본 논문은 한국어의 구문 분석시 생기는 구조적 중의성 현상들 중 명사구를 용언에 부각할 때 발생하는 많은 중의성과 관형용언구가 명사구를 수식할 때 발생하는 중의성들을 해소하는 방법에 대해 다룬다. 대부분의 한국어 문장들이 이러한 중의성 현상을 포함한다. 우리는 문장 분석시 나타나는 다중 파스들을 스택을 이용하여 관리하여 중의성에 의한 다중 파스들을 비교하여 적합하지 않은 파스들을 여과하므로써 중의성을 해소한다. 중의성 해소를 위한 정보원으로서 격 정보와 통계 정보를 이용하는 알고리즘을 제시한다.
Pilling 현상은 우리의 일상생활에서 볼 수 있는 흔한 일이다. 직물에 있어서 Pilling 현상은 제품의 외관과 촉감을 나쁘게 하고 제품의 수명을 저하시키는 현상 중의 하나이다. 이러한 Pilling현상의 원인은 크게 2가지 측면에서 구분되어 진다 첫째는 섬유가 정전기를 띄면서 주위의 이물질들을 끌어 들여 그러한 이물질이 pill을 형성하는 경우와 둘째는 섬유자체가 pill을 형성하기 쉬운 특성을 지니는 경우로 구분된다. (중략)
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
규칙 정보와 통계 정보를 이용하는 복합적 품사 태깅은 통계를 기반으로 하는 방법의 견고함과 확장성을 가지고, 통계 정보에 벗어나는 언어현상들을 규칙 정보를 이용하여 해결함으로서 높은 정확도를 가질 수 있다. 하지만 기존의 연구는 규칙 정보의 제한적인 적용범위 때문에 통계 정보에 벗어나는 언어 현상을 처리할 수 없는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 어휘의 사전적 의미와 문맥적 관계를 반영할 수 있는 "어휘별 중의성 제거 규칙"을 제안한다. 어휘별 중의성 제거 규칙은 세종 말뭉치로 부터 말뭉치 데이터를 형태소 분석하여 상위 50%의 중의성 어휘에 대한 사전적 의미와 문맥적 관계를 고려한 품사 태깅 정보를 추출하고 이것을 규칙으로 만든 것이며, 현재까지 총 1,815개로 구성되어 있다. 어휘별 중의성 제거 규칙을 기존의 복합적 품사 태깅 시스템에 적용하여 품사 태깅의 정확도를 높일 수 있었다.
낙뢰 현상은 오랫동안 인류에게 신의 분노와 같은 것으로 여기며 신비스럽고 두려운 자연현상 중의 하나로 생각했으나, 자연과학의 발달로 요즈음은 대기중의 전기방전으로 자연스럽게 받아들인다. 그러나 최근 문제가 되고 있는 EMI/EMC 관점에서 보면 낙뢰 현상은 EMI를 일으키는 대표적인 발생원으로서 여전히 두려움 의 대상이다. 본 기술 해설난에서는 먼저 낙뢰시 발생되는 전자파의 세기와 파형에 대해 살펴보고, 이러한 전자파에 의한 EMI 문제 사례로서 전화가입자 선로에 유기되는 낙뢰서어지로 부터 교환기 보호라는 관점에 관해 기술하기로 한다.
불연속선에 의해 생성된 기하학적 착시에서 특징 점들을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 기하학적 착시는 선이나 원으로 구성된 것으로서 인간의 정보처리 경로를 통해 발생하는 인지현상중의 하나이다. 이러한 인지 현상은 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 점을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시각 특징 추출, 시각특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 착시 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.
자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.
고압배전반과 같은 고전압 전력기기의 절연매질로는 고체 절연매질이 사용되기도 하지만 주로 공기나 $SF_6$와 같은 기체가 사용된다. 공기를 절연매질로 사용하고 있는 고압배전반과 같은 경우에는 장시간 운전 시 먼지나 수분 등과 같은 이물질에 의한 열화현상이 보고되고 있으며, $SF_6$를 사용하는 고압배전반의 경우에는 최근 온실효과와 같은 환경오염의 원인으로 지목되고 있는 등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 이와 같은 열화현상이나 환경오염 유발과 같은 문제점을 해결하기 위한 방안 중의 하나로서 공기 중의 수분을 제거한 dry air를 이용한 친환경 고압배전반의 개발에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 dry air의 절연내력특성에 관한 실험을 수행하여 일반 공기의 절연내력특성과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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