품사 태그세트 매핑은 서로 다른 품사 태그세트로 태깅되어 있는 대량의 코퍼스들로부터 정보를 얻고 또한 제공함을 통해 코퍼스의 재사용성(reusability)을 높이는데 유용하게 사용된다. 본 논문은 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연언어처리 엔진(SKOPE)의 품사 태거(POSTAG)에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원의 표준 태그세트 간의 양방향 태그세트 매핑을 다룬다. 매핑을 통해 표준태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAG를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG 가 두 가지 태그세트로 결과를 출력할 수 있다. 특히 한국어 태그세트 매핑에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점들, 즉 사전 표제어 차이 (형태소 분할 차이), 태그 할당 차이, 축약 처리 차이 등과 그것들의 기계적인 해결책을 살펴보고, 태그세트 매핑의 정확도를 측정하기 위해서 매핑 전과 후의 태깅 시스템의 정확도를 서로 비교함으로써 매핑의 정확도를 측정하는 실험을 수행하였다. 본 자동 매핑 방법을 반영한 POSTAG 는 제 1회 형태소 분석기 평가 대회(MATEC'99)에 적용되어 성공적으로 사용되었다.
본 연구는 참가자 간 상관(Intersubject correlation: ISC)기법을 통해 정서 유발 자극에 대한 한 참가자의 반응과 그 참가자를 제외한 나머지 참가자들의 반응 간 일치성이 각 정서표상 범주(지배가, 각성가, 정서가)와 다양한 감각양상(청각, 시각, 촉각)에서 어떠한 차이가 있는지 밝히고자 하였다. 참가자 간 상관을 계산하기 위해 사용된 데이터는 참가자들의 청각, 시각, 촉각 자극에 대한 생리 측정치와 정서 평정치로 구성되었으며, 한 참가자의 데이터 세트와 나머지 참가자들의 데이터 세트의 평균으로 구분한 뒤 가능한 모든 자극 쌍에 대해 상관을 구하는 방식으로 참가자 간 상관을 계산하였다. 연구 결과, 지배가를 기준으로 재정렬한 데이터 세트에 대한 참가자들의 반응 일치성은 청각 감각양상 조건보다 시각 감각양상 조건에서 높은 ISC 값을 얻었다. 다음으로 각성가로 재정렬한 데이터 세트의 경우 시각 감각양상과 청각 감각양상에서 차이가 있음은 같았지만, 지배가 기준으로 재정렬한 데이터 세트와 결과가 상반되었다. 마지막으로, 정서가를 기준으로 재정렬된 데이터 세트는 모든 감각양상에서 부정적인 데이터 세트들이 긍정적인 데이터 세트보다 참가자들의 반응 일치성이 더 높았다. 모든 데이터 세트에서 정서표상 범주의 높고 낮음과 상관없이 촉각 감각양상에서 높은 ISC 값을 얻었다. 본 연구의 결과는 참가자 간 상관의 다양한 감각양상과 정서표상에 대한 반응의 일치성이 의미하는 바에 대한 해석을 제시하며, ISC 분석 방법이 참가자 반응의 차이에 대한 패턴을 측정하는 유용한 도구가 될 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 균열길이 감소현상의 처리법에 대하여 고찰하고자 하며, 내용 을 요약하면 다음과 같다. (1) 오프세트(offset)법의 배경 및 오프세트법에 의한 균열길이 감소현상의 처리 방법 을 제안하였다. (2) 실제의 균열길이의 측정과 $J_{IC}$실험해석을 통하여, 수정식과 오프세트법의 타 당성을 검토하였다.
사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 항공기 자세 변화를 고려한 항공기 보조연료탱크 연료량측정시스템을 제시하였다. 개발된 연료량측정시스템은 연료센서, 데이터 처리장치, 계기 및 센서 데이터로부터 연료량을 추정하는 소프트웨어로 구성되었다. 지상에서의 롤 및 피치 자세 변화를 모사하기 위해 모사시험 장치가 개발되었다. 모사시험장치를 이용하여 다양한 연료량, 롤 및 피치 각도의 센서 데이터를 자동으로 측정하여 트레이닝 데이터 세트를 획득하였다. 연료량을 추정하는 연료량 측정 소프트웨어를 트레이닝 데이터 세트와 함께 삼선형보간법을 사용하여 개발하였다. 개발된 연료량측정시스템은 참값을 알고 있는 테스트 데이터 세트의 연료 추정 오차를 측정하여 검증하였다. 테스트를 통해 개발된 연료량측정시스템의 오차가 TSO-C55 문서의 기준을 충족하는 것을 확인하였다.
가상 환자 데이터 세트는 단일 환자로부터 획득한 구강스캔 안면스캔 전신스캔 하악운동경로데이터 등 다양한 소스의 진단 데이터를 하나의 3차원 좌표계로 정렬한 데이터의 집합이다. 치과의사는 가상 환자 데이터 세트를 사용하여 효과적으로 치료 계획을 수립하고 다양한 치료 계획을 가상공간상에서 시뮬레이션 할 수 있으며, 가상 환자 데이터 세트에서 환자의 미소를 디자인 후 그 결과를 시뮬레이션하고 최적의 치료결과를 선택할 수 있다. 가상공간에서 선택된 치료 계획은 3D 프린팅, 밀링, 사출 성형과 같은 제조 기술을 사용하여 환자에게 동일하게 전달될 수 있다. 이러 치료 계획의 전달은 임시 수복물 제작 및 환자의 구강 내에서 목업 확인을 통해 최종 보철물 제작으로 연결할 수 있다. 이와 같이 진단 데이터, 중첩 및 가공의 정확도가 보장된다면 3차원 가상공간 상에서 시뮬레이션된 3D 디지털 스마일 디자인을 실제 환자에게 정확하게 전달할 수 있다. 가상환자데이터세트의 임상적용방법으로 동기능적교합측정 검사를 통해 교합조정치료를 치료계획에서 배제할수 있는 의사결정방법과, 턱관절질환을 가지고 있는 청소년기 특발성 척추측만증 환자의 턱관절 치료전후 전신스캔 비교분석방법, 그리고 전악수복증례인 상하악 총의치환자 진료시 가상환자데이터세트에 기반한 교합평면분석 및 디지털심미분석방법을 제시하였다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
정서와 생리반응 (자율신경계 반응) 간의 관계에 관하여 성인을 대상으로 최근가지 많은 연구가 행해져 왔다. 본 연구에서는 동일한 실험참여자를 대상으로 일정 기간 동안 여러 회의 반복실험을 통해 정서(기쁨, 슬픔, 분노, 공포, 혐오)에 따른 자율신경계의 반응의 일관성과 정서별 자율신경계 반응 패턴을 규명하고자 하였다. 본 실험에 앞서 저서를 유발하기 우한 도구인 정서유발자극세트와 정서에 대한 심리반응을 평가하기 위한 정서평가척도가 제작되었다. 정서유발자극세트는 2-4분 정도의 각 정서 장면이 포함된 총 5개의 동영상 장면들이다. 예비실험을 통해 70% 이상의 적합성 및 효과성을 가진 4개의 세트를 추출하여 본 실험에 사용하였다. 본 실험은 남녀 대학생 12명을 대상으로 4회 반복해서 실시되었다. 실험참여자들은 각 정서 장면을 시청 후, 유발된 정서에 대한 심리적인 평가를 하였다. 측정한 자율신경계 생리반응 변수는 ECG, PPG, EDA, SKT이었다. 연구 결과, 심리반응에서 정서유발자극세트는 75% 이상의 적합성 및 효과성을 보였다. 생리반응(ECG, EDA) 분석 결과, 정서에 따른 자율신경계 반응은 회기별로 일관적이었으며, 각 정서별로 특정적인 생리반응 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
구획실 내 가연물들의 화재거동에 대한 B-RISK의 예측성능을 Fire dynamics simulator (FDS)와 연계하여 검토하였다. 먼저 열발생률(Heat release rate, HRR)에 대한 B-RISK의 예측성능을 검토하기 위해 가연물 한 세트의 실험에서 측정된 HRR 값과 디자인 화재곡선을 B-RISK의 입력조건으로 사용하여 가연물 두 세트에 대한 HRR 곡선을 계산하고 실험에서 측정된 가연물 두 세트의 HRR 값과 비교하였다. B-RISK 결과와 실험결과를 비교하여 B-RISK가 화재성장률에 대한 예측은 어렵지만 최대 HRR 값과 총 열발생량에 대해서는 충분히 예측할 수 있음을 확인하였다. 그리고 B-RISK 계산을 통해 예측된 HRR 값을 FDS의 입력조건으로 사용하여 계산된 결과와 실험결과를 비교하여 B-RISK 계산을 통해 예측된 HRR 값의 화재거동에 대해 검토하였다. 실험에서 측정된 온도 및 화학종 농도 결과와 비교하여 화재성장구간에 대해 차이가 있는 것을 확인하였지만 예측된 HRR 값에서 Percentile이 약 70%인 HRR 값을 사용하더라도 충분히 전체적인 화재거동을 예측할 수 있음을 확인하였다.
최근 창의성이 강조되고 창의적 문제해결력이 화두가 되면서 이에 대한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 본 연구는 문제해결력에 영향을 미치는 추상적 사고와 마음가짐의 특성인 마인드세트를 중심으로 시간관과 스마트폰 중독이 어떻게 두 가지 요인들과 관련을 가지며 어떤 영향을 미치는지를 분석한다. 이를 위해 441명의 초 중 고등학생과 대학생들에게 설문을 실시하였다. 스마트폰 중독정도, 현재쾌락적 시간관, 미래지향적 시간관에 따라 집단을 분류한 후, 집단 간 추상적 사고수준을 측정하는 행동정체성척도(BIF)와 마인드세트가 어떻게 다른지 기술한다. 또한, 변인간의 관계를 구조방정식 모형을 이용하여 분석한다. 이를 통해 문제해결력에 도움이 되는 추상적 사고와 성장 마인드세트를 높일 수 있는 교육적 대안을 시간과 계획 관점에서 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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