이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.
JPEG 압축 영상과 같은 영상을 분할하여 압축을 하는 압축 알고리즘에서는 블록킹 아티팩트 잡음은 필수적으로 발생한다. 이런 잡음은 특히 압축률이 높을수록 더욱 눈에 뛰게 된다. 본 논문에서는 웨이브렛을 사용하여 블로킹 아티팩트 잡음을 감소하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 영상 처리에 자주 사용되는 중간 값 필터에 대해서도 언급하였다. 본 논문의 알고리즘을 중간값 필터와 비교한 결과 본 논문의 알고리즘이 중간 값 필터보다 시각적 및 수치적 평가 모두 훨씬 월등한 결과를 얻었다.
Jianbo Wang의 그룹에서 최근 발표한 무촉매 분자 내 탄소-탄소 결합 형성 반응의 메커니즘을 계산 화학적으로 평가한다. 이 반응은 금속 촉매를 사용하지 않는다는 점과 Bio activity 를 갖는 Hydroxy-substituted Polycyclic Aromatic Compound (PAC)를 손쉽게 합성할 수 있다는 점에서 중요하다. Diazo moiety를 갖는 분자의 반응이 일반적으로 진행할 수 있는 세 가지 반응 경로가 제시되었고, DFT functional을 이용해 중간체 및 전이 상태에 대한 최적화 구조 및 에너지를 얻었다. 탄소-탄소 결합의 원천을 탐구하기 위해 Natural bond orbital charge calculation과 치환기 효과에 대한 계산이 수행되었다. 계산 결과, 중간체로 Triplet carbene을 형성하는 경로가 가장 불안정한 중간체를 형성했고, Tosylate가 해리되기 전 탄소-탄소 결합이 형성되는 경로가 가장 합리적인 반응경로임을 알 수 있었다.
본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.
본 연구는 플립드 러닝 기반 건강사정 교육이 간호학생의 학업성취도에 미치는 효과를 확인하기 위한 연구이다. 반복측정을 이용한 비동등성 대조군 사후 시차설계에 의한 유사실험연구이다. 연구 대상자는 일 대학 2학년에 재학 중인 간호학과 학생들이었다. 동일한 기간 동안 실험군에게 플립드 러닝 기반 수업을 제공하였고, 대조군에게 전통적 강의와 팀학습 기반 수업을 제공하였다. 자료수집 기간은 2015년 3월부터 2017년 12월이었다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 분석하였다. 중간평가에서 실험군($7.41{\pm}1.40$)과 대조군($5.37{\pm}1.74$)의 지식 점수는 통계적으로 유의한 차이가 있었고(t=8.42, p<.001), 기말평가에서도 실험군($8.06{\pm}1.43$)과 대조군($6.93{\pm}1.90$)의 지식 점수는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=4.54, p<.001). 중간평가에서 실험군($8.28{\pm}1.04$)과 대조군($6.07{\pm}0.53$)의 수행능력 점수는 통계적으로 유의한 차이가 있었고(t=17.28, p<.001), 기말평가에서도 실험군($9.25{\pm}0.48$)과 대조군($7.76{\pm}0.68$)의 수행능력 점수는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=17.14, p<.001). 교육 종료 후 3차례 평가된 통합지식 점수는 시간의 경과에 따라 실험군이 대조군 보다 높았다. 교육 종료 후 측정시점에 따른 통합지식 점수의 차이는 1차(t=4.38, p<.001)와 3차(t=2.40, p=.018)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었으나 2차(t=0.87, p=.387)에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이상의 연구결과를 통해 플립드 러닝은 간호학생의 지식과 수행능력 향상에 효과적인 교수학습방법임을 확인할 수 있었다. 이에 다양한 간호학 교육영역에서 플립드 러닝의 적용 효과에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.
본 논문은 중간부 부착파괴된 CFRP 보강 RC 보의 휨강도 산정을 다루고 있다. CFRP 보강 RC 보의 중간부 부착파괴의 영향을 고려하기 위해 강도감소계수를 제안하였다. 제안된 계수는 CFRP의 유효응력(또는 유효변형률)과 극한응력(또는 극한변형률)비로 정의 되는 유효변률 모델을 이용하여 실험데이터로부터 유도하였다. 휨강도 산정식은 강도감소계수를 변수로 하여 함수를 구성하였다. 제안된 강도감소계수의 유효성, 정확성 및 타당성을 입증하기 위해서 각국의 설계기준 및 연구자들에 의해 제안된 계수 값과 실험값을 본 연구결과와 비교 및 검증했다. 본 논문에서 제시하는 해석 결과는 제안된 강도감소계수가 중간부 부착파괴된 CFRP 보강 RC 보의 휨강도를 매우 효율적으로 평가할 수 있음을 나타낸다.
본 연구의 목적은 시설요양보호사의 돌봄노동에 대한 긍정적, 부정적 평가를 분석하고, 근무환경과 서비스 질과의 관계에서 요양보호사의 돌봄노동 평가의 매개효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 대구 포항지역에 위치한 노인요양시설에 근무하는 요양보호사 298명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 시설요양보호사들의 돌봄노동에 대한 부정적 평가수준은 중간값 이하인 반면 긍정적 평가는 중간값 이상이었다. 근무환경은 긍정적 돌봄노동 평가에는 정(+)적 영향을 미치고, 부정적 평가에는 부(-)적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종속변수인 서비스의 질에 유의한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 근무환경과 서비스의 질과의 관계에서 요양보호사의 긍정적, 부정적 돌봄노동 평가는 통계적으로 유의한 매개효과를 가지며, 부정적 평가보다는 긍정적 평가의 매개효과가 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 요양보호 서비스의 질을 향상하기 위한 실천적 함의를 제시하였다.
본 논문에서는 이동 애드 혹 네트워크의 성능 개선을 위한 방안으로 네트워크 중간에 고정 로드를 부가하여 어느 정도의 성능 향상이 있는지를 모의 실험을 통하여 평가하였다. 모의 실험 결과 이동 노드만을 사용했을 경우보다 고정노드를 함께 사용했을 때의 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었고, 이동 노드의 이동 속도에 따른 비교에서도 고정 노드를 함께 사용한 경우가 성능이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 고정 노드의 개수에 따른 성능평가에서는 고정 노드를 여러 대 사용할수록 지연시간이 단축됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방식은 이동 애드 혹 네트워크의 중간에 고정 노드를 부가하여야 하는 문제가 있으나, 비용과 처리율과의 관계를 비교한 후 비용 상승에도 불구하고 보다 높은 신뢰성과 빠른 처리율을 원하는 네트워크에 사용하면 효과적일 것이다.
본 논문에서는 이동 애드 혹 네트워크의 성능 개선을 위한 방안으로 네트워크 중간에 고정 노드를 부가하여 어느 정도의 성능 향상이 있는지를 모의 실험을 통하여 평가하였다. 모의 실험 결과 이동 노드만을 사용했을 경우보다 고정노드를 함께 사용했을 때의 성능이 더 뛰어남을 알 수 있었고, 이동 노드의 이동 속도에 따른 비교에서도 고정 노드를 함께 사용한 경우가 성능이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다. 또한 고정 노드의 개수에 따른 성능평가에서는 고정 노드를 여러 대 사용할수록 지연시간이 단축됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방식은 이동 애드 혹 네트워크의 중간에 고정 노드를 부가하여야 하는 문제가 있으나, 비용과 처리율과의 관계를 비교한 후 비용 상승에도 불구하고 보다 높은 신뢰성과 빠른 처리율을 원하는 네트워크에 사용하면 효과적일 것이다. 향 후 본 절의 연구 결과에 이어서 애드 혹 네트워크에 몇 대의 고정 노드를 추가해야 하는지에 대한 연구가 이루어진다면 보다 높은 신뢰성을 가진 애드 혹 네트워크가 구축될 수 있을 것이다.
녹색 발광다이오드의 다양자우물층과 전자막이층 사이에 p형 중간층 삽입이 소자의 특성에 미치는 영향이 소자 시뮬레이션을 통하여 연구되었다. 중간층의 Mg 도핑 깊이에 따른 발광다이오드의 전류-전압, 발광파장, 누설전류, 광효율 특성이 분석되었으며 최적의 발광 특성을 나타내는 소자 구조가 제시되었다. 중간층 전 영역이 p형으로 도핑된 구조와 30 nm까지 도핑된 구조는 누설전류 억제를 통하여 녹색 발광다이오드의 가장 큰 문제점 중에 하나인 효율 드룹 현상을 효과적으로 완화하였다. 특히, 30 nm까지 도핑된 구조는 전류-전압 및 발광 특성에 있어서 가장 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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