광범위한 분야에 걸쳐 다양한 형태의 대상자원을 지닌 전통예술분야의 아카이빙을 위한 보존 메타데이터 스키마를 설계하였다. 이를 위해 OAIS참조모델과 PREMIS 데이터 사전 그리고 다양하게 개발된 보존 메타데이터 규격들을 참조하고 한국전통예술자료의 특성을 조사하고 분석하여 기존 규격과의 호환성을 유지하는 것을 대원칙으로 하고 전통예술자료 도메인에 대한 특징적 정보를 기술하여 보존과 활용에 필요한 최적의 보존메타데이터 스키마를 설계하려 노력하였다. 모든 메타데이터 요소에 어떤 네임스페이스에서 온 것인지를 선언하여 지속적인 관리를 꾀했으며 참조한 모델의 원래 규격을 최대한 준용하였고. 국악원의 자료의 특성과 새로운 서비스의 제공에 필요한 요소를 새로 생성하여 기존 스키마를 확장하고 수정하여 전통예술자료의 아카이빙을 위한 최적의 메타데이터 스키마를 제안하게 되었다.
This study investigated vocabulary learning strategies used by EFL middle school learners in Korea and examined the relationship between the middle school learners' vocabulary learning strategy (VLS) use and their vocabulary proficiency level. One hundred and forty-one students in a public middle school participated in the study and the data for this study were collected from a vocabulary learning strategy questionnaire and a vocabulary proficiency test. Based on the result of the vocabulary proficiency test, the participants were divided into three proficiency groups: high-, mid- and low- level proficiency groups. The overall findings of the study revealed that the participants used cognitive strategies most frequently and social strategies least frequently. The most frequently used individual strategies were 'using a bilingual dictionary,' 'studying the sound of a word' and 'practicing words through verbal repetition.' The least frequently used ones were 'interacting with native speakers' and 'studying or practicing the meaning of a word in a group.' The research results also showed that the vocabulary proficiency level has a significant influence on the vocabulary strategy use. The more proficient learners used vocabulary learning strategies more actively. More specifically, the high proficiency level group used metacognitive strategies the most. The middle and low proficiency groups used cognitive strategies the most. It is suggested that language teachers should facilitate the vocabulary learning process by helping learners develop appropriate strategies.
본 논문에서는 Ford와 Kaliski[6]가 제안한 패스워드 은닉 기술을 적용하여 클라이언트와 서버의 은닉 변수로 은닉된 값을 서버가 패스워드 검증자로 사용하는 새로운 패스워드 기반 키 교환 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 패스워드 검증자를 비밀리에 보관하여야하는 다른 검증자 기반 방식과 달리 클라이언트와 서버의 은닉 변수가 적용된 검증자를 사용하여 서버의 패스워드 검증자에 대한 안전성을 증가시켰다. 또한 Nyberg-Ruppel 방식[4]을 적용하여, 한번의 통신으로 사용자 인증과 키 교환을 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜 안전성은 이산대수문제인 DLP(Discrete logarithm Problem)와 DHP(Diffie-Hellman Problem)[6]에 의존한다. 따라서 DLP와 DHP의 가정하에, 제안된 프로토콜은 오프라인 사진공격(off-line dictionary attack), 서버 데이터 도청(server data eavesdropping), 전향적 안전성(forward secrecy), Denning-Sacco 공격[1]에 대하여 안전하다.
Through so that accident of semiconductor industry deduces unsafe factor of the person center on unsafe behaviour that incident history and questionnaire and I made starting point that extract very important factor. It served as a momentum that make up base that analyzes factors that happen based on factor that extract factor cause classification for the first factor, the second factor and the third factor and presents model of human error. Factor for whole defines factor component for human factor and to cause analysis 1 stage in human factor and step that wish to do access of problem and it do analysis cause of data of 1 step. Also, see significant difference that analyzes interrelation between leading persons about human mistake in semiconductor industry and connect interrelation of mistake by this. Continuously, dictionary road map to human error theoretical background to basis traditional accidental cause model and modern accident cause model and leading persons. I wish to present model and new model in semiconductor industry by backbone that leading persons of existing scholars who present model of existent human error deduce relation. Finally, I wish to deduce backbone of model of pre-suppression about accident leading person of the person center.
국내 제약산업의 경쟁력을 제고시키기 위해서는 신약의 심사/허가 기간을 단축시켜 급변하게 변하는 글로벌 제약시장에서 경쟁 우위적 위치를 선점할 수 있도록 기회를 제공할 수 있도록 체계 개선이 시급하다. 신약허가를 위해서는 임상시험 결과에 대한 안전성과 유효성 등에 대한 심사가 수행되게 된다. 하지만 현재 신약허가를 위해서 제약사와 임상시험수탁기관(Contract Research Organization, CRO)에서 데이터 정보체계인 Domain, Variable 및 Parameter 등의 표준을 따르지 않고 다양한 유형의 임상정보데이터를 심사기관에 제출하고 있어 이로 인한 심사기간 증가와 심사업무 비효율성을 야기시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 국제민간기구인 CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium)에서 제정한 글로벌 임상데이터 표준인 CDISC 표준을 준용한 국내 임상시험정보관리 체계 (eCTD 시스템)및 의약품 전주기적 관리체계를 제시하고자 하며, 본 연구를 통한 기대효과로는 국제표준의 임상정보관리 인프라 구축으로 인한 국내 신약개발 및 해외 진출 환경을 마련하여 글로벌 시장선점의 기회를 제공할 수 있고, 규제기관 차원에서는 의약품 허가, 심사업무의 효율성 증가는 물론 전주기적 의약품 안전관리체계를 마련할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서 위치 정보 데이터란 텔레메틱스 분야의 응용을 위하여 웹상에서 수집한 Point-of-Interest (POI) 데이터로서 행정구역 및 지명 인명, 상호명과 같은 위치 검색에 사용되는 어휘로 구성된다. 본 논문은 음성 인식 시스템을 구성하는 발음 사전의 개발에 관한 것으로 250k 위치 정보데이터로부터 운율어를 이용하여 불규칙 발음과 발음 변이를 포함하는 가능한 모든 발음을 생성하는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 원래 모든 POI 는 한 번씩만 데이터에 포함되어 있으므로, 그 가운데 불규칙 발음을 포함하는 POI를 검출하거나 발음을 생성하기 위해서는 각각의 POI 하나하나를 일일이 검토하는 방법밖에 없는데, 대부분의 POI 가 복합명사구로 이루어졌다는 점에 착안하여 운율어를 이용한 결과, 불규칙 발음 검출과 다중 발음 생성을 효율적으로 수행할 수 있었다. 이러한 연구는 음성처리 영역에서는 위치정보데이터의 음성인식 성능을 향상하는 데 직접적인 기여를 할 수 있고, 무엇보다도 음성학과 음운론 이론을 음성 인식 분야에 접목한 학제적 연구로서 그 의미가 있다고 할 수 있다.
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.
자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.
스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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