클릭률(CTR) 예측은 많은 실제 응용 프로그램에서 가장 기본적인 작업 중 하나가 되었으며 이 분야에서 많은 고급 모델이 나았다. 그러나 가장 고전적인 CF(Collaborative Filtering) 모델에서 딥러닝 모델로 발전하는 과정에서 특징 교차의 기본 단위가 요소(비트 단위)가 아닌 특징(벡터 단위)이라는 사실을 기억하는 모델은 거의 없다. 이 논문에서는 Masknet 모델에 벡터 단위 교차를 적용하는 클릭률 예측 모델은 제안한다.Movielens 에 대해 예측 결과는 89.24%로 나타나고 원본 모델보다 효과가 더 좋다.
핵이식 방법을 이용하여 성공적인 복제를 이루기 위해서 인위적인 활성화 처리는 필수적인 요소이다. 본 연구는 전기자극에 의해 활성화된 난자를 chemical agent를 이용하여 추가적인 활성화 처리를 하였을 때 돼지 단위발생란의 발달에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 체외에서 $40{\sim}44$시간 동안 배양된 난자를 전기자극(E)으로 활성화 처리한 후 Thimerasol + Dithiothreitol(Thi+DTT), 6-Dimethylaminopurine(6-DMAP) 및 Cycloheximide(CH)를 사용하여 추가 활성화 처리를 하였다. 활성화 방법(E, E+Thi+DTT, E+6-DMAP 및 E+CH)에 따른 단위발생란의 배반포까지의 발달율을 조사한 결과, chemical agent에 의해 추가 활성화된 단위발생란이 전기자극만으로 처리된 구의 단위발생란보다 유의적으로 높은 발달율을 보였다($21.5{\sim}28.1%$ vs. 18.0%, P<0.05). 특히, E+Thi+DTT를 이용하였을 때 발달율이 유의적으로 높게 나타났다(28.1%, P<0.05). 활성화 처리별 전핵 형성율을 조사한 결과, chemical agent에 의해 추가 활성화 처리된 구에서 하나의 극체(1PN) 형성률은 처리별로 차이를 보이지 않았으나$(59.9{\sim}64.7%)$, 2PN 형성율은 추가 활성화 처리구에서 전기자극만을 사용하였을 때보다 유의적으로 높게 나타났다($7.2{\sim}9.7%$ vs. 4.3%, P<0.05). 이상의 결과를 살펴볼 때, 전기자극 후 chemical agent를 이용한 추가 활성화는 단위발생란의 배반포까지의 발달능력을 증가시키는 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1397-1405
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2014
설문조사에서는 대부분 단위무응답 또는 항목무응답이 발생한다. 무응답 발생비율이 높은 경우 무응답을 무시한 분석은 잘못된 결과를 초래할 수도 있으므로 무응답에 대한 특성 파악도 필요하다. 횡단자료에서는 항목무응답 특성에 대한 연구는 가능하나 단위무응답의 특성을 파악하기가 어렵다. 단위무응답의 특성을 파악하기 위하여 본 논문에서는 종단자료인 한국아동 청소년패널조사 중 중1패널자료를 이용하였다. 최근까지 공개된 한국아동 청소년패널조사자료를 이용한 논문들의 무응답 처리 실태를 파악하고, 그 중 단위무응답의 특성에 대하여 분석하였다. 이 자료를 이용한 논문에서는 대부분 단위무응답의 처리를 제거하는 방식을 취하고 있으며, 이 자료에서 제공하고 있는 가중치를 이용한 논문은 거의 없었다. 이에 단위무응답의 처리방법 중 가중치를 이용한 방법과 그 대상을 제외하는 두 가지 방법에 대해 여러 가지 특성들의 분석을 비교하였다. 많은 항목에서 두 가지 방법의 결과가 상이하게 나타났으며, 가중치를 이용한 경우가 제거법에 의한 결과에 비해 통계적으로 유의한 결과가 더 많이 나타나 무응답에 대해 많은 논의가 필요할 것으로 생각된다.
화자인식은 음성의 특성을 이용해서 화자의 신원을 확인하는 기술이다. 이러한 기술은 등록된 화자집단 중 화자를 식별하는 화자식별(speaker Identification)과 지금 발성한 화자만을 비교하여 확인하는 화자확인(speaker verification)이 있다. 이러한 화자인식은 음성에 내재되어 있는 화자정보를 추출하여 개인을 확인하는 기술로 전화망을 통한 서비스가 확산되어 가고 있는 현대사회에 가장 효과적인 기술 중 하나이다. 또한 PDA를 이용한 증건거래 시스템 등 현대사회에서는 실시간으로 화자인식이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같이 실시간 화자인식을 위한 처리시간 단축에 관하여 연구하였다. 처리시간 단축을 위하여 우선 피치주기 단위로 음성 파형을 분해한 다음 분해된 피치 단위에 윈도우 함수를 곱해서 단구간 신호의 열로 만들고 분해된 단위를 조절하는 PSOLA 합성방식을 이용하여 인식 시스템의 전처리단을 재구성하였다. 이와 같은 방식으로 제안한 인식시스템의 처리시간, 인식률을 기존의 화자인식 시스템과 비교하였다.
셀룰라 오토마타가 비트단위로 데이터가 처리되는데 비하여 계층적 셀룰라 오토마타는 바이트 단위 또는 그 이상의 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 GF($2^p$) 위에서의 유한체 성질을 이용하여 한 개의 트리로 구성되는 계층적 비그룹 셀룰라 오토마타인 SAHCA의 성질에 대하여 분석한다. 또한 기본경로를 이용한 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법과 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 이용하여 비선형인 여원 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.
지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.
음성 처리부와 기계번역부를 통합하는 음성언어 번역 시스템에서는 각 모듈들이 다루는 자료나 처리단위 등이 서로 달라 통합이 어렵다. 따라서, 전체 시스템의 효율을 제고하면서 각 모듈에서 공통으로 사용할 수 있는 새로운 입출력 단위가 필요하다. 본 논문에서는 음성언어 번역 시스템에서 음성 처리 모듈들과 언어번역 모듈과의 인터페이스 단위로서 의사 형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 의사 형태소 분석기의 분석율은 약98.9%로 일반 형태소 분석기와 동일한 수준의 성능을 보였다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.
3D MMORPG(Massive Multi-play Outline Role Playing Game) 게임은 넓은 3차원원지형을 실시간으로 표현되어야 하며, 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 지형 처리를 위하여 메쉬나 버텍스, 혹은 폴리곤으로 사실적인 지형처리와 렌드링 속도 향상을 위하여 3차원 폴리곤을 동적으로 생성시키는 방법을 이용하려고 한다. 넓은 지형을 처리하기 위해서는 전체를 한번에 표현하기보다는 페이지 단위로 처리하기 위하여 격자화된 타일로 이루어진 맵으로 처리할 수 있다. Height field 처리 기법은 일정한 영역을 페이지 단위로 구분하고 처리할 수 있다. 옥트리를 이용하여 공간을 입체적인 컬링 방법으로 분할하고, 이를 세부 수준으로 나누어 처리하기 위해 CLOD(Continuous Level of Detail) 개념을 적용할 수 있다. 거리의 변화에 따라 지명을 표현하는 vertex들을 병합 또는 삭제함으로써 그 표현의 정도를 동적으로 달리 할 수 있는 CLOD를 이용하여 카메라의 위치와 방향에 따라 적절한 폴리곤을 생성해 낼 수 있다. 본 논문은 3 차원의 넓은 외부 지형을 실시간으로 처리할 경우 발생되는 그래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 방법 중에서 대표적인 방법을 통하여 효율적인 처리 기법을 제시하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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