현재 인터넷 환경에서 텍스트는 다루기 쉽고 부하가 적어 가장 많이 사용되는 통신 수단이다. 그러나 화상 채팅과는 달리 자신의 표정이나 체스춰를 전달할 수 있는 방법이 없기 때문에 표현상의 한계가 있다. 이 글은 일상 대화를 텍스트로 입력받아, naive Bayes 알고리즘을 사용해 미리 정의된 감정 범주, 즉 울기, 웃기, 화내기 등으로 분류해 주는 방법에 관해 다루고 있다. 채팅사이트에서 수집된 학습데이터는 사람에 의해 해당 감정 범주로 태깅되고, 이렇게 태깅된 데이터가 학습엔진에 의해 통계 정보로 구축되면, 실제 채팅사이트에서 감정인식 엔진은 입력된 데이터를 분석해 해당 감정으로 분류한다. 연령별로 5개의 그룹으로 나눈 대화방에서 각각 1000문장씩 테스트해본 결과 평균 91.6%의 정확도를 얻을 수 있었다.
의미 모호성 해소는 문맥상의 한 단어의 올바른 의미를 밝히는 것으로, 대부분의 자연언어처리 응용에서 가장 중요한 문제 중 하나이다. 말뭉치로부터 얻어진 예제로부터 의미 모호성 해소 방법을 학습하기 위해서는 답이 알려져 있는 대량의 학습 예제가 필요하지만, 답이 알려져 있는 예제를 구하는 일은 사람의 간섭을 필요로 하므로 매우 비싼 작업이다. 본 논문에서는 답이 알려져 있는 학습 예제로 어느 정도 학습한 수, 답이 알려져 있지 않은 예제로 학습을 보충하는 방법을 통해 사람의 간섭을 최소화하였다. 결정트리 학습을 통한 한국어 명사에 대한 의미 결정 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 가장 많은 분포를 보이는 의미를 선택하는 경우보다 평균적으로 33.6%의 성능 향상을 보이며, 이는 전체 학습 예제의 답이 모두 알려져 있는 경우와 거의 비슷한 결과이다. 따라서, 한국어와 같이 신뢰할 만한 의미 부착 말뭉치가 없는 경우에 본 논문에서 제시된 방법은 매우 효율적이다.
본 논문에서는 연속적인 트래픽 요구 변화에 대처할 수 있는 선박 백본 네트워크의 논리 토폴로지 재구성 방안을 연구하였다. 제안한 기법은 트래픽 포워딩 경로의 변경을 최소화하며, 동시에 트래픽 포워딩 경로의 평균 홉 수를 최소화하여 선박 백본 네트워크의 성능을 향상시킨다. 제안한 재구성 기법의 성능 분석을 수행한 결과, 연속적인 재구성 처리 과정에서 우수한 성능을 보여 주었다.
비수유화법을 이용한 미세 O/W에멀젼의 제조 기술에 관한 연구로 표면장력, 계면장력, 탁도 및 전이온도를 통하여 비수용매/기름에서의 POE(25)octyldodecyl ether의 거동을 연구하였다. POE(25)octyldodecyl ether는 물 용매에서의 미셀 형성과는 달리 비수용매에서는 용해되었다. 글리세린과 같은 용매에서는 POE(25)octyldodecyl ether의 용해력은 약했으며 표면으로 이동되었다. 표면에서 포화된 후 POE(25)octyldodecyl ether는 석출 현상을 보였다. 최종 에멀젼의 평균입자 크기는 230nm 이었으며 한달 동안의 0, 25, 40, $50^{\circ}C$ 및 순환시험에 안정하였으나 일반적인 에멀젼은 불안정하였다. 따라서 적절한 용매의 조합에 의해 계면활성제의 흡착 효율을 증가시킬 수 있었다.
본 연구에서 처리수를 이용한 주기적인 역세척은 춘천시 공지천의 관형 세라믹 한외여과막에 의한 고도정수처리 시스템에서 막오염을 저감하고 투과선속을 향상시키고자 수행되었다. 일정한 역세척 시간(BT) 15초에서 여과시간 즉, 물 역세척 주기(FT) 2분이 가장 높은 무차원 투과선속(초기 투과선속에 대한 투과선속)과 가장 낮은 막오염 저항값을 보였다. 또한, FT 10분으로 고정한 BT 영향의 결과에서 BT 20초가 가장 낮은 막오염 저항과 가장 높은 무차원 투과선속을 나타내어, 가장 많은 총여과부피 107.3 L를 얻을 수 있었다. 결론적으로 공지천의 정수처리에서 FT 10분과 BT 20초가 최적조건으로 관형 알루미나 정밀여과의 선행 연구결과와 정확히 일치하였다. 한편 관형 세라믹 한외여과 시스템에 의한 오염물질 평균제거율은 탁도 97.0%, 망간법에 의한 COD 32.1%, 암모니아성 질소 28.8%, 총인 54.4%로 나타났다.
본 연구에서는 정수처리용 세라믹 한외여과 빛 광촉매의 혼성공정에서 휴믹산 농도 및 광산화, 흡착의 영향을 알아보았다. 휴믹산 농도 각각 2mg/L와 4 mg/L 일 때 UF 단독 공정 및 광촉매를 투입한 공정, UV를 조사한 공정을 막오염에 의한 저항$(R_f)$ 및 투과선속(J), 총여과부피 $(V_{\Upsilon})$ 측면에서 고찰하였다. 휴믹산 농도가 낮아질수록 $R_f$는 급격히 감소하고 J는 증가하여, 휴믹산 농도 2 mg/L에서 $V_{\Upsilon}$는 가장 높았다. 탁도의 평균 처리효율은 휴믹산 농도가 증가할수록 감소하였으나, 4 mg/L에서 휴믹산의 처리효율이 가장 높았다. 이러한 결과는 낮은 휴믹산 농도에서 휴믹산 대부분이 분리막에 의해 제거되고 막을 통과한 일부 휴믹산은 광촉매에 흡착 산화되어, 처리수의 수질이 휴믹산 2 mg/L 와 4 mg/L 에서 거의 같고 원수의 수질은 4 mg/L에서 더 높기 때문이다. 광산화와 흡착의 영향 실험에서 UF + $TiO_2$ + UV 공정의 J가 가장 높게 유지되어, 180분 운전 후 $V_{\Upsilon}$가 가장 높았다. 휴믹산 및 탁도의 처리효율을 비교한 결과, 휴믹산 농도가 2 mg/L 에서 4mg/L로 증가하였을 때 광산화 보다 광촉매 흡착이 더 주요한 역할을 하였다.
천리안 위성 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 대기보정의 근간이 되는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 초기 대기보정 기법은 근적외선 파장대의 해수 반사도를 0으로 가정한다. 이러한 가정에 근거하여 근적외선 파장에서 탐지되는 모든 신호는 에어로졸 산란에 의한 반사도로 간주된다. 그러나 이러한 가정은 탁한 해역에서 해수 반사도를 과소 추정하는 문제점을 야기시킨다. 이를 해결하기 위하여 Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) 대기보정 알고리즘이 개발되었다. 이 알고리즘은 근적외선 파장에서 탐지되는 해수 반사도 비율인 ${\alpha}$를 도입하였다. ${\alpha}$는 통계적 방법에 의하여 결정되며 영상 내의 모든 픽셀에 고정적인 값으로 사용된다. 이 알고리즘은 근적외선 해수 반사도가 0.01보다 작은 중간 탁도의 해역에서는 잘 맞는 반면 매우 탁한 해역에서는 ${\alpha}$가 탁도에 따라 변하기 때문에 오차율이 다시 증가한다. 본 연구에서는 매우 탁한 해역 해수 반사도의 정확도를 향상시키고자 ${\alpha}$를 고정하지 않고, 반복계산을 통해 탁도에 적합한 ${\alpha}$를 계산하도록 MUMM 알고리즘을 수정 보완하였다. 그 결과 MUMM 알고리즘의 모든 밴드의 평균 Root Mean Square Error(RMSE)는 0.0048인 반면 수정된 MUMM 알고리즘은 0.002로 개선된 결과를 얻었다.
본 연구에서는 관형보다 단위시간당 투과량이 월등히 많은 다채널 세라믹 분리막을 사용하였으며, 고도정수처리 혼성공정은 모듈 내부와 다채널 정밀여과막 외부 사의의 공간에 입상활성탄(GAC)을 충전하여 구성하였다. 정수 원수 중의 자연산 유기물(NOM)과 미세 무기 입자를 대체하기 위해, 휴믹산(humic acid)과 카올린(kaolin) 모사용액을 사용하였다. 유기물질의 영향을 살펴보기 위해 일정한 30mg/L의 카올린 농도에서 휴믹산(humic acid)의 농도를 $2{\sim}10\;mg/L$로 변화시켰다. 그 결과, 막오염의 저항($R_f$)과 투과선속(J)은 휴믹산의 농도에 따라 큰 영향을 받았다. 또한 역세척 주기(FT)의 영향을 살펴본 결과, 더 짧은 FT는 빈번한 역세척으로 막오염의 감소와 투과선속의 향상에 더 효과적이었다. 그러나 운전비용을 고려하면, 최적 FT조건은 8분이였다. 한편, 이 다채널 정밀여과막 및 GAC 혼성공정을 호소수에 적용한 결과, 평균 처리효율은 탁도 98.02%, $UV_{254}$ 흡괌도 75.64%, 총용존고형물(TDS) 7.18%, 화학적산소요구량 84.73%이었다.
여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.
2005년부터 2010년까지 서부 경남지역 마을상수도 6,569건에 대한 지역별 수질특성, 항목별 수질특성, 수원별 수질특성 등의 수질 현황을 조사한 결과는 다음과 같다. 지역별 수질현황을 조사한 결과 불소의 평균농도는 함양지역이 0.19 mg/L, 질산성질소의 평균농도는 남해지역이 3.7 mg/L, 경도, 증발잔류물질, 황산이온의 평균농도는 의령지역이 177 mg/L, 271 mg/L, 80 mg/L로 각각 높게 나타났다. 계곡수를 취수원으로 사용하는 마을상수도는 일반세균, 탁도가 지하수를 취수원으로 사용하는 마을상수도보다 높게 검출되었으며, 지하수를 취수원으로 사용하는 마을상수도는 질산성질소, 증발잔류물, 경도, 황산이온, 불소, 철 등이 높게 검출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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