화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다.
에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.
누에 BmNPV는 잠사업에 있어서 가장 위해한 바이러스로써 익히 보고되었으며, 종종 잠사업의 심각한 경제적 손실을 야기하기도 한다. 곤충의 박테리아, 곰팡이 그리고 원생동물과 같은 다양한 병원체에 대응하는 곤충의 생체 방어기작에 대한 연구가 많이 알려져 있지만, 항바이러스 기작에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 누에서 처음으로 누에의 BmNPV에 대한 생체방어 관련 유전자를 선발하기 위하여, 누에에 인위적으로 BmNPV를 주사하여 면역을 유도한 다음, 이로부터 cDNA 유전자은행을 제작하였다. 제작된 cDNA 유전자은행으로부터 무작위로 3,332개의 cDNA 클론을 선발하여 정상 누에에 비하여 BmNPV에 의해 면역이 유도된 누에에서 차별화 발현되는 109종의 잠정 항바이러스 유전자 클론을 차별화선별법에 의해서 분리하였다. 본 연구를 통해 확보한 109개의 유전자 정보는 누에의 바이러스에 대한 면역반응뿐만 아니라 최근에 개발된 누에 형질전환 기술을 이용하여 BmNPV 저항성 누에 품종을 개발하는데 중요한 기초 자료를 제공할 것으로 기대되며 또한, 인간의 중요한 항바이러스제 개발을 위한 모델 곤충으로써 누에를 이용하는데 기초 자료로 활용될 것으로도 기대된다.
인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.
수차례의 산업혁명과 기술의 발달로 현대인들에게 시간적 여유로움이 생겼지만 이에 반해 현대인들 중 75% 이상이 '시간부족 현상' 문제를 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 현대인들의 효율적인 시간 관리를 위한 모바일 앱(APP) 서비스 개선의 여지가 있다고 판단되어 사용성 평가도구 개발 연구를 진행하였다. 먼저 각 목적이 상이한 시간관리 앱 6개의 사례조사를 통해 현황 및 구조를 분석하였으며, 사용편의성에 관한 선행연구를 진행하여 조작성, 인지성, 사용자적합성, 작업오류의 최소화, 공유성으로 총 5가지의 평가원칙을 정립하였다. 이를 기반으로 시간관리 모바일 앱 사용성 평가항목 초안을 작성하였으며, 이것을 5년 이상, 10년 이하의 디자인 전문가 집단을 대상으로 3차례의 델파이조사를 통해 총 44개의 사용성 평가도구 항목을 도출하였다. 그 결과 직관적인 화면 및 메뉴구성과 사용자의 콘텐츠 인지가 가장 중요한 요소로 평가되었으며, 기능적 측면에서의 사용자의 오류 방지 및 사용성을 위한 메인 콘텐츠 화면의 구조, 기능 개선의 필요성 등의 결론이 도출되었다. 본 연구는 기존 시간관리 모바일 앱 사용성 개선에 기여할 뿐만 아니라 향후 효율적인 시간관리 및 목적 증진을 위한 통합적 시간관리 플랫폼 설계 연구의 자료로 활용될 것이며, 나아가 앱 개발 또는 사용성에 관한 학술적 참고자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
종격동기종은 치과 영역에서 매우 드물고 잠재적으로 위험한 합병증이다. 이의 흔한 원인으로는 핸드피스와 고압 공기/물 주사기를 사용하는 발치, 근관치료, 잇몸 밑 치은연하 소파술 등이 있다. 본 증례는 임플란트 식립을 위한 전 치료로 주사기를 이용하여 상악동에 골이식을 시행받은 61세 여자에게서 발생한 대량의 종격동기종과 피하기종의 증례이다. 환자는 치료 도중 갑작스럽게 발생한 구강 통증과 함께 의식 소실이 발생하였고, 응급실로 전원 되었다. 영상학적 검사상 종격동기종과 함께 얼굴과 목부위 전체에 피하기종이 발견되었다. 예방적 항생제, 산소 흡입, 금식 등의 보존적 치료가 이루어졌고, 합병증 없이 7일 만에 퇴원하였다. 환자의 실신은 시술 중 상악동 천공 후 과량의 공기유입으로 인해 발생한 종격동기종에 의해 순간적인 강한 흉부 압박으로 혈압 감소와 통증 쇽에 의한 것으로 생각된다. 치과 치료 중 환자가 의식을 잃었다면 기도 폐쇄의 위험성이 있기 때문에 종격동기종을 즉각적으로 감별하고 치료해야 한다.
본 연구의 목적은 모바일 애플리케이션을 활용하여 공손 영어 표현 학습의 가능성을 고찰하고자 하는 것이다. 의사소통 능력의 향상을 도모하기 위해서는 문법적, 담화 능력 외에도 사회 언어적 능력이 필요하다. 상대방이 누구인지, 어떠한 대화 상황에 직면했는지, 대화의 주제나 목적 등에 따라 사회적 가치에 맞는 적합한 표현을 구사할 줄 알아야 한다. 상대방의 지위나 나이가 화자보다 높거나 상대방과의 친밀도가 낮을 경우 한국인 화자는 공손한 표현을 구사하게 된다. 한국어는 언어 자체적으로 경어 체계를 지니고 있지만 영어는 이와 다르기 때문에 학습자들은 영어의 공손 표현을 학습할 필요가 있다. 이를 위해 공손 언어 학습에 학습자들이 교실에서 누구나 쉽게 사용할 수 있는 모바일을 접목시키고자 한다. 학습 교재로는 영국의 시대극 "다운튼 애비"(Downton Abbey)를 이용하였는데 이 드라마는 귀족들의 삶을 중심으로 다루었기 때문에 공손 표현을 학습하기에는 매우 적합하다. 모바일 활용을 통한 공손 영어 학습의 효율성과 모바일 애플리케이션의 활용 가능성을 고찰하기 위해 네이버 밴드를 활용한 실험반과 일반적인 팀별 활동을 중심으로 한 통제반을 설정하였다. 두 반의 공손 언어 학습 효과를 확인하기 위해 두 번의 평가가 시행되었고 개방형 설문조사가 실시되었다. 평가 결과 모바일 애플리케이션의 사용은 공손 영어 표현 학습에 긍정적인 효과가 있었으며 모바일이 수업 후 활동으로 사용하기에 효율적인 학습 도구인 것으로 나타났다. 개방형 설문 조사에서 학습자들은 공손 표현을 우아하거나 고급스러운 언어 형식으로 인지하거나 실용적 표현과 구분하는 경향이 있었다. 시대극을 이용하여 공손 언어를 교수할 경우 교수자들은 현대 영어와의 접목을 고려할 필요가 있겠다.
본 연구는 호흡근의 지속적 훈련이 필요한 경수손상 환자에게 취주악기를 사용한 음악치료가 호흡, 구강 운동 및 조음에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 시행되었던 프로그램의 참여자 중 경수 손상환자 군에 해당하는 3명의 결과를 선별하여 사후 데이터 분석 하였다. 프로그램에 사용할 취주악기로 호기와 흡기를 모두 활용하는 하모니카를 선택하였다. 기간은 총 6주간 주 1회 30 ~ 40분씩 시행하였고, 소그룹으로 진행 후 개별적으로 연습을 유지하도록 당일 진행내용이 자료로 제공되었다. 평가는 호흡관련 요소인 최대 호기량과 취주악기의 특징을 반영한 구강운동 그리고 조음검사로 시행하였고, 이에 대해 사전사후 결과를 비교하여 확인하였다. 분석결과 최대 호기량이 사전보다 평균 25ml 증가하였으며, 조음은 3.16점 증가하였다. 구강운동은 사전보다 사후에서 11.67점 움직임이 증가하였고, 세부항목 비교 시 입을 제외한 턱과 혀에 대한 점수에서 구강운동기능의 증가가 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구는 취주악기를 사용한 음악치료가 경수손상 환자의 호흡재활 분야에 실천적이고 효과적 중재방안이 될 것으로 생각한다.
This paper attempts to research on the new language in the directing of Ara Kim. She was cranky on working on the stage to experiment with her own style since the 1980s and so opened a new dawn in modern Korean theatre. She leaded the Korean experimental theatre. The background of this experiment is her idea on theatre. And here, we have to look the subject that she setted for the work in Chuksan: Ritual Past, Ritual Present. To her, the theatre has the function of ritual and fest. The theatre suggests universal tragedy given to human as natural life force and has its own agenda to drive people to healing. For it, Ara Kim explores archetypal forms and languages before the fragmentation of genres of art. Her theatre shows the results of experiments in which such languages are recreated with modernized sensibilities. We here, for example by outdoor performance in Chuksan Human Lear, try to interpret the aesthetic principles that body out her ritual theatre. And what we looked at though, is the base of the 'complex-genre-music-theatre', the methode to 'compose' the stage elements and put it all together. The directing of Ara Kim has, in terms of the composition of the stage elements, much of the indisputable artistic value. Her theatre is, so to speak, theatre of image, and it is theatre of imagination that completed by the audience's imagination. Human Lear which has its own characteristic in image fragments, convert the original Lear into a simple tale. It serves as background of the modern ritual that shows the most basic human instincts. We meet in Human Lear a ritual tale with some list of image for the human instincts. The arrangement of image, the montage of scene shows the performance as a kind of artistic space. In Human Lear the space is the natural one. It centers around the arena stage. The objects installed in the space changes it into the laboratory for 'seeing' the happening. The spectators see the performance and at the same time see themselves in the nature laboratory. They see, and equally, they are visible objects. They see the performance and us in the space in which the performance takes place. That is what Ara Kim with her modern ritual really aims. That aim is to this days still in effect. It is a major driver of her experiments to extend the boundary of the theatre. The ritualistic site-specific performance in Akor Wat, Cambodia, A Song of Mandala is the latest great product from her experiments. On the other hand, she continues on her way to experiment with pure stage elements. The 'Station' series(Station of Water, The Station of Sand, The Station of Wind) she recently showed are the non-verbal performance with all the stage elements: movement, sound, body, light, colour, objects and so on.
문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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