높은 성능의 의미역 인식 시스템의 개발을 위해서는 대상 도메인에 대한 대량의 수동 태깅 학습 데이터가 필요하다. 그러나 충분한 크기의 의미역 인식용 학습 데이터는 오직 소수의 도메인에서만 존재한다. 소스 도메인의 시스템을 상대적으로 매우 작은 학습 데이터를 가진 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 15% 정도 성능 하락이 발생한다. 이러한 도메인 변경에서의 성능 하락 현상을 최소화하기 위해 본 논문에서는 2 가지 기법을 제시한다. 첫째, 도메인 적응 방법론의 하나인 Prior 모델에 기반하여 개발된 한국어 의미역 인식 시스템을 위한 도메인 적응 알고리즘을 제안한다. 둘째, 크기가 작은 타겟 도메인 데이터를 이용할 때 데이터 희귀 문제의 감소를 위해 소스 도메인 데이터 이용시 보다 단순화된 형태소 태그와 구문 태그 자질을 사용할 것을 제안한다. 뉴스 도메인에서 개발된 시스템의 위키피디아 도메인에의 적용과 관련하여 다른 연구의 도메인 적응 기술과 우리가 제안한 방법을 비교 실험하였다. 우리의 두 가지 방법을 같이 사용할 때 더 높은 성능을 달성하는 것을 관찰하였다. 우리 시스템은 F1-score 64.3% 성능으로서 기존의 다른 도메인 적응 기술들과 비교하여 2.4~3.1% 더 높은 성능을 가지는 것으로 관찰되었다.
소프트웨어 버스마크는 한 프로그램이 보유한 고유한 특징으로 해당 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있다. 소프트웨어 버스마크 기반으로 자바 프로그램의 도용을 탐지하는 연구들이 진행되어 왔다. 안드로이드 앱의 경우, 앱 보호를 위해 난독화 방법이 제공되고 있다. 그러나 공격자들도 자신이 도용한 프로그램을 감추기 위해 난독화를 적용하기도 한다. 특정 앱에 난독화를 적용하면 앱의 특징정보가 변경될 수 있다. 따라서 난독화를 고려한 버스마크 기반의 앱 도용 탐지 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 난독화에 강인한 안드로이드 앱 버스마크 및 이에 기반한 앱 도용 탐지 기법을 제안한다. 몇몇 난독화 도구들을 분석하여 효과적인 버스마크로 메서드의 매개변수 및 반환값의 자료형을 선정하였고, 비교 대상 앱들로부터 해당 버스마크를 추출하여 이들 간의 유사도를 측정하였다. 여러 앱들을 대상으로 난독화 적용 전/후의 앱 유사성을 분석한 결과, 제안한 버스마크가 난독화가 적용된 앱에 대한 도용 탐지에도 효과적임을 확인하였다.
기업 경쟁력의 원천은 사람이며, 성공 핵심은 사람들의 능력과 협력에 달려있다. 따라서 종업원들의 직무만족과 업무몰입을 위해 CEO는 윤리경영을 실천하고자 다각적인 노력을 해야 한다. 경쟁은 물론이고, 고객의 자산을 관리해야하는 증권회사의 경영자도 수없이 많은 윤리적 이슈와 문제에 직면해 있다. 금융환경은 더 복잡해지고 증권사에 대한 요구도 증가하고 있다. 이러한 현실을 고려할 때, 어떻게 윤리 차원의 사회적 요구를 받아들이고 의식 수준을 변화시킬 것인가, 어떻게 기관 내부의 풍토로 정착시켜야 할 것인가 하는 문제는 중요한 관리대상이 되고 있다. 또한 이러한 윤리경영이 조직 구성원의 업무몰입에 어떤 영향을 미칠 것인가를 파악해 볼 필요가 있다. 본 연구는 이러한 연구목적을 바탕으로 증권회사 CEO의 윤리경영의지가 종업원의 심리적 성과변수인 조직몰입에 영향을 미치는 정도를 확인하고자 하였다. 연구를 통해 금융기관장들은 기업윤리 위반의향이 유발되지 않도록 경영제도를 개선하고, 기업윤리 준수의향을 향상시키는 방안을 모색할 필요성이 제기되었다. 또한, 증권회사 CEO는 구성원들의 협력을 유도할 수 있는 참여적 방식에 바탕을 둔 민주적 경영관리와 윤리의 정당성에 초점을 두고 경영방침을 세워야 할 것이다. 아울러 민주적 리더십과 윤리경영을 발휘하기 위한 새로운 도구를 개발하는데 지속적인 노력을 기울여야 할 것이다.
본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.
본 연구는 대기외란 조건에서 비전센서를 활용하여 구조물의 동적 변위 측정을 위하여 멀티스케일 템플릿 매칭 기법 (TMI: Template Matching with Image pyramids)을 제안하고 제안기법의 변위 측정 성능을 조사하기 위해 진행되었다. 촬영거리에 따른 변위 측정 성능을 평가하기 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 준비하여 변위 계측에 사용하였다. 최초 촬영거리를 10m로 설정하였고, 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 변위 측정 실험을 진행하였다. 실내 조도 조건(450lux)에서 발열 기구를 활용하여 대기외란을 발생시켰으며, 대기외란으로 이미지를 왜곡시켰다. 사전실험을 통해 대기외란시 특징점 기반 변위 측정 방법과 제안기법의 변위 측정 타당성을 비교 검증하였으며, 검증 결과 제안기법의 낮은 측정 에러율을 나타냈다. 대기외란 환경에서 변위 측정 성능평가 결과, 인공 타겟을 활용한 TMI는 대기외란 유무에 따라 변위 측정 성능에 큰 차이가 없었다. 하지만 자연 타겟을 활용하였을 때, 20m 이상의 촬영거리에서 RMSE가 크게 상승하여 제안기법의 운용 한계를 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되며, 대기외란으로 인한 이미지 왜곡이 템플릿 이미지 추정에 오류가 발생 되어 변위 측정 오차가 높게 발생하는 경향을 나타냈다.
영역 질의는 의사결정에서 자주 사용되는 중요한 질의이다. 그러나, 영역 질의를 처리하기 위해서는 많은 점(cell)들이 검색되어야 하기 때문에 효율적인 처리가 쉽지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 영역의 크기에 관계없이 일정한 시간에 영역 질의를 처리할 수 있는 전위-합 큐브(prefix-sum cube)가 제안되었다. 그러나, 전위-합 큐브는 영역 질의의 처리는 효율적으로 할 수 있지만, 그것을 저장하기 위해 매우 큰 저장 공간이 필요하다는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 전위-합 큐브의 이 문제를 해결하기 위해서 손실 없이 전위-합 큐브를 압축하는 중첩된-서브큐브 압축 방법을 제안한다. 중첩된-서브큐브 압축 방법은 전위-합 큐브의 압축을 위해서 만들어진 것으로 압축된 상태에서 저장된 값을 검색할 수 있는 매우 유용한 특징이 있다. 이 특징으로 인해, 질의 처리 시 압축된 전위-합 큐브를 그대로 사용할 수 있다. 압축된 전위-합 큐브를 사용하면, 동일한 크기의 버퍼에 전위-합 큐브의 더 많은 부분을 저장할 수 있다. 이것은 질의 처리 시 디스크 입출력의 횟수를 획기적으로 감소시킨다.
영상의 시각적 특성을 이용하여 영상 데이타베이스를 검색하는 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용자가 직접 작성한 질의 영상에 존재하는 불완전성을 극복하기 위하여, 물체의 정확한 좌표값 대신 물체간의 위치 관계를 비교하는 기법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 물체간의 8 방향 위치 관계 정보를 이용하여 영상을 검색하는 시스템을 위한 질의 변환 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상내에 존재하는 물체들간의 위치 관계에 추이성(transitivity)이 존재하는 경우 정보가 중복된다는 사실로부터, 질의에 존재하는 추이성을 모두 제거함으로써 질의 영상을 최소 에지의 그래프로 변환한다. 제안된 알고리즘에 의해 생성된 프라임 에지 그래프는 동일한 위상 관계(topology)를 표현하는 그래프 중 최소 개수의 에지를 가지게 되므로 검색 중의 위치 관계 비교 회수를 최적화 할 수 있다. 실험 결과, 위치 관계의 추이성을 고려하지 않은 기존 알고리즘에 비해 평균 비교 회수를 크게 감소시켜 탐색 모듈의 효율을 향상시킴을 알 수 있다
Since brought into from the economic life of nomads, the felt, the target of this study, has been developed in various ways of giving the functions of class symbol as well of protection against the cold and of ornamentation. Therefore, the study on how the felt was developed in Joseon Dynasty and how different culture from nomadic tribes it formed is significant in comprehensively under,;landing the economic, social and natural environmental factors in the Dynasty. The felt named "Jeon" has been constantly appearing in Korea from the ancient time, but it was not produced actively in the early part of Joseon Dynasty. That's why it was not a climatic condition suitable for sheep-breeding, and the government managed sheep-breeding but it aimed primarily at not producing clothing materials but having memorial ceremonies. Since sheep-breeding was not widely spreaded, production of Jeon was limited and some part was imported from China, so it was one of rare valuable goods. Therefore, the felt of wools named "Yangmojeon", the colored felt named "Chaejeon", etc. were used as liking items in the high-class society, and their materials and components were a little different depending on the official post. On the other hand, people in the low-class society used to wear the felt hats made of cattle feathers and miscellaneous fur, named "Jeonlip" and "Beougeoji". Since the middle of Joseon Dynasty, use of the felt was divided into two groups according to the users and the function, along with successful spreading of cotton and development of market economy. The function of Jeon to protect against the cold was replaced by cotton, but the felt hats of Beongeoji, Jeonlip, etc. were worn by common people continuously. As seen above, it is considered that the felt culture in Joseon Dynasty was formed very differently from the nomadic culture, because of its historical and sociocultural characteristics, and it had unique developing progress among all available fabrics.
Purpose: The planning and design of hospital generally requires the participation and consultation of skilled experts since it has more complex space program than any other buildings. Therefore, the BIM systems for the planning of hospital have been tried continuously. The purpose of this study is to identify the precondition for space Program validation of healthcare architecture based on BIM, which is recently receiving wide attention. Method: For this study, United States, Australia and Finland's guidelines were analyzed among the description space program validation system in 14 overseas BIM Guidelines. And the propose precondition that can be applied to healthcare architecture from among these description of space program validation items, target, process etc for General building. Result: 1) spatial program validation is the following four evaluation phase. Step 1: Standard setting phase Step 2: BIM model accuracy assessment phase Step 3: space validation phase Step 4: Performance evaluation phase 2) The standards for the building elements at Standards Setting stage is considered to the standards for the architectural elements of General building. 3) Healthcare Architecture Area calculation method is considered to be reasonable that borrowing the area calculation standard of general architecture according to the UIA of international standards. However, Be proposed of measuring method that reflect the efficiency of the design process step-by-step area calculation method. The performance assessment indicators of reflect the Hospital uniqueness have to developed. And the research needs to be carried out continuously according to the purpose for healthcare architecture of feature-oriented. Implications: In this paper like to understanding that precondition of space program validation considering the BIM. As a result, understanding to condition about step of the evaluation, the evaluation standards. Is expected to keep the focus on the development of performance indicators that reflect the uniqueness of the hospital for the efficient evaluation of the Hospital building.
본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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