소프트웨어의 사용 영역이 확대되고 소프트웨어의 품질이 중요성을 더해가면서, 소프트웨어의 품질을 평가하는 방법에 대한 관심도 고조되고 있다. 소프트웨어의 품질평가를 위해서는 객관적이고 구체적인 평가지침의 확립이 중요하기 때문에 국제표준을 기준으로 자국의 실정에 맞는 표준을 제정하여 사용하는 것이 일반적이다. 소프트웨어의 품질평가는 여러가지 측면에서 이루어 질 수 있다. 소프트웨어 제품의 구성요소 중 패키지 소프트웨어 문서는 소프트웨어 제품과 관련된 정보 제공을 통해 사용자들의 편리를 도모하고, 소프트웨어 품질 평가에 있어서 중요한 평가 수단으로 활용된다. 지금까지 패키지 소프트웨어 문서에 대한 요구사항과 문서 작성 프로세스에 관한 국제표준이 제정되고 관련 연구들이 수행되어 왔으나, 국제 표준들이 추상적으로 기술되어 있기 때문에 패키지 문서개발 및 평가에 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 ISO/IEC12119의 패키지 소프트웨어 문서 요구사항을 중심으로 ISO 9127과 기타 소프트웨어 사용자 문서 관련 표준 및 기존 연구 내용 분석을 통해 소프트웨어의 패키지 문서 요구사항 및 평가를 위한 체크리스트를 개발하고, 적용 사례를 통해 그 유용성을 보였다.
수학 학습이 구체물이나 친숙한 상황을 다양하게 제시해주는 것으로부터 시작되어야 한다는 입장은 CSA(Concrete-Semiconcrete-Abstract)라는 이름으로 잘 알려져 있다. 이에 비하여 최근 Kaminski 등의 연구는, 다양한 맥락을 가진 구체물로 수학적 개념을 학습하는 것보다 추상적인 개념을 먼저 학습하는 것이 지식의 전이 측면에서 효과적일 수 있음을 주장한다. 본고에서는 이러한 상반된 관점을 고려하여, 구체물, 반구체물, 추상적 개념의 지도순서를 다르게 적용한 수업을 분석하고 그 교육적 시사점을 확인하고자 하였다. 연구 결과 구체물로 시작하여 개념을 도입한 수업은 수학에 대한 긍정적인 태도를 가지게 한 것으로 보였으나 그 효과가 지속적이지는 않았으며, 성취도 면에서도 유의미한 차이를 보이지 않았고, 오히려 구체물이 가지는 과도한 구체성으로 인해 오류를 보이는 경우가 관찰되었다. 이러한 오류는 반구체물로 개념을 도입한 수업에서는 발견되지 않았는데, 이는 비본질적 요소가 사상된 반구체물이 추상적인 개념 학습에 효율적으로 사용될 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.
본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 서울시의 환승통행 특성을 분석하고 토지이용이 환승통행에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 이를 위해 서울시의 2013년 4월 평일 하루치 교통카드자료를 이용하여 환승통행의 일반적인 특성을 분석하고, 토지이용과 사회경제지표 등을 독립변수로 고려한 환승통행량의 다중선형 회귀모형을 구축하였다. 환승통행특성의 경우, 환승통행이 전체 통행의 26.7%를 차지하였으며, 이 중 1회 환승한 경우가 86.4%로 대부분이었다. 또한 버스-지하철간 환승이 64.7%로 큰 비중을 차지하였며, 주로 지하철 역 및 업무시설이 다수 위치하는 곳에서 환승통행이 많이 발생하였다. 회귀모형 구축 결과, 업무시설면적비율 및 백화점시설의 면적비가 높거나 복합토지이용도가 높은 지역일수록 환승통행량이 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 복합환승센터와 같이 도시 내 환승통행을 고려하는 교통시설의 입지 선정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Variable Message Format(VMF)는 제한된 대역폭을 가지는 통신 환경에서 전술 정보를 효율적으로 교환하기 위하여 개발된 통신 메시지 표준으로, 지시자의 사용을 통해 단지 요구된 정보만을 전송할 수 있도록 메시지 길이 및 구조를 가변적으로 정의할 수 있도록 설계되었다. 그러나 이러한 가변성은 메시지를 효과적으로 분석하고 그 의미를 추출하는 것을 어렵게 할 뿐만 아니라, 메시지의 추가나 변경 시에 메시지 처리와 관련된 소프트웨어를 매번 수정하고, 이를 사용하는 모든 기기에 다시 배포해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 국제 표준의 정형 기법인 ASN.1을 이용하여 VMF 메시지를 표현하는 체계적인 방법을 제안한다. 비트열 형태의 VMF메시지를 구조적인 ASN.1 자료 구조로 표현함으로써 프로토콜 설계자는 고 수준에서 메시지의 구조와 그 값을 다룰 수 있으며, ASN.1을 지원하는 다양한 도구들을 사용할 수 있다. 제안하는 방법은 VMF 메시지 세그먼트들에 대해 템플릿을 정의하고, 이를 조합하여 다양한 VMF 메시지를 표현한다.
본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사 자료를 활용하여 조사연도별로 평일 통행시간예산에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이를 비교하고자 하였다. 먼저 인구 및 인구 및 사회경제지표, 비가정 활동시간 등을 비가정 활동시간 등을 고려한 통행시간에 관한 다중회귀모형을 구축하여 영향력을 분석하였다. 모형추정 결과, 가구특성, 개인특성, 비가정 활동시간 변수들이 통행시간에 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 연도별로 영향력에 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 통행시간과 비가정 활동시간간의 상관성을 고려하여 SUR모형을 구축하였으며, 독립변수들이 미치는 영향력을 시계열적으로 비교·분석하였다. 전반적으로 인구 및 사회경제지표가 통행시간은 물론 비가정 활동시간들에 지속적으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
문서 요약은 주어진 문서에서 핵심 내용만을 남긴 간결한 요약문을 생성하는 일로 자연어처리의 주요 분야 중 하나이다. 최근 방대한 데이터로부터 심층 신경망 표상을 학습하는 기술의 발전으로 문서 요약 기술이 급진적으로 진화했다. 이러한 데이터 기반 접근 방식에는 모델의 학습을 위한 양질의 데이터가 필요하다. 그러나 한국어와 같이 잘 알려지지 않은 언어에 대해서는 데이터의 획득이 쉽지 않고, 이를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 한국어 문서 요약을 위한 대용량 데이터셋을 소개한다. 데이터셋은 206,822개의 기사-요약 쌍으로 구성되며, 요약은 표제 형식의 여러 문장으로 되어 있다. 우리는 구축한 학습 데이터의 적합성을 검증하기 위해 수동 평가 및 여러 주요 속성에 대해 분석하고, 기존 여러 문서 요약 시스템에 학습 및 평가하여 향후 문서 요약 벤치마크 데이터셋으로써 기준선을 제시한다. 데이터셋은 https://github.com/hong8e/KHS.git의 스크립트를 통해 내려받을 수 있다.
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.
보행자는 일반적인 보행로뿐만 아니라 건물을 통과하거나 넓은 공간을 가로지르는 등의 비정형적인 보행 경로를 통해 다양한 방식으로 이동한다. 본 연구는 이러한 보행 경로를 social path로 정의하여 보행 네트워크의 범주 안에 포함시켜 정의하였다. 기존의 보행 접근성 연구에서는 이러한 보행 경로를 고려하지 못해 대상지의 공간적 위계 수준과 각 가로의 연결성을 올바르게 평가하지 못하였다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 대중교통의 요지임과 동시에 상업 시설이 밀집된 서울의 주요 대상지를 선정하여 social path의 효과 분석을 수행하였다. 이를 위해서는 네트워크 공간 분석에서 활용되는 space syntax 기법의 공간 통합도(Integration)를 평가 지표로 설정하였다. 분석 결과, social path로 인해 각 가로의 연결성이 변화됨과 동시에 보행자의 최적 경로가 합리적으로 바뀌는 것으로 나타났다. 특히, 대상지 내부의 주요 가로와 social path의 개선효과가 두드러졌다. 이러한 점을 통해 social path의 연결성이 뛰어나고 보행자의 최적 경로를 보다 현실적으로 구현할 수 있다는 점을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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