연속미디어 파일을 위한 버퍼 캐시 기법들은 연속 미디어의 순차적 접근만을 고려하고 반복참조는 고려하지 않았다. 그러나, 외국어 영상 학습의 경우 사용자가 어떤 장면을 반복 구간으로 설정하면 자동으로 수회 반복 상영하는 기능이 있을 수 있다. 본 논문에서는 순차 참조와 반복 참조가 혼재하는 연속미디어 파일 시스템을 위한 새로운 버퍼 캐시 기법을 제안한다. 제안한 기법은 파일의 참조 유형을 탐지하고 파일 별로 적절한 교체 정책을 적용하여 버퍼 캐시 적중률을 높인다.
협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.
이 연구는 민중가요가 장기·영구적으로 보존되고 이용될 수 있도록 OAIS 참조모형에 기반한 민중가요 메타데이터 설계를 하는 것이다, 이를 위해 문헌과 관련 기술표준 등을 조사하여 민중가요의 일반적 성격을 파악하고 민중가요 창작자와 연구자의 의견을 받아 기록물의 유형, 기록물의 장기보존 방법 및 표준, OAIS 참조모형과 각 패키지에 구성되는 메타데이터 요소를 확인하였다. 연구결과 1) 민중가요는 사회적 변혁을 위한 목적으로 창작되었고 비상업적 특성으로 상업성을 목적으로 하는 대중가요와의 차이점을 지니는 문화유산이다. 2) 민중가요 기록물의 유형을 확인하고 그 기록물의 유형에 부합하는 장기보 존체계는 OAIS 참조모형을 토대로 하였다. 3) 민중가요 기록물의 특성과 맥락성, 원질서를 존중하는 방안으로 메타데이터를 편집하여 OAIS 참조모형을 적용하였다. 4) 민중가요 기록물에 부합하는 정보패키지 메타데이터 요소를 도출하고, 이 요소들을 한국의 대표적인 민중가요인 '임을 위한 행진곡'에 적용하였다.
최근 공간정보의 짧은 갱신주기와 효율적 관리를 위하여 공간정보참조체계에 관한 연구가 필요한 실정으로 본 연구에서는 객체기반연속수치지도식별자 관리를 위한 각 기관별 공간정보참조체계현황을 분석하였고, 이를 기반으로 객체기반연속수치지도식별자의 구조분석과 수명주기에 따른 객체기반연속수치지도식별자의 관리유형을 구분하였다.
본 논문에서는 개방형 GIS웹서비스의 레지스트리를 구축하기 위해 참조될 수 있는 OGC의 표준들을 중심으로 하여 다양한 GIS 비즈니스의 유형별로 적용 가능한 기술사양과 적합한 구현모델 등을 분석하여 효율적인 GIS 웹서비스 네트워크를 형성할 수 있도록 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는, GIS 비즈니스 모델을 서비스기반모델에 따라 참여주체를 규정하고 각각의 구성형태에 따른 모델을 분류한다. 또한, 각각의 분류된 모델유형에 대해 GIS웹서비스 레지스트리로서 참조되고 고려되어야 하는 특성들을 도출하여 가능한 분석관점도 함께 제시한다.
멀티미디어 저장 시스템을 위한 기존의 버퍼 캐시 기법들은 멀티미디어 파일의 순차적 접근만을 고려하고 반복 참조는 고려하지 않고 있다. 그러나, 외국어 영상 학습의 경우 사용자가 어떤 장면을 반복 구간으로 설정하면 자동으로 수회 반복 상영하는 기능이 있을 수 있다. 본 논문에서는 순차 참조와 반복 참조가 혼재하는 멀티미디어 저장 시스템을 위한 새로운 버퍼 교체 기법인 HBM(Hybrid Buffer Management)을 제안한다. 제안한 기법은 응용 수준에서 파일의 참조 유형을 파일 시스템에게 알려주고 HBM이 각 파일에 적절한 버퍼교체 정책을 적용한다. 실험 결과, HBM은 DISTANCE나 LRU와 같은 이전 버퍼 교체 기법보다 캐시 적중률을 높일 수 있음을 알 수 있었다.
하천의 서식처 특성 즉, 수리, 하도 및 하안 특성 평가의 목적은 하천기본계획 수립과 하천복원사업의 실행과정에 있어 기본방향의 설정 및 통합적 평가기준으로서 사업의 성공여부를 평가하고, 또한 하천 이용과 보전, 나아가 복원계획에 대한 잠재적인 적합성의 근거를 파악하고 이에 가치를 부여하기 위함이다. 본 연구에서는 하천 실무자가 적용할 수 있는 물리 서식처의 수리 및 하도 특성 평가를 위한 지표와 정량적 평가기준을 마련함에 있어 선진국 하천의 분류체계 및 물리 서식처 평가기준을 검토하였다. 또한, 검토 결과를 토대로 우리나라 하천의 물리적 특성을 반영할 수 있는 하천의 유형을 분류하고 각 유형의 특성을 반영할 수 있는 정량적 평가기준을 제시하고자 하였다. 평가체계의 가장 중요한 특징 중 하나는 개발 목적에 따라 하천의 물리, 생태, 경관, 이용 상황 등을 고려하여 하천환경의 다양성과 고유성을 제대로 반영한 평가시스템으로 구축하였다. 하도특성을 지배하는 주요 인자로 하상경사와 하상재료를 조합하여 급경사, 중경사, 완경사로 하천유형을 분류하고 하도 및 수리, 하안 및 식생, 하천교란 등의 3개 영역으로 하천을 세분화하여 평가 시스템을 구축하였으며, 또한 하천환경의 수리 및 하도특성의 정도는 두 가지로 첫째는 하천의 자연적인 모습인 참조하천의 관련된 것이고 나머지는 인간에 의해 교란된 비교하천으로 보았으며, 인간에 의해 교란된 정도와 서식처 기반 수준에 따라 1등급에서 5등급으로 등급화하여 평가체계를 구성하였다.
AOP 기법의 가장 큰 장점은 관심사(concern)를 분리하여 모듈화하는데 있다. 모듈화는 클래스간의 결합도를 낮게 유지하면서 프로그램의 수정 및 확장을 용이하게 하므로 프로그램의 재사용 및 유지보수성을 높인다. 하지만, AOP에서 낮은 결합도를 유지하도록 작성된 클래스들은 서로간의 호출 및 연관 관계가 직접적으로 발생하지 않고 AOP에서 지원된 직조 과정에서 발생하게 되므로 일반 클래스와 에스펙트 클래스간의 참조 관계를 이해하기 어렵다. 따라서 시스템의 흐름을 파악할 수 있는 클래스 참조 방법론 제시가 필요하다. 본 논문에서는 AOP 클래스간의 참조 관계를 이해할 수 있는 애스펙트 클래스 참조 테이블 (ACRT)을 템플릿으로 제시하였고, AOP 특징에 맞는 클래스를 유형별로 분류하여 클래스간의 참조 관계를 간단한 표기법으로 나타냈다.
상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 등장하는 명사구 언급(mention)과 이에 선행하는 명사구 언급을 찾아 같은 개체인지 정의하는 문제이다. 특히, 지식베이스 확장에 있어 상호참조해결은 언급 후보에 대해 선행하는 개체의 언급이 있는지 판단해 지식트리플 획득에 도움을 준다. 영어권 상호참조해결에서는 F1 score 73%를 웃도는 좋은 성능을 내고 있으나, 평균 정밀도가 80%로 지식트리플 추출에 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 문서에 대해 영어권 상호참조해결 모델에서 사용되었던 최신 모델인 Bi-LSTM 기반의 딥 러닝 기술을 구현하고 이에 더해 언급 후보 목록을 만들어 개체명 유형과 경계를 적용하였으며 품사형태를 붙인 토큰을 사용하였다. 실험 결과, 문자 임베딩(Character Embedding) 값을 사용한 경우 CoNLL F1-Score 63.25%를 기록하였고, 85.67%의 정밀도를 보였으며, 같은 모델에 문자 임베딩을 사용하지 않은 경우 CoNLL F1-Score 67.92%와 평균 정밀도 77.71%를 보였다.
낙동강 수계에 존재하는 자연습지의 효과적인 비점오염저감기능에 착안하여 자연습지를 참조습지로 삼아 비점오염원 저감을 위한 인공습지를 조성하였다. 참조습지 조사결과, 면적은 약 83,371 m$^2$, 평균수심 0.97(0.5 $\sim$ 1.9)m, 체적은 80,870 m$^3$이며, 습지면적이 배수구역면적의 6 %로 나타났다. 식생은 부엽 및 침수식물이 우점하고 있으며 강우 시에 유량이 집중되었다. 74.5 mm강우 시 습지로 유입된 유량을 기준으로 체류시간 및 표면부하율을 산정한 결과 각각, 6.24 day, 2.17 m$^3$/m$^2$/day로 나타났다. 퇴적물유형은 CLAY이고, 분급상태는 poorly sorted로 나타났다. 또한 유기물함량 및 미생물활성도(탈수소효소)도 각각 12.19 %, 1.63 $\pm$ 0.53 mg/kg로 높게 나타났다. 참조습지의 형상비, 수심분포, 식생유형, 토양특성 등을 반영하여 인공습지를 조성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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