Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권3호
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pp.149-153
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2022
The degree distribution of the plant-pollinator network was identified by analyzing the data in the ecosystem and reproduced by a model of the growing bipartite mutualistic networks. The degree distribution of pollinator shows power law or stretched exponential distribution, while plant usually shows stretched exponential distribution. In the growth model, the plant and the pollinator are selected with probability Pp and PA=1-Pp, respectively. The number of incoming links for the plant and the pollinator is lp and lA, respectively. The probability that the link of the plant selects the pollinator of the existing network given as $A_{k_i}=k^{{\lambda}_A}_i/{\sum}_i\;k^{{\lambda}_A}_i$, and the probability that the pollinator selects the plant is $P_{k_i}=k^{{\lambda}_p}_i/{\sum}_i\;k^{{\lambda}_p}_i$. When the nonlinear growth index is 𝛌X=1 (X=A or P), the degree distribution follows a power law, and if 0≤𝛌X<1, the degree distribution follows a stretched exponential distribution. The cumulative degree distributions of plants and pollinators of 14 empirical plant-pollinators included in Interaction Web Database were calculated. A set of parameters (PA,PP,lA,lP) that reproduces these cumulative degree distributions and a growth index 𝛌X (X=A or P) were obtained. We found that animal takes very heterogenous connections, whereas plant takes a more flexible connection network.
The primary goal of this paper is to propose methods of enriching two heterogeneous ontologies: Sejong Semantic Classes (SJSC) and KorLexNoun 1.5 (KLN). In order to achieve this goal, this study introduces the pros and cons of two ontologies, and analyzes the error patterns found during the fine-grained manual mapping processes between them. Error patterns can be classified into four types: (1) structural defectives involved in node branching, (2) errors in assigning the semantic classes, (3) deficiency in providing linguistic information, and (4) lack of the lexical units representing specific concepts. According to these error patterns, we propose different solutions in order to correct the node branching defectives and the semantic class assignment, to complement the deficiency of linguistic information, and to increase the number of lexical units suitably allotted to their corresponding concepts. Using the results of this study, we can obtain more enriched ontologies by correcting the defects and errors in each ontology, which will lead to the enhancement of practicality for syntactic and semantic analysis.
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
이동환자의 생체진단신호 원격전달을 위해서는 환자 및 감시자의 이동성, 환자의 이상징후 감지기능과 관련 컴퓨팅 자원들의 자율군집성 동작 서비스 바인딩 기능이 필수적으로 요구된다. 기존의 연구는 이동 환자 생체 신호 전달을 위해 중앙 집중화된 방식으로 중앙 서버 스스로 단일 고장점(Single Point of Failure)이 되어 서버가 다운되면 전체 시스템이 멈추게 되고, 지역적으로 일어나는 서비스에 대해 중앙으로 데이터 트래픽을 발생시킨다. 오버레이 네트워크 기반 자율군집형 미들웨어 플랫폼은 자율군집 메커니즘을 적용하여 구성한 유무선 이기종망 환경하의 오버레이 네트워크를 통해 관리 서버에 의한 중앙 또는 외부의 제어 없이 노드 간 협업에 의해 다양한 센서 장치(생체신호 측정 장비 포함)와 스마트폰, TV, PC 및 외부 시스템 간에 실시간 스트림 데이터를 송수신할 수 있도록 개발된 미들웨어 플랫폼이다. 생체신호 측정 장비로부터 발생한 여러 생체진단신호를 도처에 존재하는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼인 SoSpR(Self-organizing Software-platform Router)로 관리 서버의 중재없이 자율적으로 실시간 전달 및 저장하고 동시에 복수개의 다양한 수신 단말에서 가까운 SoSpR로부터 실시간 수신 및 재생 시킬 수 있다.
P2P를 이용한 스트리밍 서비스의 발달과 모바일 네트워크의 발달로 이동환경에서도 서비스 품질을 제공하려는 방안들이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, 고속의 이동환경과 이기종 단말의 특성을 고려한 스트리밍 서비스들은 기존의 P2P가 갖는 이기적인 피어 문제로 인하여 피어간 대역폭 정체가 발생됨에 따라 원하는 품질을 제공받지 못하는 고질적인 문제를 갖고 있다. 또한 피어간의 최적화된 트래픽 지역화 방안을 갖지 않음으로 트래픽 증가에 따른 긴 지연 및 손실을 초래하기 쉬운 구조이다. 따라서 피어의 기여도를 이끌어내고 인센티브를 부여함으로써 서비스 차등을 제공함은 물론, 단말의 위치 정보에 따른 클러스터링 기법에 따른 피어선택을 제공하는 구조는 이용자와 서비스 제공자, 모두에게 서비스 품질과 효율성 측면에서 만족을 줄 수 있다. 본 논문에서는 피어의 기여와 이용자 단말의 위치에 따른 비용이 적용된 피어 선택에 따른 최적의 자원 배분 기법을 제안하며 이를 이용한 방법이 LTE와 같은 환경에서 보다 적응적이고 이용자의 서비스 만족을 높일 수 있다.
현재 무선 인터넷 접속 서비스는 3G 이동 통신 네트워크, mobile WiMAX, WiFi 등을 통해 언제 어디서든 이루어지고 있다. 다양한 무선 네트워크가 혼재해 있는 환경에서 사용자는 상황에 따라 네트워크를 선택할 수 있어야 하며 또한 동종 또는 이기종 네트워크간 이동성 지원도 필요로 하고 있다. 이러한 이유로, 서비스 지역이 가장 넓은 3G 네트워크를 주축으로 3G-mobile WiMAX(IEEE 802.16e)와 3G-WiFi(IEEE 802.11)에 대한 연동 방안들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 최근 넷북, 전자책, 스마트폰 등의 등장과 함께 무선 인터넷 사용이 늘면서 mobile WiMAX와 WiFi 서비스 지역이 급속히 증가하고 있으며 특히 인터넷 전화 서비스와 같은 실시간 애플리케이션 사용이 가능해 짐에 따라 전통적인 음성 서비스를 하는 3G 이동 통신 네트워크의 비중은 점차 줄고 무선 인터넷 접속네트워크인 mobile WiMAX나 WiFi는 그 비중이 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 mobile WiMAX와 WiFi간 이동성 지원과 핸드오버 지연을 최소화 하는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 기반의 핸드오버 방안을 제안한다. 제안한 방안에서 이동 노드(MN)는 WiFi와 mobile WiMAX 두 개의 인터페이스를 갖는 이중 스택 구조이며 WiFi가 이동성 지원을 하지 않으므로 기존 동종 네트워크간 핸드오버시 게이트웨이간 핸드오버 시그널링을 처리하는 기능을 이동 노드에 두도록 제안하고 있다. 동종 네트워크간 핸드오버와 비교해 제안된 핸드오버 방안은 해석적 평가를 통해 핸드오버 지연 및 전송 지연과 시그널링 오버헤드가 감소함을 보여준다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.
노동 혹은 일은, 변화된 경제 현실을 제시하고 표상하는 담론 속에서 중심적 역할을 하여 왔다. 지식 노동, 심미적 노동, 체험 노동, 네트워크 노동, 팀워크 같은 노동의 서사들은 일의 변화를 둘러싼 새로운 표상을 생산하며 새로운 경제 질서의 동일성을 규정하고 지배하고자 애쓴다. 물론 이는 새로운 노동주체를 형성함으로써 자본의 효과적인 지배를 가능케 하였던 여러 전략 가운데 일부이다. 나는 이 글에서 새로운 노동 담론에서 핵심적인 의의를 차지하는 미디어 노동을 비판적으로 분석하고자 시도한다. 그리고 미디어 노동의 정체성의 변화, 그 가운데서도 미디어 노동의 주체성의 전환을 이해하는 것이 현재 미디어 노동의 '현실'을 이해하는 데 매우 중요한 부분임을 주장하려 한다. 특히 최근 광범한 비정규직 고용의 형태로 나타나는 미디어 노동의 불안정성에 대한 비판과 개입이 효과적이기 위해 무엇보다 미디어 노동의 주체성에 대한 고려가 필요하다는 점을 강조하려 한다. 미디어 노동에 참여하는 노동자의 정체성을 형성하는데 연관되어 있는 이질적이고 복잡한 실천들을 고려하지 않은 채 미디어 노동을 이해하는 한, 미디어 노동은 단순히 법률적이고 경제적인 이해의 대상에 머물고 말 것이다. 그리고 이는 미디어 노동을 둘러싼 문화정치적 쟁점을 간과하도록 말 것이다. 이런 물음을 보다 가다듬고 정의하기 위하여, 이 글은 기존의 비판적 미디어 연구와 문화연구 그리고 커뮤니케이션 정치경제학 담론 안에서의 미디어 노동에 대한 논의를 참고한다. 그리고 한국에서의 미디어 노동 특히 미디어 노동의 주체의 정체성을 둘러싼 주요한 논의를 간략히 살펴볼 것이다. 그리고 이로부터 미디어 노동을 생산하는 헤게모니적인 권력에 대항하고자 한다면 어떤 이론적이고 분석적인 과제가 요구되는지 제안해보고자 한다. 따라서 이 글은 미디어 노동의 현실에 대한 경험적인 분석이라기보다는 그러한 분석을 확장하기 위한 질문을 다듬어 보려는 시론적인 글에 불과하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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