곡물(穀物)의 초기온도(初期溫度), 함수율(含水率), 공극률(空隙率)을 변화(變化)시키면서 미맥(米麥)의 비열(比熱)을 Cooling curve method에 의(依)해 측정(測定)하여 이들 세 인자(因子)를 함수(函數)로 하는 미맥(米麥)의 비열(比熱)에 관(關)한 수학적(數學的) 모델을 개발(開發)하였으며 이들 인자(因子)들이 비열(比熱)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)했던 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 공시(供試)된 미맥(米麥)의 비열(比熱) 변화(變化) 범위(範圍)는 과맥의 경우 $1.8209-2.7041kJ/kg\;^{\circ}K$, 대맥(大麥) $1.8862-2.5625kJ/kg\;^{\circ}K$, Japonica형(型)벼 $1.5167-2.3779kJ/kg\;^{\circ}K$, 통일형(統一型)벼 $1.5260-2.3981kJ/kg\;^{\circ}K$였다. 2. 곡물(穀物)의 초기온도(初期溫度), 함수율(含水率), 공극률(空隙率) 등(等)을 함수(含水)로 하는 미맥(米麥) 비열(比熱)을 모델을 각(各) 공시곡물(供試穀物) 별(別)로 개발(開發)하였으며 벼의 경우 Japonica형(型)벼와 통일형(統一型)벼의 모델을 따로 유도(誘導)하였다. 3. 곡물(穀物)의 초기온도(初期溫度)에 따른 비열(比熱)의 변화(變化)는 벼의 경우 초기온도(初期溫度)에 따라 감소(減少)하였으나 보리의 경우는 초기온도(初期溫度)에 따라 증가(增加)하였다. 4. 미맥(米麥)의 비열(比熱)은 그 함수율(含水率)이 증가(增加)함에 따라 대체(大體)로 증가(增加)하였다. 5. 공극률(空隙率)에 따른 비열(比熱)의 변화(變化)는 통일형(統一型) 벼를 제외(除外)한 모든 공시곡물(供試穀物)에서 공극률(空隙率)에 따라 비열(比熱)은 감소(減少)하였다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
소프트웨어 품질 개선과 관련된 조직 및 기업들의 노력들은 소프트웨어 생산성과 품질을 어느 정도 향상시켰지만 근본적인 해결 방안이 되지 못하여왔다 이와 같은 결과는 인력과 기술보다는 프로세스의 제도화의 부족에서 기인한다(1). 최근에는 프로세스 또는 작업 산출물이 명시된 요구사항과 계획, 표준을 따르게 하여 프로세스와 산출물을 가시적으로 관리하는 프로세스 품질보증을 통한 품질의 향상을 시도하는 움직임이 활성화되고 있으며, 이와 관련된 표준들과 모델들이 제시되고 있다. 하지만 관련 표준들과 모델들에서 제시된 내용은 추상적이며, 이를 적용하는데 필요한 세부적인 절차나 방법, 관련 산출물 등에 대해 기술하고 있지 않다. 따라서 표준 및 모델에서 제시하는 내용을 도입하고자 하는 조직들은 관련 표준의 전체 구조 및 내용을 숙지하고 받아들이기 위한 긴 노력과 많은 공수를 들여야만 품질에 대한 해당 조직의 목적 및 목표를 충족시킬 수 있는 소프트웨어 품질보증 활동 프로세스를 확립할 수 있다. 이에 본 연구에서는 조직들이 보다 편리한 방법으로 체계적이고 견고한 품질 보증 활동 프로세스를 구축할 수 있도록 지원하기 위한 패키지를 개발하였다. 본 연구에서 개발 된 패키지는 CMM/CMMI, ISO15504, ISO12207등의 관련 표준에서 기술하고 있는 품질보증 활동과 소프트웨어 프로세스 전 주기에 대한 내용의 분석, 기존연구의 분석 및 구조화, Best Practice 평가 및 분석의 과정을 통해 소프트웨어 품질보증 활동을 체계적이고 구조적으로 지원할 수 있는 소프트웨어 품질보증 지원 패키지이다. 개발된 패키지를 활용하면, 조직들은 조직의 여건 및 특성, 그리고 프로젝트의 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.
동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 도선상에서 발생하는 결함 위치와 이상 유무를 감지하는 새로운 고분해능 반사측정법인 시간-주파수 영역반사측정법 (TFDR, Time-Frequency Domain Reflectometry)을 제안하였다. 고전적인 반사측정법들은 단지 시간 또는 주파수의 한 영역에서 분석되어져 왔으나, 본 논문에서 제시한 TFDR은 도선의 결함 위치와 이상 유무를 발견하기 위해 과도신호의 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 이용할 수 있는 시간-주파수 분석기법으로 특성화하였다. TFDR의 기준신호 설계는 측정 케이블의 물리적 성질들을 고려하여 주파수 밴드를 결정하며, 도선의 결함감지와 추정은 시간-주파수 상호상관관계 함수에 의해 이루어진다. TFDR 시스템을 이용하여 여러 결함 상태를 가진 실제 coaxial cable (RG-142, RG-400)에 대해 실험하였고 정확성을 입증하기 위해 TDR (Time Domain Reflectometry) 장비와 성능을 비교하였다. 본 논문에서는 TFDR이 TDR보다 작은 오차로 결함을 찾아냄을 나타내고 있으며, 측정된 정확도는 TFDR의 오차율이 0.5% 이하로 TDR (54750A/54754A) 장비보다 성능이 월등히 우수하다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.
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
본 연구에서는 통합교육을 통해 성취할 수 있는 효과변인을 추출하기 위하여 통합교육 교육과 연구 전문가 46명을 대상으로 델파이 연구를 진행하였다. 델파이 조사는 3차에 걸쳐 진행하였다. 1차 설문은 통합교육을 통해 성취해야 하는 능력에 대한 개방형 문항으로 구성하였으며, 2차 설문에서는 1차 설문 결과의 분석을 통해 추출된 효과변인에 대한 동의정도를 응답하도록 하였다. 3차 설문에서는 2차 설문결과로부터 얻은 효과변인의 평균, 표준편차 및 사분위수 값을 제시한 후 다시 동의정도를 응답하도록 하여 전문가들의 의견을 수렴하였다. 3차 설문에서는 범주 타당도와 가장 중요하다고 생각하는 상위 다섯 개 변인을 선정하는 문항을 추가하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1차 설문의 응답결과를 분석하여 총 19개의 효과변인을 추출하였다. 2차 설문의 분석 결과, 1차 설문에서 얻은 효과변인들 중 1개(진로의식)를 제외한 18개 변인이 기준에 부합하여 이들을 최종 변인으로 확정하였고, 각 변인의 의미와 속성에 기초하여 다섯 가지로 범주화하였다. '창의성 관련 변인'으로 사고의 유연성, 연관적 사고력, 직관적 사고력, 창의적 사고력, '문제해결 관련 변인'으로 메타인지능력, 문제인식 및 해결방안 도출, 비판적 사고력, 의사결정능력, 적용력, 지식정보처리능력, '통합인지와 감성 관련 변인'으로 여러 교과에 대한 관심과 흥미, (학문/의견/문화/개인/사회 등의)차이에 대한 이해와 수용, 통합적 사고력, '대인관계 관련 변인'으로 의사소통능력, 협동성, '학문적 소양 관련 변인'으로 인문학적 상상력, 기초학문지식과 소양, 학습동기를 분류하였다. 동의정도가 높게 나타난 변인은 '창의성과 문제해결 관련 변인'에 해당하였으며 중요도에 대한 선택 빈도가 높게 나타난 변인은 '통합인지와 감성 관련 변인'에 해당하는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 통합교육의 실행과 평가와 관련된 교육적 시사점을 논의하였다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
최근 제품 판매 활동에 있어서 보증수리기간 연장과 관련 부품의 품질을 중심으로 하는 서비스 경쟁이 치열해지고 있다. 이러한 서비스 경쟁에 관련된 변수들은 대부분 명확하지 않으며, 생산 현장의 전문 지식들이 요구되기 때문에, 제품 판매에 관련된 의사결정에 있어서 보다 정교한 도구들의 사용이 요청되고 있다. 이러한 문제들은 제품 서비스 분야에 국한된 것이 아니고, 금융 관련기관, 신용 평가 기관, 보험회사와 같은 조직 및 관련 연구자들에게도 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문은 이러한 문제에 관련하여 하나의 퍼지 전문가 시스템을 임베디드 프로그램으로 개발하기 위한 접근 방식을 나타내고, 구체적으로 자동차 판매 서비스 경쟁에 있어서 중요한 부분으로 등장하고 있는 보증수리기간 연장을 중심으로 하는 의사결정 시스템을 제공하는데 있다. 퍼지 전문가 시스템의 구축 도구로는 문제와 해의 상술이 우리에게 익숙한 수학적 표현이 가능하고 사용자 중심의 통합적인 환경을 제공하고 있는 MATLAB을 사용하고, 이것을 기존 회사의 응용 프로그램에 임베디드하기 위한 API 함수들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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