• 로봇학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.323-333
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• 2011

Due to the limited pendulum motion range, the conventional one-pendulum driven spherical robot has limited driving capability. Especially it can not drive parallel direction with center horizontal axis to which pendulum is attached from stationary state. To overcome the limited driving capability of one-pendulum driven spherical robot, we introduce a spherical robot, called KisBot II, with a new type of curved two-pendulum driving mechanism. A cross-shape frame of the robot is located horizontally in the center of the robot. The main axis of the frame is connected to the outer shell, and each curved pendulum is connected to the end of the other axis of the frame respectively. The main axis and pendulums can rotate 360 degrees inside the sphere orthogonally without interfering with each other, also the two pendulums can rotate identically or independent of each other. Due to this driving mechanism, KisBot II has various motion generation abilities, including a fast steering, turning capability in place and during travelling, and four directions including forward, backward, left, and right from stationary status. Experiments for several motions verify the driving efficiency of the proposed spherical robot.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.121-132
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• 2011

BOT(Build-Operate-Transfer) 프로젝트 파이낸스(PF: Project Finance)는 민간이 자본조달, 건설, 그리고 운영을 맡고 운영수입에서 투자비와 수익을 회수하므로 사업의 위험으로부터 정부를 보호하며 사업자도 특수목적회사를 설립하고 부외 및 비소구 금융을 통해 자본을 조달하기 때문에 채무불이행의 책임으로부터 보호되는 특징을 지닌다. 이와 함께 BOT PF 사업의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화는 금융시장 경색, 새로운 국제회계기준(IFRS) 도입, 그리고 건설사의 우발채무 등과 맞물려 그 중요성이 부각되고 있으나 현금흐름의 불확실성과 여러 계약조항들이 유발하는 비대칭수익으로 인해 전통 금융 경제이론에 기반한 평가가 어려웠다. 그러므로 본 연구는 BOT PF 고유의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화효과의 평가를 위해 옵션가격결정 및 관련 금융 경제이론을 토대로 이론모델을 구성하고 사례를 분석함으로써 BOT 사업의 위험관리를 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다. 연구결과에 의하면 BOT 사업의 금융구조 및 특성이 사업자의 채무불이행위험을 완화시키며 특히 관련변수들이 수익성을 악화시키는 방향으로 변화할 때 그 효과가 증가함을 알 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권2호
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• pp.69-76
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• 2017

The current study investigated whether Korean learners' English-learning environments, especially target English accent (General American English (GAE) vs. Southern British English (SBE)) and English-language experience affected their production of English vowels. Thirty six EFL learners, 27 ESL-US learners, and 33 ESL-UK learners produced 8 English vowels with a bVt frame (beat, bit, bet, bat, bought, bot, boat, boot). The learners' productions were acoustically analyzed in terms of F1 and F2 frequencies. The overall results revealed that the learners' target accent had an effect on their production of some English vowels. The EFL and ESL-US learners' (especially, female learners') production of bought, bot, boat, and boot, which show characteristic differences between the GAE and SBE accents, was closer to that of the native American English (AE) speakers than the native British English (BE) speakers. In contrast, the ESL-UK learners' production of bought and bot demonstrated the opposite pattern. Thus, the impact of target accent was not demonstrated across the board. The effect of the learners' different English-language experience was also rather limited. This was because the EFL learners' production was not much different from the ESL-US learners' production, in spite of the ESL-US learners' residence in the US for more than 9 years. Furthermore, the Korean learners, irrespective of their different English-language experience, tended to produce bit and bat with lower F1 than the native AE and BE speakers, thus resulting in bit and bat to be produced similarly to beat and bet, respectively. This demonstrates the learners' persistent L1 effects on their English vowel production despite the learners' residence in the English speaking countries or their high English proficiency.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.56-61
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• 2022

본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권2호
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• pp.117-131
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• 2016

본 연구의 목적은 고등학교에서의 지구과학 I 이수 여부에 따른 대학교 신입생들의 '위기의 지구'에 대한 인지프레임을 비교하여 이것이 교육과정을 반영하고 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 정규 교육과정을 거쳐 고등학교를 졸업한 67명에게 위기의 지구에 대해 그림으로 표현하고 그에 대해 설명하도록 했으며, 그림으로부터 각각의 의미 단위를 추출하였다. 수집된 데이터는 언어네트워크 분석법을 통하여 단어 분석과 프레임 분석을 하고 이를 시각화 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 이수 집단과 비이수 집단에서 모두 '위기의 지구'에 대한 인지프레임을 구성할 때, 지구환경을 구성하는 각 영역을 서로 연결시켰으며 상호 영향을 미치면서 변화하는 관계로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 두 집단 모두 위기의 지구에 대한 인지프레임을 구성할 때 인간 활동과 관련지어 인식하고 있으며 특히 이수 집단에서 인지프레임을 구성할 때 교육과정을 충분히 반영했다고 할 수 있다. 다만 대부분의 학생들이 '위기의 지구'에 대해 지구 외적인 현상보다는 지구 내부의 현상과 강하게 연결시키고 있으므로 지구 내부뿐만 아니라 전 우주적인 관점에서 인식할 수 있도록 하고, 위기의 지구 문제 해결에 대한 당위성을 이해할 수 있도록 학교 현장에서의 노력이 필요하다.