령들에게 값을 조기에 공급함으로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. 값 예측으로 성능을 향상시키기 위해서는 예측 실패 시에 효율적으로 복구하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘(value misprediction recovery mechanism)을 제안한다. 제안된 복구 방식은 한번에 모든 종속명령들을 검색하지 않음으로써 파이프라인을 정지시키지 않는다. 즉, 파이프라인이 진행되는 순서에 따라 순차적으로 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 취소하고 재이슈하여 불필요한 취소와 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다.
VaR는 투자목적이나 위험관리수단으로 시장위험을 측정하는 방법으로 현실생활에서는 다변량 분포에 대하여 추정을 필요로 한다. 본 연구는 다변량 확률변수들의 분포를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 확률변수들의 종속구조를 exchangeable Copula, fully nested Copula, partially nested Copula로 구별하여 토론한다. 국내의 네 종류의 산업체의 수익률 자료를 실증예제로 하여 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수의 모수들을 세 종류의 종속구조를 이용하여 구하고, 이 자료에 적합한 Copula 함수와 각 함수에 대응하는 VaR를 추정하고 비교탐색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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