본 논문에서는 RISC 마이크로프로세서에 DSP프로세서를 추가하여 멀티미디어 기능이 강화된 응용에 알맞은 마이크로프로세서(YS-RDSP)를 제안한다. YS-RDSP는 최대 4개의 명령어를 동시에 병렬로 처리할 수 있다. 프로그램의 크기를 줄이기 위해 YS-RDSP는 16비트와 32비트의 두 가지 명령어 길이를 지원한다. YS-RDSP는 칩 하나로 RISC마이크로프로세서의 programmability 및 제어능력에 DSP의 처리능력을 제공하기 위하여 8-KByte ROM과 8-KByte RAM을 내장하고 있다. 칩 내에 있는 주변장치중 하나인 시스템 컨트롤러는 저전압 동작을 위한 3가지의 전압강하모드를 지원하며 SLEEP명령어는 CPU코어와 주변장치의 동작상태를 변환시킨다. YS-RDSP프로세서는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 0.6um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 자동화 P&R에 의해 10.7mm8.4mm코어 면적을 갖도록 레이아웃 되었다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study is to investigate levels of stress, self-esteem, and powerlessness in Korean husbands married to foreigner wives. Methods: The subjects were 183 Korean men who were living with foreigner wives in the Gwangju, Jeonnam and Jeonnbuk areas. Data were collected from January to May 2012 and analyzed by descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Scheffe$\acute{e}$ test, Pearson's correlation coefficient, and backward multiple regression with the SPSS PC WIN version 18.0. Results: The average level of stress was 4.48, with difficulties in international marriage experienced by the subjects due to differences in language and culture. The average reported self-esteem score was 29.69, and the average powerlessness score 117.76. There were significant differences in perceived powerlessness depending on the employment statuses, income levels, and nationalities of the participants' wives, and their perceived levels of satisfaction with living with a foreigner wife. Powerlessness was positively correlated with stress (r=.41, p<.001), and negatively correlated with self-esteem(r=-.63, p<.001). The factors affecting the perceived powerlessness included self-esteem (${\beta}$=-.54, p<.001), stress (${\beta}$=.28, p<.001), lower income (${\beta}$=.13, p = .016), and working wife (${\beta}$=.12, p = .036). Conclusion: Healthcare providers need to explore strategies to improve self-esteem and powerlessness in Korean men married to foreigner wives.
2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.
This paper presents the development and applications of the software package JIFEX, a new finite element system which can be used for structural analysis and optimum design by the modern computer hardware and software technologies such as MS Windows95/NT and Pentium PC platforms. The complete system of JIFEX is programmed with $C/C^{++}$ language to make full use of advanced facilities of MS Windows95/NT. In the system, the finite element data pre-processing, based on the most popular CAD package AutoCAD (R13, R14), has been implemented, so that the finite element modeling could be integrated with geometric modeling of CAD. The system not only has interactive graphics facility for data post-processing, but also realizes the real-time computing visualization by means of the Dynamic Data Exchange (DDE) technique. Running on the Pentium computers, JIFEX can solve large-scale finite element analysis problems such as the ones with more than 60000 nodes in the finite element model.
The fundamental frequency, or f0, is an important acoustic measure in the prosody of human speech. The current study examined the f0 distribution of a corpus of spontaneous speech in order to provide normative data for Korean speakers. The corpus consists of 40 speakers talking freely about their daily activities and their personal views. Praat scripts were created to collect f0 values, and a majority of obvious errors were corrected manually by watching and listening to the f0 contour on a narrow-band spectrogram. Statistical analyses of the f0 distribution were conducted using R. The results showed that the f0 values of all the Korean speakers were right-skewed, with a pointy distribution. The speakers produced spontaneous speech within a frequency range of 274 Hz (from 65 Hz to 339 Hz), excluding statistical outliers. The mode of the total f0 data was 102 Hz. The female f0 range, with a bimodal distribution, appeared wider than that of the male group. Regression analyses based on age and f0 values yielded negligible R-squared values. As the mode of an individual speaker could be predicted from the median, either the median or mode could serve as a good reference for the individual f0 range. Finally, an analysis of the continuous f0 points of intonational phrases revealed that the initial and final segments of the phrases yielded several f0 measurement errors. From these results, we conclude that an examination of a spontaneous speech corpus can provide linguists with useful measures to generalize acoustic properties of f0 variability in a language by an individual or groups. Further studies would be desirable of the use of statistical measures to secure reliable f0 values of individual speakers.
본 연구는 스마트교육의 한 요소인 스마트 기기를 활용하여 축적된 데이터를 기초로 유아의 개별 맞춤학습을 위한 스마트교육환경을 구축하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 유치원 만5세 학급에서 자유선택활동 운영을 위한 개선 방안을 제안하고, 유아 스스로 놀이 계획을 세우고 평가하는 자유선택활동 운영시스템을 구현하였다. 본 연구 참여한 유아들은 놀이계획, 놀이수행 및 수행평가등 전체 활동시간을 스스로가 적극적이며 즐겁게 참여하였다. 그 결과 유아는 스마트기기를 통한 자신의 흥미영역에 대한 활동선택에 기존교육환경보다 적극적으로 참여하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 자유선택활동 운영시스템을 이용한 교사는 분석된 자료를 활용하여 스마트기기를 이용한 개별유아의 흥미분야와 학습수준 및 교실의 각 영역별 이용형태를 혼자서 쉽게 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
This study aimed to analyze the research trends of the abstract data of ergonomic studies registered in MEDLINE, a medical bibliographic database, using word embedding. Medical-related ergonomic studies mainly focus on work-related musculoskeletal disorders, and there are no studies on the analysis of words as data using natural language processing techniques, such as word embedding. In this study, the abstract data of ergonomic studies were extracted with a program written with selenium and BeutifulSoup modules using python. The word embedding of the abstract data was performed using the word2vec model, after which the data found in the abstract were vectorized. The vectorized data were visualized in two dimensions using t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). The word "ergonomics" and ten of the most frequently used words in the abstract were selected as keywords. The results revealed that the most frequently used words in the abstract of ergonomics studies include "use", "work", and "task". In addition, the t-SNE technique revealed that words, such as "workplace", "design", and "engineering," exhibited the highest relevance to ergonomics. The keywords observed in the abstract of ergonomic studies using t-SNE were classified into four groups. Ergonomics studies registered with MEDLINE have investigated the risk factors associated with workers performing an operation or task using tools, and in this study, ergonomics studies were identified by the relationship between keywords using word embedding. The results of this study will provide useful and diverse insights on future research direction on ergonomic studies.
본 연구는 일목요연하게 정리되지 않은 구어체(대화)에 대한 텍스트 자동 요약 모델을 적용시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 구어체 데이터인 SAMSum 데이터를 활용하였고, 선행연구에서 문어체 데이터 텍스트 자동 요약 모델 연구에서 제안한 BERTSumExtAbs 모델을 적용하였다. SAMSum 데이터셋은 70% 이상은 두 사람 간 대화, 나머지 약 30%는 세 사람 이상 간 대화로 구성되어 있다. 본 논문에서는 텍스트 자동 요약 모델을 구어체 데이터에 적용하여, ROUGE Score R-1 부문에서 42.43 이상의 결과를 도출해내었다. 또한, 텍스트 요약 모델로 기존에 제안된 모델인 BERTSum 모델을 fine-tuning하여, 45.81의 높은 점수를 도출했다. 본 연구를 통하여 구어체 데이터에 대한 텍스트 생성 요약의 성능을 입증하였으며, 앞으로 사람의 자연어를 있는 그대로 컴퓨터가 이해하여 다양한 task를 해결하는 데 기초 자료로 활용되길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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