본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.
성공적인 보철 수복물을 제공하기 위해서는 치과의사와 치과기공사 간의 긴밀한 의사소통은 중요한 요소이다. 치과기공사와 의견 교환은 주로 기공의뢰서와 사진촬영의 형태로 이루어져 왔으나 정보 전달이 제한될 수 있다고 보고되었다. 현재는 디지털 기술에 기반을 둔 보철물 제작이 일반화됨에 따라 영상 객체를 웹상에 저장하고 모바일 브라우저를 통해 손쉽게 확인할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CAD 소프트웨어를 이용하여 보철물을 설계하고 웹뷰어를 통해 치과의사와 설계된 보철물을 검토하여 보철물의 설계를 개선한 증례들을 소개한다. 본 프로토콜을 통해 교합면 및 치관 형태, 대합치 치료, 치은측 치간 공극의 크기, 가공치 하방 형태 등을 개선할 수 있었다. 이러한 웹뷰어를 통한 보철물 설계를 3차원적으로 치과의사와 공유하고 토의하여 수정하는 과정은 구강내 조건의 다양성과 개별화된 요구를 반영하는 데 기여하여 기능적이고 심미적인 보철물을 제작하는 데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 항공사 승무원의 서비스 품질 향상 방안을 찾기 위해 승무원의 고객지향성에 중점을 두고 감성지능과 지식공유의 역할을 파악하고자 하였다. 이를 위해 승무원의 감성지능과 고객지향성의 영향관계를 알아보고 그 과정에서 지식공유가 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 설문조사는 2021년 5월 6일부터 2021년 5월 27일까지 약 3주 동안 실시하였고, 통계프로그램 SPSS 23.0과 AMOS 23.0을 사용하여 총 426부를 최종분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 항공사 승무원의 감성지능은 고객지향성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 항공사 승무원의 감성지능은 지식공유에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 항공사 승무원의 지식공유는 고객지향성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 항공사 승무원의 감성지능과 고객지향성의 관계에서 지식공유는 유의한 매개효과가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 토대로 항공사는 승무원의 감성지능을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램을 마련하고, 지식공유를 활성화할 수 있는 조직 문화를 형성하는 등 조직 차원에서의 지원 방안을 고려할 수 있다.
분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.
본 논문에서는 연주자 자세의 그라운드 트루스 획득을 위한 반자동 주석 방법인 SAAnnot-C3Pap를 제안한다. 기존 음악 도메인에서 2차원 관절 위치에 대한 그라운드 트루스를 획득하기 위하여 2차원 자세 추정 방법인 오픈포즈를 활용하거나 수작업으로 라벨링 하였다. 하지만 기존의 오픈포즈와 같은 자동 주석 방법은 빠르지만 부정확한 결과를 보인다는 단점이 있고, 사용자가 직접 주석을 생성하는 수작업 주석화의 경우 많은 노동력이 필요하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 둘의 절충 방안인 반자동 주석화 방법인 SAAnnot-C3Pap을 제안한다. 제안하는 SAAnnot-C3Pap은 크게 3가지 과정으로 오픈포즈를 사용하여 자세를 추출하고, 추출된 부분 중 오류가 있는 부분을 슈퍼바이즐리를 사용하여 수정한 뒤, 오픈포즈와 슈퍼바이즐리의 결과값을 동기화하는 과정을 수행한다. 제안하는 방법을 통하여 오픈포즈에서 발생하는 잘못된 2차원 관절 위치 검출 결과를 교정할 수 있었고, 2명 이상의 사람을 검출하는 문제를 해결하였으며, 연주 자세 그라운드 트루스 획득이 가능하였다. 실험에서는 반자동 주석 방법인 오픈포즈와 본 논문에서 제안하는 SAAnnot-C3Pap의 결과를 비교·분석한다. 비교 결과, 제안하는 SAAnnot-C3Pap는 오픈포즈로 잘못 수집된 자세 정보를 개선한 결과를 보였다.
Water-resisting key stratum (WKS) between coal seams is an important barrier that prevents water inrush from goaf in roof under multi-seam mining. The occurrence of water inrush can be evaluated effectively by analyzing the fracture of WKS in multi-seam mining. A "long beam" water inrush mechanical model was established using the multi-seam mining of No. 2+3 and No. 8 coal seams in Xiqu Mine as the research basis. The model comprehensively considers the pressure from goaf, the gravity of overburden rock, the gravity of accumulated water, and the constraint conditions. The stress distribution expression of the WKS was obtained under different mining distances in No. 8 coal seam. The criterion of breakage at any point of the WKS was obtained by introducing linear Mohr strength theory. By using the mechanical model, the fracture of the WKS in Xiqu Mine was examined and its breaking position was calculated. And the risk of water inrush was also evaluated. Moreover, breaking process of the WKS was reproduced with Flac3D numerical software, and was analyzed with on-site microseismic monitoring data. The results showed that when the coal face of No. 8 coal seam in Xiqu Mine advances to about 80 m ~ 100 m, the WKS is stretched and broken at the position of 60 m ~ 70 m away from the open-off cut, increasing the risk of water inrush from goaf in roof. This finding matched the result of microseismic analysis, confirming the reliability of the water inrush mechanical model. This study therefore provides a theoretical basis for the prevention of water inrush from goaf in roof in Xiqu Mine. It also provides a method for evaluating and monitoring water inrush from goaf in roof.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
지하공간을 구성하고 있는 지중구조물, 지반, 암반 등 다양한 구성 요소 중에 지질공학적 측면을 포함한 모든 정보에 대한 모델 구축은 현실적으로 어려운 과정이며, 현재 진행형인 분야이다. 본 연구에서는 지질공학적인 정보모델 구축 과정이 비교적 쉬운 상용 소프트웨어를 활용하여 제주도 일부 지역 대상의 3차원 지질정보모델, 동굴형상정보모델, 도로 주변 현황 정보모델까지 한 번에 디지털화하는 과정이 포함되어 있다. 제주도에 존재하는 수많은 자연동굴 중에 도로와 교차하는 위치 중 제주도 한림 재암천굴을 대상으로 CaveBIM 기반의 디지털 트윈 구축에 관한 연구를 수행 중이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용한 동굴 형상 정보모델링, 지질 정보 및 지구물리탐사 자료를 활용한 3D 지질 모델링, 드론을 활용한 재암천굴 상부 도로 주변 현황 정보모델링 등의 개별 데이터 구축과 통합을 통해서 디지털화하는 과정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 한림-제주 지역에 대한 전역모델(GSM) 및 재암천굴에 대한 국부모델(LSM)을 구축하였다. 또한 재암천굴에 대한 LSM 구축 시 교차검증을 수행하여 결과를 비교 및 분석하였다.
목적 : 본 연구는 작업치료 활동에서 대상자의 몰입상태정도를 측정하는 한글판 작업과제 몰입상태척도(Korean version of Flow State Scale for Occupational Task: K-FSSOT)를 개발하는 것이다. 연구방법 : 한글판 작업과제 몰입상태척도 개발을 위해 체계적인 번안과정을 거쳐 타당도 및 신뢰도 검증을 하였다. 타당도 검증은 작업치료사 10명의 내용타당도와 환자 20명의 문항이해도 조사를 통해 CVI 값을 산출하였다. 신뢰도 검증은 환자 33명의 내적일치도 및 검사-재검사 신뢰도를 조사하였다. 결과 : 내용타당도의 문항별 I-CVI 값은 .90~1.00으로 나타났고, 전체 항목의 평균인 S-CVI 값은 .97로 적절한 것으로 확인되었다. 신뢰도 검증 결과 전체 문항의 내적일치도 값은 .855로 높은 수준으로 나타났으며, 검사-재검사 신뢰도 값은 .894(p<.01)로 높은 상관관계를 보임으로 높은 신뢰도가 확인되었다. 결론 : K-FSSOT가 대상자의 참여와 몰입을 고민하는 작업치료사에게 작업치료 활동을 수행하는 대상자의 몰입상태정도를 측정하는데 유용한 도구로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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