연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.
Librarians long ago proclaimed themselves professionals. Until recently, however, librarians and information professionals gave very little thought to professional ethics, which have corne to play an increasingly important role in all areas in modern society. They have been stimulated to consider their specific domain within an ethical context now. Professional norms express obligations which include prescribing standards, principles of responsibilities, and rules of duties. Professional codes attempt to formulate the norms of professional ethics and are the basis for disciplinary measures of various kinds. This paper discusses professional properties and characteristics of libarianship with a special reference to the code of professional ethics. The codes of ethics of the American Library Association, the Library Association, and of the Japanese Library Association have been reviewed and compared. The arguments on the enforcibility of the professional codes of ethics, therefore, on their effectiveness have been discussed. Author concludes that, despite some doubts on the practical effectiveness of the ethics code expressed by a number of scholars, a code of ethics is very much required in the information professions. Properly disseminated, a code would enhance the status and standing of the profession by demonstrating concerns for the maintenance of the highest possible level of standards of professional services. It would also play an important role in raising consciousness of the clients by communicating the value of the works.
Semi-Solid Diecasters usually carry out the Semi-Solid diecasting experiments before producing new casts. At the Semi-Solid diecasting stages, the runner-gate part has been always repeatedly corrected, which leads to a tedious processing time and increased processing cost. A large amount of experience is essential in manual assessment and if the design is defective, much time and a great deal of efforts will be wasted in the modification of the die. In this study, design system has been developed based on design database. In addition, gate experiment for gating system design has been carried out to append the database. It is possible for engineers to make efficient gating system design of Semi-Solid diecasting and it will result in the reduction of expenses and time to be required. The detailed contents of the research are described in the followings. An attempt is made to link programs incorporating a number of expert design rules with the process variables obtained by commercial FVM softwares, MAGMAsoft, to form a useful package.
그동안 수학교육에서는 상보성, 상보적 원리, 상보적 접근이라는 말이 자주 사용되어 왔으나 그 의미가 분명하지 않았다. 따라서 이 글에서는 수학적 지식의 상보적 특성을 살펴봄으로써 그 의미를 명확히 하고자 하였다. 먼저 일반적인 상보성의 의미를 살펴보고, 통약불가능성과 제논의 역설을 통해 수학적 개념의 상보적 특징을 고찰하도록 한다. 이를 바탕으로 학교수학에서 상보적인 접근을 고찰하였다. 학교수학에서 수학적 개념에 대한 상보적 특성을 이해하고 드러내는 것은 그 개념에 대한 통찰을 가능하게 하고 명확하고 올바로 이해하게 한다. 따라서 학생들은 단편적인 정보와 규칙의 기계적인 적용이 아닌 살아있는 체계로서 수학의 이미지를 가질 수 있다.
Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.
물체의 외곽형태로부터 개념적 인식을 도출학기 위하여 사람의 직관과 부합하는 인지적 형태분할 방법을 제안하였다. 의미있는 부분과 그들의 관계로써 형태의 구조를 기술한느 표현은 인지능력을 포함하며 보다 인간적인 방법이다. 일반적으로 인고물은 많은 동직선들과 규칙성을 갖는다. 이러한 인공물의 인지적 분할을 위해서 인지실험에서 의거한 많은 규칙들을 동직선성과 규칙성의 맥락에서 적용하였다. 자연물에 관한 인지적 분할은 하나의 오목점에 대하여 선과 점들의 가능한 배치를 분석하여 이루어졌다. 분할선의 길이, 오목점에서 분할선의 수효, 오목점의 근접성, 오목점의 첨예성, 점들의 대응성과 같은 5가지의 평가기준을 가중합으로 하여 각 배치에 대한 비용함수를 계산한다. 이들 기준은 근접성, 대칭성, 단순성과 같은 사람의 지각속성을 반영한다. 가장 적합한 점은 비용함수를 계산하여 3가지 점들의 집합에서 선택된다. 상이한 종류의 형태에 대하여 수행된 실험은 사람의 직관과 호응하는 결과를 보여 주었다.
교량은 노후화와 지진, 유지보수 미비, 기상환경 등의 외부 요인에 의해 균열과 손상이 발생한다. 노후화 교량이 늘어나고 있는 상황에서 유지보수 작업을 진행하지 않으면 안전성이 저하되어 구조적 결함과 붕괴 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 예방하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 교량의 상태를 모니터링하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 기존의 연구에서 센서 데이터를 이용해 균열 위치와 정도를 파악하는 인공지능 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서 모델의 성능을 파악할 때 실제 교량의 데이터를 사용하지 않고 시뮬레이션을 통해서 교량의 형상을 제작하여 데이터를 획득하여 학습에 사용하였기 때문에, 실제 교량의 환경을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 교량의 가속도 데이터를 활용하여 인공지능 기반 교량의 이상을 감지하는 '교량 안전 판단 Edge AI 모델'을 제안한다. 이를 위해 가속도 데이터에서 유효 데이터를 추출하기 위한 필터링 규칙을 새롭게 정의하고 이를 적용하는 모델을 구성하였다. 또한 현장에서 수집된 데이터를 기반의 제안된 교량 안전 판단 Edge AI 모델의 성능을 평가하였다. 그 결과 F1-Score가 최대 0.9565로 실제 교량의 데이터를 이용해 안전성을 판단할 수 있음을 확인할 수 있었고, 실제 충격 데이터를 유사한 데이터 패턴을 생성하는 규칙일수록 좋은 성능의 결과가 나왔다는 것을 확인하였다.
건설 산업은 중대 재해가 지속적으로 발생하고 있는 실정이다. 이러한 이유로는 많은 건설 현장의 작업이 고소작업과 옥외작업의 악천후의 작업과 같은 위험한 조건에서 수행되기 때문에 다른 산업에 비해 재해의 빈도와 강도가 심각하고, 이로 인해 안전사고에 노출된다. 소규모 건설현장은 사망재해의 위험이 매우 크지만 소규모 건설현장의 사망재해로 이어지는 다중 요인의 연구는 부족한 것으로 드러났다. 따라서 건설업의 사망재해를 줄이기 위해 본 연구에서 소규모 건설현장에서 발생한 1,438건의 사망재해 사례를 분석하고, 소규모 건설현장에서 치명적인 사고를 일으키는 10가지 요인으로 연관규칙 분석을 수행하였으며, 연관규칙 분석으로 나타난 결과를 기초로하여, 본 연구는 소규모 건설현장의 사망재해를 줄이기 위한 대책에 대해서도 논의하였다. 연구 결과에 대해서는 결과에 동의하는 전문가들에게 설명하여 인터뷰 형식으로 진행하였다. 본 연구는 소규모 건설현장 근로자를 위한 안전 정책 및 안전관리 이론에 기여 할 수 있다.
물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.
Judicial decisions make it clear that in all CIF, CFR and FOB contracts, incorporation of charter party into sale contracts is the only effective way for recovery of demurrage in the context of sale contracts. The case law would appear to clarify a number of important issues: The words of incorporation in the sale contract play a vital role in determining the extent of the influence of the charter party principles over the sale contract. Hence, unless it is expressly provided otherwise, the courts tend to apply the charter party principles to the incorporated charter party provisions to the extent that they make sense in the context of sale contract, and that they do not undermine the underlying foundations of international trade law. In this respect the courts also take into account the factual background of the case with a view to objectively ascertaining the intention of the parties. The law is, however, less clear on the effects of the incorporated charter party provisions in sale contracts. There is still no straightforward answer to the question of to what extent the charter party law is applied to the incorporated charter party provisions in the context of sale contracts. The case law on this matter merely provides piecemeal solutions, and it is not possible to extract a general rule which will help interpretation of those charter party provisions which have not yet been subject to litigation or arbitration. Therefore, it should be noted that the parties would prepare Incorporation Clause in their sale contracts in reliance of the rules to achieve the desired results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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