It has been one of the puzzles in the English syntax that so called the rule of subject-auxiliary inversion (SAI) is not allowed in subject wh-movement while it is not obligatory in non-subject wh-movement in a root sentence. This asymmetry has been a puzzle since SAI itself was thought to be a part of question construction as we can observe from yes/no questions. The asymmetry gets more complicated in terms of sentence embedding, i.e no SAI is permitted in the embedded context in question. The goal of this paper is to suggest an unified analysis for this unsolved grammatical phenomena on the basis of Rizzi (1997)'s recent work. The main idea is that SAI is not a I-to-C movement but one of I-to-Focus where Focus is a functional category and its phrase is located between CP and IP. The other proposal is that Wh-movement is no more homogeneous in terms of landing site between a root and an embedded sentence: the target for a wh-phrase in the former is the Spec of FocP (Focus Phrase) but the one in the latter is the Spec of CP as the standard theory assumes. Pesetsky (l999)'s analysis is discussed and its theoretical and empirical shortages are pointed out. Its rather radical proposals such as the one that the nominative case is just an uninterpretable tense feature of DP and the other that 'that' is no longer a complementizer but an element of I(nflection) make it less acceptable in spite of the possibility that it can get rid of Case theory entirely, which would be ideal in the spirit of minimalism.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
Optically isotropic liquid crystal (LC) mixture such as blue-phase LC and nanostructured LC composites exhibit the advantages of fast response time, high contrast ratio and wide-viewing angle due to the induced birefringence along the horizontal electric field. Utilizing this mixture, a novel single cell gap in-plane switching-type polymer-stabilized blue-phase transflective liquid crystal display by embedding the nanowire grid polarizer as a polarization-dependent reflective polarizer in the R region is proposed. This device can be used as a normal black mode without any quarter-wave plate or patterned in-cell phase retarder. Moreover, the transmittance is identical to the reflectance so that it will be suitable for single gamma driving. Detailed electro-optic performances, such as voltage-dependent light efficiency and viewing angle of the proposed device configuration, are investigated.
3D 키프레임 애니메이션은 실시간 애니메이션을 위하여 3D 그래픽스에서 널리 사용되고 있다. 이 방법은 전체 프레임들 중 중요 프레임들 내에 애니메이트되는 키값들을 등록한 후, 등록된 키값들을 이용하여 이외의 프레임들을 보간기에 의하여 생성한다 본 논문에서는 위치 보간기를 이용한 3B 키프레임 애니메이션 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 계층적인 구조 상에서 부분 모델로 이루어진 변환 노드들을 임의로 선택한 후, 선택된 변환 노드 내의 위치 보간기의 키값에 워터마크를 삽입한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기하학적 및 타임라인 공격에 대하여 견고성을 가짐을 확인하였다.
Frame composed of concrete-filled steel tubular columns and I-shaped steel beam has been researched in order to development reasonable connection details. The present paper describes the results of an experimental program in four different connection details. The connection details considered include through-bolt between I-shaped steel beams and concrete-filled steel tubular columns and two details of welded connections. One of the welded connection details is stiffened by angles welded in the interior of the profile wall at the beam flange level. The specimens were tested in a cruciform loading arrangement with variable monotonic loading on the beams and constant compressive load on the column. For through-bolt details, the contribution of friction and bearing were investigated by embedding some of the bolts in the concrete. The results of the tests show that through-bolt connection details are very ductility and the bearing is not important to the behavior of these moment connections. The angles welded in the interior of the profile wall increase the strength and stiffness of the welded connection detail. In addition, the behavior curves of these connections are compared and some interesting conclusions are drawn. The results are summarized for the strength and stiffness of each connection.
The molecular cloud, embedding AFGL 2591, has a "head-and-tail" structure with a total mass of ${\sim}\;1800\;M_{\odot}$, about half of the mass (${\sim}\;900\;M_{\odot}$) in the head (size ${\sim}\;1.2\;pc$ in diameter), and another half in the envelope (${\sim}\;3.5\;pc$ in the east-west direction). We found a new cloud in the direction toward north-east from AFGL 2591 (projected distance ${\sim}\;2.4\;pc$), which is probably associated with the AFGL 2591 cloud. The $^{12}CO$ spectrum clearly shows a blue-shifted high-velocity wing at around the velocity $-20\;{\sim}\;-10\;km\;s^{-1}$, but it is not clear whether this high-velocity component has a bipolar nature in our observations. The observed CN spectra also show blue-shifted wing component but the existence of the red-shifted component is not clear, either. In some CN and HCN spectra, the highvelocity components appear as a different velocity component, not a broad line-wing component. The dense cores, traced by CN and HCN, exist in the 'head' of the AFGL 2591 cloud with an elongated morphology roughly in the north-south direction with a size of about 0.5 pc. The abundance ratio between CN and HCN is found to be about 2 - 3 within the observed region, which may suggest a possibility that this core is being affected by the embedded YSOs or by possible shocks from outside.
본 논문에서는 소유권 보호와 변질검증이라는 두 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 강인한 워터마킹을 위해 기존의 QSWT 알고리즘을 이용하여 웨이블릿 계수에 워터마크가 삽입될 위치를 정한 후, 워터마크 영상을 DCT변환하여 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 다음으로, 워터마킹된 영상은 다시 변질검증을 위해 또 다시 워터마킹된다. 변질검증을 위한 알고리즘도 본 논문에서 새롭게 제안한다. 실험결과에 의해 제안한 다중 워터마킹 알고리즘은 blurring, sharpening 및 JPEG 압축 등의 공격에 강인함을 보인다. 또한 변질검증 워터마킹 기법에 의해 변질된 영역을 쉽게 판별하였다.
본 논문에서는 인간의 심리 시각적 특성을 고려한 HVS(Human Visual System) 모델과 웨이블릿 중간주파수 대역의 계수쌍을 이용한 블라인드 워터마킹 기법을 제안한다. 중간주파수 대역의 계수쌍은 각종 영상처리를 이용한 공격과 압축 공격 등에 대해서 비슷한 왜곡 현상을 보인다. 따라서 웨이블릿 계수를 일정한 크기로 양자화 하는 기존 방법들보다 중간주파수대역의 계수쌍 사이의 관계를 이용한 양자화 방법이 보다 안정적인 성능을 나타낸다. 또한 Noise Visibility Function(NVF)을 이용한 HVS 모델을 적용함으로써 워터마크 삽입 후의 비가시성을 확보하였다. 실험을 통하여 이진 워터마크를 삽입한 영상이 평균 44㏈ 이상의 우수한 화질을 유지하면서도 각종 영상처리 공격 및 JPEG 압축 공격에 대해서 견고성이 우수함을 확인하였다.
A heat transfer analysis for the two-dimensional (2-D) steady state using finite difference method (FDM) is performed to predict the thermal behavior of the primary first-wall (FW) system of fusion reactor under various geometric and thermo-hydraulic conditions, such as the beryllium (Be) armor thickness, pitch of cooling tube, and coolant velocity. The FW consists of authentic steel (type 316 stainless steel solution annealed) for cooling tubes, Cu for cooling tubes embedding material, and Be for a protective armor, based on the International Thermonuclear Experiment Reactor (ITER) report. The present 2-D analysis, the control volume discretized with hybrid grid (rectangular grid and polar grid) and Gauss-Seidel iteration method are adapted to solve the governing equations. In the present study, geometric and thermo-hydraulic parameters are optimized with consideration of several limitations. Consequently, it is suggested that the adequate pitch of cooling tube is 22-32mm, the beryllium armor thickness is 10-12mm, and that the coolant velocity is 4.5m/s-6m/s for $100^{\circ}C$ of inlet coolant temperature. The cooling tube should locate near beryllium armor. But, it would be better for locating the center of Cu wall, considering problems of material and manufacturing. Also, 2-D analysis neglecting the axial temperature distribution of cooling tube is appropriate, regarding the discretization error in axial direction.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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