해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
담화에서 의미를 전달하는 데 문제가 없을 경우에는 문장성분을 생략하여 표현한다. 생략된 문장성분을 무형대용어(zero anaphora)라고 한다. 무형대용어를 복원하기 위해서는 무형대용어 탐지와 무형대용어 해결이 필요하다. 무형대용어 탐지란 문장 내에서 생략된 필수성분을 찾는 것이고, 무형대용어 해결이란 무형대용어에 알맞은 문장성분을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 담화에서의 무형대용어 탐지 및 해결을 위한 말뭉치 생성 방법을 제안한다. 먼저 기존의 세종 구어 말뭉치에서 어휘지도를 이용하여 무형대용어를 복원한다. 이를 위해 본 논문에서는 동형이의어 부착과 어휘지도를 이용해서 무형대용어를 복원하고 복원된 무형대용어에 대한 오류를 수정하고 그 선행어(antecedent)를 수동으로 결정함으로써 무형대용어 해결 말뭉치를 생성한다. 총 58,896 문장에서 126,720개의 무형대용어를 복원하였으며, 약 90%의 정확률을 보였다. 앞으로 심층학습 등의 방법을 활용하여 성능을 개선할 계획이다.
본 연구는 동해 울진 연안 10개 정점에서 계절별(2022년 4월, 7월, 10월, 2023년 2월)로 Ring net를 이용하여 채집한 자치어 종조성의 계절변동을 조사하였다. 총 27개 분류군에 속하는 자치어가 채집되었다. 어류 자치어 우점종은 참가자미(Pseudopleuronectes herzensteini), 볼락(Sebastes inermis), 까나리(Ammodytes japonicus), 문치가자미(Pseudopleuronectes yokohamae), 그물코쥐치 (Rudarius ercodes), 청베도라치(Parablennius yatabei)였고 상기 6종은 전체 자치어 현존량의 86.6%를 차지하였다. 자치어 출현종수, 현존량, 다양도지수는 계절에 따라 변하였는데, 출현종수와 현존량은 4월(춘계)에 가장 높았고, 다양도지수는 7월(하계)에 가장 높았다. 조사해역에서 자치어 군집의 계절별 출현양상에 따라 춘계, 하계, 동계 그룹을 구분할 수 있었다. 우점종 중 참가자미는 춘계에 우점하였고, 청베도라치와 그물코쥐치는 하계에 우점하였다. 그리고 볼락, 까나리, 문치가자미는 동계에 현존량이 높았다. 이러한 자치어 군집의 시간적 변동은 계절에 따른 수온 차이에 영향을 받았던 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 동해에서 어류 자치어 다양성을 밝히고 연안해역의 산란장 기능을 평가하는 데 기여할 것으로 생각된다.
본 논문은 한국어-스페인어와 한국어-불어 간의 양방향 이국어 사전(Bi-directional bilingual lexicon)을 자동으로 구축하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 한국어와 스페인어/불어 간의 병렬 말뭉치를 직접적으로 구축하기에는 어려움에 따르기 때문에, 영어를 중심언어로 하는 영어(EN)-한국어(KR)/스페인어(ES)/불어(FR) 병렬 말뭉치를 이용하여 문맥 벡터를 만들고 그들 간의 유사도를 계산하는 변형된 문맥 벡터 방법을 제안한다. 영어는 다른 언어와의 이국어 병렬 말뭉치가 비교적 많이 공개되어 있기 때문에 이 방법을 이용하면 비교적 쉽게 KR-ES와 KR-FR 양방향 이국어 사전을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험해본 결과 최고 85%(ES${\rightarrow}$KR)의 정확도를 얻을 수 있었다.
현재, 해수어와 해산 갑각류 종묘생산에 있어 해수 자치어와 유생의 초기먹이로 rotifer, Brachionus plicatilis와 B. rotundiformis를 사용한다. 또한 담수산 rotifer, calyciflorus는 담수산 자치어의 먹이로 이용이 가능하며 특히, 입이 작은 열대 관상어의 초기 먹이로 이용되고 있다. 그러나 rotifer 생산에 있어 일반적인 batch 배양 방법은 많은 공간을 차지하면서 rotifer 생산 기간 중 갑자기 전량 폐사하는 등 배양이 불안정하고 생산성을 고려할 때 양적확보를 위한 생산단가가 비교적 높다. (중략)
말뭉치는 기계학습 및 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명의 경우 학습에 사용할 잘 정제된 개체명 부착 말뭉치가 충분하지 않다. 말뭉치 정제 작업은 시간적, 경제적으로 많은 비용이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 적은 양의 말뭉치를 이용하여 말뭉치를 자동적으로 확장하는 방법을 제안한다. 특별히 소규모 말뭉치에 속하는 문장의 단어에 대한 형제어들을 선정하여 형제어의 확률추출을 기반으로 대체함으로써 새로운 문장을 생성함으로써 말뭉치 확장하는 방법이다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 대부분의 시스템에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 앞으로 단어의 삭제 및 삽입 등 다양한 방법으로 좀 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것으로 생각합니다.
해산어류는 담수어나 육상의 포유동물과는 달리 사료내의 18탄소 전구체의 지방산에서부터 충분한 양의 필수지방산을 생합성할 수 없기 때문에 사료를 통하여 이들 성분을 공급해야만 한다(Yamada, 1980). 최근에는 사료 내에 필수지방산의 한 종류인 EPA(20:5n-3)가 충분히 함유되어 있다고 하더라도 DHA(22:6n-3)로 전환되는 속도가 늦기 때문에 해산어 자치어의 DHA요구를 충족시킬 수가 없다는 것이 밝혀지고 있다(Bell, 1995; Sargent, 1997). (중략)
우리나라에서는 연안어장의 수산자원을 증강시키기 위해 매년 인공종묘 넙치 치어방류를 실시하지만 이에 대한 효과조사가 미미한 것을 해결하기 위하여 넙치치어에 적합한 표지표를 찾고자 본 연구에서는 여러종류 표지표를 사용하여 시험어에게 표지표를 표지하여 표지어의 생존을, 표지표 부착을 그리고 표지어의 성장등을 검토하여, 재포시 어업인의 눈에 쉽게 표지어가 발견되고, 표지어의 생존율에 영향을 미치지 않고, 높은 표지표 부착율을 유지하면서 성장에도 영향을 미치지 않은 표지표를 찾고자 한다. (중략)
천수만에서 금강 하구에 이르는 13개 정점에서 1985년 7월부터 1986년 6월에 걸쳐 부유성 난과 자치어를 채집하였는데, 이중 부유성 난은 19개 분류군으로, 자치어는 8 月 28 科에 속하는 45개 분류군으로 동정 되었다. 본 연구에서는 부유성난과 자치어의 동정을 위한 검색표 작성의 일환으로 부유성난에 대해서는 유구의 수, 난의 형태, 난막의 돌기, 난경, 유구경 등의 형질에 따라 19개 분류군의 검색표를 작성하였으며, 자치어에 대해서는 體形, 肛門의 위치 色素胞의 배열 등의 형태적인 형질에 따라 우선 科 수준의 檢索表를 작성하였다.
표식율법을 이용하여 어족으 자원량을 추정하는 방법에 대하여는 많은 연구보고가 있다(Ricker, 1948; Schaefer, 1951; Delury, 1958; Nose, 1961). 그런데 표식율법으로 자원미수를 추정할 경우 다음과 같은 몇가지 조건이 수반되어야 편의성이 없는 추정치를 얻을 수 있다. 즉 표식의 탈락이 없으며, 표식어는 위약성과 자연사망에 있어서 비표식어와 차이가 없으며, 가입과 일출이 없는 모집단에서 임의표본이 추출되어야 하며, 표본중의 표식어의 판명이 완전하여야 한다. 본고에서는 연어의 산란친어미수를 표식율볍으로 추정함에 있어서 당면하는 문제점 특히 일출이 있을 경우와 천적으로 인한 표식어의 오판이 있을 경우에 대하여 검토한 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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