Human-compute interface (HCl) should be designed with ease and flexibility for users for providing convenience and friendliness to users. The natural language processing is one of the aspects of HCl. This paper presents the method of design and implementation of SENKOV( Semantic Networks for Korean Verbs) System, which deals with isa hierarchies of Korean verbs for the natural language processing. The system's architecture is based on the differential theory and Levin verb classes. This paper selects about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. The experiments show that SENKOV has 44 top nodes and depth of about 2.35. In addition this paper applied the SENKOV System to co-occurrence constraint relationship among a adverbs and verbs, and proves the validity of the system. This paper is important in that it has made the first trial to classify Korean verb concept for HCl.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
The paper presents methodology and techniques for design and implementation of the SENKOV System based on the validation of set membership and dictionaries. And it performs verb concept classification available for establishing the selectional restriction relationships among adverbs and verbs. The paper is important in that it has made the first attempt at classifying Korean verb concepts for the semantic analysis. We select about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. According to results of the experiments, SENKOV has 44 top nodes and depth of average 2.35, and that it can be utilized to classify Korean verb concept for the selectional restrictions among adverbs and verbs.
전국의 20-30대 성인남녀 249명을 대상으로 밀키트 소비 실태와 밀키트 선택속성에 대한 중요도-만족도 분석을 한 결과 조사대상자의 85.5%가 밀키트 구매 경험이 있었고, 밀키트 구매 경험은 여자가 남자에 비해 (p < 0.01), 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.05), 직장인이 직장이 없는 경우에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 많았다. 밀키트는 주로 대형할인마트 (44.6%), 온라인 쇼핑몰 (33.3%)에서 식사용 (60.6%), 여행용 (18.3%), 야식용 (13.1%)으로 구매하였다. 밀키트 구매 이유는 재료 손질 및 조리가 간편해서 (89.2%), 여러 식재료를 한 번에 구매할 수 있어서 (60.1%), 요리를 잘 못해서 (27.7%)의 순이었고, 밀키트를 혼자 먹는 경우는 전체의 31.0%였으며 전체적인 만족도 (5점 척도)는 평균 4.11점이었다. 밀키트 중 구매 비율이 높은 제품은 한식 국물요리 (69.5%), 한식 주찬류 (47.4%), 분식류 (46.9%) 순이었고, 여자가 남자에 비해 분식류 (p < 0.01), 샐러드류 (p < 0.05), 동남아 음식 (p < 0.05)의 구매 비율이 유의적으로 높았으며, 서양식 육류요리의 구매 비율은 1인 가구가 다인 가구에 비해 (p < 0.05), 혼자 섭취하는 경우가 가족이나 친구와 함께 섭취하는 경우에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 높았고, 밀키트를 식사용으로 구매하는 경우는 20대가 30대에 비해 유의적으로 높았다 (p < 0.05). 밀키트 선택 속성에 대한 요인분석 결과 '식품의 품질', '포장과 다양성', '밀키트의 품질', '편리성과 가격'으로 4개 요인이 추출되었다. '밀키트의 품질'과 '편리성과 가격'은 중요도 평가 점수 평균이 4점 이상이었고 '식품의 품질'요인의 중요도는 다인 가구가 1인 가구에 비해 유의적으로 높았으며 (p < 0.05), '포장과 다양성'요인의 중요도는 여자가 남자에 비해 (p < 0.01), 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.05), 다인 가구가 1인 가구에 비해 (p < 0.05), 30-39세가 20-24세에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 높았다. '밀키트의 품질'요인의 중요도는 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.001), 다인 가구가 1인 가구에 비해 (p < 0.001), 30-39세와 25-29세가 20-24세에 비해 (p < 0.01) 유의적으로 높았다. 밀키트 선택속성에 대한 ISA 결과 가장 우선적으로 개선이 필요하다고 분석된 항목은 '가격'이었다. 밀키트 이용 고객의 만족도 향상을 위해서는 가성비가 좋은 다양한 용도의 밀키트 제품 개발이 필요하다고 판단된다.
EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.
감자 잎말림 바이러스를 검정하기 위하여 ELISA 및 전자현미경에 의해 바이러스 감염이 확인된 기내 배양중인 감장의 줄기로부터 RT-PCR 분석을 수행하였다. 분리된 총 RNA들로부터 바이러스 cDNA를 합성하고 감자 잎말림 바이러스 외피단백질의 일부인 465bp를 특이하게 증폭하도록 고안한 두 primer를 사용하여 PCR 반응을 하였다. 증폭된 465pb의 DNA 절편의 염기서열을 분석한 결과 역시 감자 잎말림 바이러스임을 확인하였다. 바이러스 검정에 있어서 EL-ISA 방법과 RT-PCR 방법간의 민감도를 조사한 결과 RT-PCR 방법간의 민감도를 조사한 결과 RT-PCR 방법이 ELISA 방법보다 감자 잎말림 바이러스검정에 있어서보다 정확한 방법인 것으로 사료된다.
소형 레이더 신호를 정량적으로 분석하여 해상물표의 운동정보를 실시간으로 추출 및 표시하기 위한 radar target extractor(RTX)를 개발하고, 이 장치를 소형 레이더 장치에 부착시켜 소형 연근해 어선에서도 타선의 진운동정보나 충돌회피정보와 같은 각종의 항해정보를 활용토록 하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 RTX는 IBM PC 의 ISA bus를 통해 데이터를 입출력할 수 있도록 설계된 신호처리장치로서, 일반 선박용 레이더에서 출력되는 video signal, trigger, antenna bearing pulse, antenna heading mark를 직접 입력할 수 있도록 하였다. 이 장치는 레이더 펄스신호가 해상에 존재하는 물표로부터 반사되어 수신될 때, 그 물표의 신호정보 및 위치좌표정보를 PC 의 CPU 에 의해 처리하지 않고 RTX 자체에 내장된 전용 DSP를 이용하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 이 장치에 서 video 신호는 analog devices 사의 AD9042 (12 bit, 40 MHZ monolithic A/D converter)를 이용하여 digital 신호로 변환되고, 그 화상 신호는 CRT에 PPI 방식으로 표시되었다. 이 때 안테나가 회전하면서 탐지한 레이더 물표의 echo 신호는 echo 신호의 강도가 증가하면서 다른 물표의 위치와 구별되면 하나의 물표로서 판정한다. 이 경우, 표적식별 알고리즘은 물표가 미리 설정한 물표포착영역(target acquiring zone)내에 있고, 해당 물표의 크기와 다른 물표와의 거리등에 대한 데이터가 식별기준을 만족하는가에 대한 처리를 수행하도록 개발되었다. 본 연구는 현재 소형어선에 탑재되고 있는 소형레이더의 성능 향상에 크게 기여할 것으로 판단되고, 또한 소형어선용 저가형 ARPA 시스템의 국산화에 필요한 기반기술을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
설문조사 및 응답자의 지각을 바탕으로 하는 항만선택연구의 암묵적인 가정은 항만선택속성들의 선호크기가 선택행위에 비례적이라는 것이다. 그러나 항만선택 속성들도 직선만이 아닌 비선형적 특성을 갖을 수 있다. 본 연구는 항만선택연구에 성격이 유사한 카노모형을 원용하여 항만선택속성의 비선형적 특성을 확인 하였다. 연구결과 선사의 항만선택속성들중 복합운송연계성과 항만규모 등이 당연특성으로 평가되는 등 여러 속성들이 비선형적 특성으로 평가되었다. 따라서 항만공사와 운영사 등의 항만 서비스제공자들은 선사들의 비선형적 항만선택특성을 반영한 항만운영전략을 구축해야 할 것이다. 본 연구가 항만선택 특성을 탐색적으로 분석하였기 때문에 추후 국내외 항만 및 이해당사자들을 대상으로 한 추가적인 검증연구가 필요하다. 또한 분석 및 전략수립에 활용한 카노모형 및 중요도 선택분석방법도 명확한 특성의 파악과 전략지침의 제시가 가능하도록 개선할 필요가 있다.
본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.
Recently, many researches on the supply of public rental-housings that utilize modular houses have been conducted for the expanded supply of public rental house and consumer-customized supply. For this reason, a research on recognition and satisfaction of residents who live in modular houses was conducted based on their evaluations on public rental houses utilizing actual modular houses. Consequently planning guidelines that would increase residency satisfaction was drawn. Surveys and interviews of 'The Gongneung Hee-mang Housing' were conducted, and analyses of descriptive statistics, multiple regression analysis and importance-satisfaction analysis were conducted. The post occupancy evaluations inform that to gain extra recognition by promoting advantages of modular houses and engaging in educational activities are needed. Dealing with issues such as external noises and vibrations, proper common facility, interior space plan, taking account of facility plan is also needed. This study would contribute to establish modular house planning, reflecting the residents' practical demands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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