기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.
이 논문의 목표는 첫째, 고대, 중세, 현대 영어에 나타나는 수의적 주어 현상을 다양한 문헌에 기초하여 기술적으로 자세히 고찰하고 역사적 변화에 대한 동기를 살펴보며, 둘째, 최근 영어사 연구에서 큰 역할을 하고 있는 인지적 제약(constraints)에 기반하여 수의적 주어 현상의 역사적 변화에 대한 원리적인 설명을 하는 것이다. 영어사에서 두 유형의 주어 생략-영 주어(pro) 탈락과 등위절 주어-이 고대, 중세, 및 현대 영어에 나타났는데, 고대 영어는 풍부한 굴절 체계의 영향으로 영주어 탈락과 등위절 주어 생략이 다 같이 나타났고, 굴절이 많이 약화된 중세영어에는 여전히 이 두 현상이 나타났으나 발생정도가 점점 감소 추세였으며, 따라서 소유격과 대명사를 제외하고는 굴절이 상실된 현대 영어에서는 영주어 탈락과 등위절 주어 생략 그 자체가 거의 사라지게 되었다. 이 논문에서는 영어발달사적 관점에서 고대, 중세, 현대 영어의 주어 생략현상이 문법적 측면에서 세 가지 제약들의 위계(hierarchy) 변화로 발생하였고, 형태적 측면에서는 굴절체계의 변화로 발생하였음을 보였다.
획득대안 분석 프로세스는 비용, 일정, 성능 및 위험이라는 제약사항 내에서 다양한 후보 대안들 가운데에서 최적의 대안을 선택하는 것이다. 신규 무기체계 획득을 위해 사용하고 있는 기존의 대안 분석 방법은 일반적으로 요구사항 분석, 설계 조합, 그리고 비용 추정을 통해 수행되고 있다. 본 논문은 함정 설계개념 정제 및 물자적 대안분석 단계에서 다목표 의사결정 방법을 기반으로 개선된 획득대안 분석 방법을 제시한 것이다. 이번 연구에서는 시스템공학 원리를 기반으로 효과도 분석, 사업 비용 추정, 그리고 위험도 평가 기법을 활용하여 차세대 다목적 훈련지원함에 대한 실질적인 응용 및 적용 연구를 수행하였다.
최근 지구관측위성으로 전천후 사용가능한 영상레이더의 중요성이 매우 높아지고 있다. 또한 저비용 고효율 위성의 개발추세에 따라 경량화 SAR 안테나에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CFRP를 이용한 전개형 SAR 안테나는 여러 방법 중 장점이 많은 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 전개형 SAR 안테나의 형상에 필요한 변수들을 찾아내 수치화 하였으며, 안테나 크기에 따른 최적값을 찾아 설계하였다. 설계된 형상은 유한요소 모델해석을 통해 구조적 안전성을 분석하였다. 마지막으로 체계요구규격의 변경에 따른 안테나 형상의 변경을 수월하게 진행할 수 있도록 툴킷을 개발하였다. 툴킷을 통해 변수에 따른 안테나 형상모델 설계 및 힌지 공차에 따른 안테나면의 오차분석을 수행하였으며, 전자파 해석 프로그램과의 호환성을 확인하였다.
Candida rugosa IFO0750의 UV-변이주를 제조하여 butyric acid를 D-$\beta$-hydroxybutyrin acid(이하 D-$\beta$-HBA)로 전환하는 데 이용하였다. 후보 변이주 중 활성이 가장 높은 Candida rugosa CM42를 이용하여 발효를 수행한 후 NMR 분석, polarimeter 분석 등을 통하여 생성된 물질이 D-$\beta$-HBA 임을 확인하였다. Chemostar 배양을 이용하여 D-$\beta$-HBA 발효 생산의 주요 영향인자를 분석하였으며, 균체의 활성을 나타내는 비생산성의 최대치는 균체의 비증식 속도를 0.06, 발효조 내의 glucose와 butyric acid의 농도를 각각 10g/L와 8.7 g/L로 각각 유지 할 때 얻어졌다. 회분식 배양 중에 glucose와 butyric acid를 공급하여 발효조 내의 glucose 및 butyric acid 농도를 최적조건으로 유지하는 fed-batch 발효를 수행하였다. 배양 180 시간 후에 D-$\beta$-HBA 농도가 약 12.4 g/L에 도달하였으며 회분식 발효에 비하여 4.7배 증가하였다.
SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
FRP 선박은 제작이 쉽고 저렴한 건조비용으로 소형 선박을 중심으로 국내에 보급되었지만, 수명이 다한 노후 FRP 선박이 하천이나 어항 내에 방치되어 운항안전과 해양환경보전에 위협을 주는 등 사회문제로 대두대고 있다. 이를 개선하기 위하여 폐 FRP 선박 처리 기술과 용융처리시스템이 개발되었으며, 현지 적용을 위해 폐 FRP선박 처리 단계에 따른 전처리 지역 및 용융처리시스템 입지 방안이 필요하게 되었다. 폐 FRP선박 용융처리시스템 입지 장소는 기술적, 경제적, 환경적으로 적정해야 하므로 종합적인 차원의 평가가 요구되어 적지 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 폐 FRP 용융처리시스템의 최적 입지 선정을 위해 입지경제적 요인, 생활환경 요인, 기반인프라 요인의 상위 요인과 각 상위 요인의 세부요인을 도출하여 폐 FRP선박 관련자를 대상으로 설문을 수행하였다 또한, Fuzzy AHP, 극한확률 이론을 이용하여 평가요인 간의 중요 가중치, 연관 가중치를 계산하고 후보지로 선정한 목포시, 강진군, 고흥군, 여수시에 대한 평가 결과를 검토 하였다.
본 연구는 지역 경제 활성화와 도시균형발전의 필수시설로서 지식산업에 기반을 둔 교육연구시설의 입지여건 및 입지요소의 상호 관련성을 분석하고, 이를 평가함으로서 대도시내 교육연구시설의 입지선정을 위한 도시계획적 고려사항을 제시하는데 목적을 두고 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대도시내 교육연구시설의 입지는 광역적 계획 보다는 입지후보지와 주변상황에 영향을 받게 되는 것으로 분석되었다. 둘째, 광역적으로는 시설의 입지수요와 주민들의 의견이 보다 중요한 입지결정 인자로 분석되었고, 도시계획 상황 및 환경도 입지요소로 고려되어야 한다. 셋째, 후보지 지가, 도시 인프라, 개발가용지 면적 등 경제적 요소들이 입지결정에 중요하므로, 투자비용에 대한 경제성 분석이 실행되어야 한다. 넷째, 교육연구시설은 지역 경제증진과 산 학 연간 교류를 통해 지식기반산업의 토대를 강화시키는 파급효과가 예상되므로 단기의 효용창출 보다는 중장기적인 관점에서 계획방향이 수립되어야 한다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 향후 국내 대도시 교육연구기능의 최적입지를 결정하는 도시계획적인 기준이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 전역탐색 기반의 움직임추정 알고리즘과 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 화면 간 예측에서의 움직임추정은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽쳐에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정으로 전역탐색 알고리즘과 고속탐색 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고 이에 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약 0.5% 증가하였다. 또한 하드웨어설계 결과 최대 동작주파수는 255 Mhz, 총 게이트 수는 65.1K 이다.
본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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