본 논문에서는 기존 HubNet 기반의 참여 모의실험의 한계를 극복하기 위한 능동형 참여 모의실험 (Active Participatory Simulation; APS) 학습 구조를 제시하고, 이를 위한 고고보도용 NetLogo 확장 모듈을 자바로 개발한다. NetLogo는 복잡하게 보이는 과학현상의 이면에 존재하는 복잡계를 모델링할 수 있는 에이전트 기반 모델링 (Agent Based Modeling) 언어다. 이것과 HubNet을 이용하면 모의실험이 수행되는 동안 학생은 하나의 에이전트로서 이 실험에 참여할 수 있다. 하지만 HubNet에서는 서버만이 외부장치와 연결된다. 따라서 고고보드를 이용한 환경 데이터 및 사용자 입력을 다수의 클라이언트를 통하여 수신할 수 없어 이중초점 모델링 기반 학습이 불가능하다. 이에 클라이언트에 연결된 고고보드의 입력 정보를 TCP/IP 소켓을 이용하여 수신하고 보드를 제어하는 자바 확장 모듈을 개발한다. 또한 HubNet과 이 확장 모듈을 사용한 APS 학습 구조 모델링 방법과 이를 위한 NetLogo 프로그래밍을 소개한다. 마지막으로 다양한 APS 학습 구조에 따른 예시를 제시하고 응답처리지연 시간 관점에서 평가하여 과학분야에 활용될 수 있는 방안을 모색한다.
Hedge는 불확실함을 나타내는 언어적 표현으로, 저자가 자신의 글에 내포된 내용이 불확실하거나 의심이 갈 때 사용한다. 이러한 불확실성 때문에 hedge가 포함된 문장은 사실이 아닌 문장으로 간주된다. 문장이 사실인지 아닌지를 판단하는 것은 여러 응용에서 사용될 수 있는데, 정보검색, 정보추출, 질의응답 등의 응용분야에서 전처리 과정으로 사용되어, 보다 정확한 결과를 얻게 한다. 본 논문에서는 한국어 hedge 말뭉치를 구축하고, 이로부터 hedge 단서 어구들을 추출하여 일반화된 단서어구 패턴을 구축한 후, 한국어 hedge 인식 실험을 하였다. 실험을 통하여 78.6%의 F1-measure값을 얻을 수 있었다.
웹 서비스는 네트워크 및 관련 표준을 통하여 운영체제 및 프로그램 언어에 제한을 받지 않고 상호 운영이 가능하도록 해주는 표준화된 소프트웨어 기술로써 서비스를 제공, 발견하여 다양한 서비스를 이용할 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 서비스이다. 웹 서비스의 검색 방법은 기능적 측면만을 고려해 서비스 선정 시 사용자 위주의 검색에 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 IoT 정보 자동생성 도구를 제안하여 웹 서비스 검색 시 IoT 확장 정보를 제공하여 사용자에게 적합한 서비스를 선정할 수 있도록 문제점을 개선한다. 제안하는 IoT 확장 정보 자동생성 도구는 사용자, 사물, 서비스로 구성된 세 가지 요소가 분산된 환경에서 상호 자율적으로 협업하여 Sensing, networking, 정보처리 등에서 발생하는 다양한 정보를 수집 저장한다. 사용자에 의해 생성된 정보를 웹 서비스 검색 시 확장정보로 제공함으로써 사용자에 적합한 서비스 검색을 지원한다. 제안방법은 4차 산업 분야 전반에 걸쳐 적용됨으로 다양한 환경의 요구사항에 맞는 사용자 정의 서비스를 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 안드로이드 앱과 TI 320F28335 MCU를 활용한 마이크로그리드용 저가형 원격 전원품질이상 감시 시스템(Remote Power-quality-failure Monitoring System : RPMS)을 제안한다. 설계한 RPMS 테스트 베드는 스마트 노드와 서버 그리고 안드로이드 앱으로 구성된다. 특별히 RPMS 스마트 노드는 기존 감시 시스템과는 달리 C2000 계열 MCU를 이용한 저가형으로 설계되며 전력신호처리를 위한 신호처리 기능과 함께 전원품질 모니터링 정보 전송을 위한 데이터 전송 기능을 포함한다. 전력신호처리 기능은 순시전압강하, 순시전압상승 혹은 순시정전에 대한 웨이브렛 기반 검출 알고리즘과 고조파에 대한 FFT 기반 검출 알고리즘을 구현하며, 이를 이용 신뢰성 있는 실시간 전원품질 감시를 가능하게 한다. 데이터 전송 기능은 전원품질 원격 감시를 위한 저 복잡도의 전용 전송 프로토콜 알고리즘을 구현하며, 품질이상 검출 메시지 전송을 위한 간단한 데이터 포맷 (msg_Diag)을 정의 사용한다. 스마트 노드 측정 결과는 서버는 물론 WiFi (혹은 WAN) 망에 연동되는 안드로이드 폰으로 전송되어 실시간 원격 모니터링을 가능하게 한다. RPMS 테스트 베드의 서버와 노드 간 통신에는 RS-232 혹은 블루투스의 유 무선통신을 이용하며, 노드에 구현된 전원품질이상 검출 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경하에 C 언어로 구현한다.
위성의 개발을 위해서는 오랜 개발기간과 많은 예산, 축적된 기술이 요구된다. 또한 위성에는 다양한 분야의 기술이 사용되어지기 때문에 각 서브시스템마다 독자적인 개발환경을 구축할 필요가 있다. 특히 위성의 찌어. 임무수행 및 지상과의 통신 등을 담당하는 탑재소프트웨어는 위성의 용도 및 목적에 따라 개발환경이 크게 달라진다. 실시간 운영체제는 무엇을 사용하는지, 개발 및 검증을 위한 도구로 어떤 프로그램을 사용하는지, 내외부의 인터페이스는 어떠한 방식으로 수행할지, 새로운 기능의 CPU나 하드웨어에 대한 제어 등 위성의 탑재소프트웨어를 개발하기 위해서는 많은 검토 항목들이 고려되어야 한다. 새로운 위성을 개발할 경우 신기술의 적용과 새로운 시스템위성시스템의 검증 및 개발을 위한 개발검증장비가 요if되며, 위성시스템의 변경 때마다 개발검증장비를 새로이 구축하게 되면 많은 기간과 막대한 비용이 위성개발 시마다 소요된다. 위성선진국에서는 다양한 위성의 개발 시 비용절감 및 개발기간 단축을 위하여 범용위성용 개발검증장비를 개발하여 이용하고 있는 추세이다. 국내에서는 다목적실용위성 1호가 발사되어 성공적으로 임무를 수행하고 있으며 다목 실용위성 2호가 개발되어 현재 통합 및 조립시험이 진행 중이다. 그러나 새로운 위성시스템의 사전 검증 및 신기술의 적용을 위한 범용위성 시스템 테스트베드에 대한 기술은 미비한 실정이다. 이러한 범용위성용 개발검증장비의 기반기술을 확보하기 위하며 현재 위성전자전산시스템 개발검증장비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 현재 수행되고 있는 PowerPC를 이용한 위성 탑재소프트웨어 개발검증시스템의 설계 및 개발현황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에
최근 우리나라는 사회적 요인에 의한 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 어떤 위기가 도시민들을 위협할지 예측하기 어려워 우려가 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Python언어 기반 Tweepy 플러그인을 적용하여 트윗 데이터를 취득하는 프로그램을 개발하고, 자연어 처리 후 R Studio프로그램에서 텍스트 클러스터링 분석과 오피니언 마이닝 분석을 통하여 시민들의 건강에 영향을 미치는 성분이 검출된 '옥시'와 시민들에게 많은 공포감을 주었던 '묻지마 범죄'와 같은 사회적 재난에 대해 정신적 충격과 불안감을 평가하였다. 텍스트 클러스터링 분석에서 '옥시' 사건은 '정부의 대처능력이 세월호 사건과의 연관성', '옥시제품의 철수지시에도 여전한 판매' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 그리고 '묻지마 범죄' 사건은 '스크린 도어 사건, 세월호 사건 등 예측 못하는 사건에 대한 정부의 대응, 대책', '강남역, 부산의 범죄가 여성혐오로 인한 것' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 또한, 두 범죄를 비교 분석 하였을 때 묻지마 범죄에 대해 시민 감성도 평균 지수가 11.61%p 더 부정적이라는 것을 알 수 있었다.
새로운 패러다임의 시스템 개발 접근 방법은 OMG(Object Management Group)에서 MDA(Model Driven Architecture)로 표준화하고 있다. MDA의 핵심 기술은 모델 중심의 시스템 구현을 위한 기술 구조를 정의하는 것으로 시스템의 설계 및 명세에 대한 구현 기술을 플랫폼 독립적 모델(PIM : Platform Independent Model)로 설계한 후, 구현 환경에 적합한 플랫폼 종속적 모델(PSM : Platform Specific Model)로 설계하여 구현환경에 맞는 언어로 변환하는 기술이다. MDA의 핵심인 MOF(Meta-Object Facility), UML, XMI(XML Metadata Interchange), CWM(Common Warehouse Metamodel) 표준 등이 포함된다. MDA 지원 자동화 툴들은 위의 정보들을 갖고 변환 작업을 수행한 후 실행 가능한 시스템으로 생산해 내는 것이다.[1] 본 논문에서는 MDA기반 접근 방법을 적용하여 학사관리 시스템을 설계 및 구현하고, MDA기반 접근 방법에 대한 모델링의 중요성을 강조하였다. 또한 소프트웨어를 효율적으로 개발하는 방법을 제시하여 플랫폼 독립적 모델(PIM)로 작성하고, 플랫폼 종속적 모델(PSM)을 J2EE 플랫폼 기반의 EJB(Enterprise Java Beans)로 변환하는 과정 등을 제시하였다. MDA를 지원하는 자동화 툴 및 편집기(Together Architect 2006 for Eclipse, Edit plus 2)와 데이터베이스 모델링 툴(ER/WIN 4.1)을 사용하여 시스템 설계 및 구현을 하였으며, 전통적 개발 프로세스와 MDA 기반 개발 프로세스에 대한 유효성 분석 결과를 제시하였다.
다양한 분야에서 인터넷 상의 방대한 양의 문서 혹은 리뷰로부터 유용한 정보를 얻고자 하는 노력이 높아짐에 따라 문서 혹은 리뷰 상의 생각 및 의견에 대한 자동 분류 연구의 필요성이 대두되었다. 이러한 자동분류를 감성 분류라 하며, 감성 분류 연구는 크게 세 가지 단계를 가지는데, 첫 번째로 주관적인 생각이나 느낌을 표현하는 문장을 추출하기 위한 주관성 분류 연구, 두 번째로 문서 또는 문장을 긍정, 부정으로 나누는 극성 분류 연구, 그리고 세 번째로 문서 또는 문장이 어느 정도의 주관성 및 극성을 갖는지 그 강도를 구하는 강도 분류 연구이다. 최근 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한편, 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하였다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
산업 및 가정용 기기들이 점차 복잡해짐에 따라 다양한 공학 분야의 해석 기술을 동시에 고려하면서 이들 원리를 적용한 최적의 설계를 결정하는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 다분야통합최적설계 또는 MDO(Multidisciplinary Design Optimization)라 일컫는 새로운 기술은 이러한 필요에 대응하는 기술로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 이러한 MDO 기술을 구현하는 소프트웨어와 하드웨어 복합 체계를 MDO 프레임웍(framework)이라 한다. 일반적으로 프레임웍이란 실제 응용프로그램의 용도에 맞는 주문제작(customization)이 가능한 일종의 전단계 프로그램이라 할 수 있다 MDO 프레임웍은 설계 및 해석 도구들간의 인터페이스를 제공하고, 이들 도구들이 사용하는 설계 데이터를 효율적으로 공유할 수 있도록 지원하여, 설계 작업을 정의, 실행, 관리하는 역할을 한다. 이러한 MDO 프레임웍은 설계 작업을 통합적으로 관리하고 자동화하여 설계 도구간의 데이터 전달과 변환에 소묘되는 설계자의 부담을 경감시키며 다분야 전문가가 참여하는 공통 작업 환경을 제공함으로써 설계 효율성을 증진시킨다. 본 논문에서는 이러한 효용을 달성하기 위한 MDO 프레임웍(framework)을 제시하고 프레임웍 설계의 논리적 근저와 타당성을 밝힌다. 본 논문에서 제안하는 다분야 통합 최적화를 위한 분산형 지능 시스템인 DisMDO는 사용자가 GUI를 동해서 편리하게 다분야통합최적화 문제를 해결할 수 있도록 지원하며, 제공되는 스크립트 언어를 동해서도 이를 정의할 수 있도록 지원하여 일괄처리도 가능하도록 한다. 또한, 집중화된 데이터베이스를 관리하여 다분야 전문가들이 공통의 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 지원하며, 외부에서 제공되는 해석 도구나 최적화 모듈을 손쉽게 프레임웍에 통합시킬 수 있도록 하는 인터페이스 제작기(factory) 기능을 제공한다.ackscattering spectroscopy, X-ray diffraction, secondary electron microscopy, atomic force microscoy, $\alpha$-step, Raman scattering spectroscopu, Fourier transform infrared spectroscopy 및 micro hardness tester를 이용하여 기판 bias 전압이 DLC 박막의 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 분석결과 본 연구에서 제작된 DLC 박막은 탄소와 수소만으로 구성되어 있으며, 비정질 상태임을 알 수 있었다. 기판 bias 전압의 증가에 따라 박막의 두께가 감소됨을 알 수 있었고, -150V에서는 박막이 거의 만들어지지 않았으며, -200V에서는 기판 표면이 식각되었다. 이것은 기판 bias 전압과 ECR 플라즈마에 의한 이온충돌 효과 때문으로 판단되며, 150V 이하에서는 증착되는 양보다 re-sputtering 되는 양이 더 많을 것으로 생각된다. 기판 bias 전압을 증가시킬수록 플라즈마에 의한 이온충돌 현상이 두드러져 탄소와 결합하고 있던 수소원자들이 떨어져 나가는 탈수소화 (dehydrogenation) 현상을 확인할 수 있었으며, 이것은 C-H 결합에너지가 C-C 결합이나 C=C 결합보다 약하여 수소 원자가 비교적 해리가 잘되므로 이러한 현상이 일어난다고 판단된다. 결합이 끊어진 탄소 원자들은 다른 탄소원자들과 결합하여 3차원적 cross-link를 형성시켜 나가면서 내부 압축응력을 증가시키는 것으로 알려져 있으며, hardness 시험 결과로 이것을 확인할 수 있었다. 그리고 표면거칠기는 기판 bias 전압을 증가시킬수록 더 smooth 해짐을 확인하였다.인하였다.을 알 수 있었다. 즉 계면에서의 반응에 의해 편석되는 Ga에 의해 박막의 strain이 이완되면, pinhole 등의 박막결함
본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.