문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 $F_1$값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 $F_1$값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.
대규모 실내 3D 게임 장면에서 차폐 컬링 정보를 미리 계산하는 잠재적 가시 집합(potentially visible set: PVS)은 데이터를 처리하고 저장해야하는 양이 상당히 크지만 많은 부분이 0으로 표현된다. 본 논문에서는 모바일 환경의 3D 게임 장면 트리 구성 중에 PVS 데이터를 ZRLE (zero run length encoding) 방식으로 압축하는 효과적인 하드웨어 압축 구조를 설계한다. 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 제안하는 구조의 PVS 데이터 압축 비율, PVS 컬링과 절두체 컬링에 따른 렌더링 속도 (frame per second: FPS)를 분석하였다.
In this paper, we propose a method to measure respiration rate by dividing the respiration related region in depth image using level set method. In the conventional method, the respiration related region was separated using the pre-defined region designated by the user. We separate the respiration related region using level set method combining shape prior knowledge. Median filter and clipping are performed as a preprocessing method for noise reduction in the depth image. As a feasibility test, respiration activity was recorded using depth camera in various environments with arm movements or body movements during breathing. Respiration activity was also measured simultaneously using a chest belt to verify the accuracy of calculated respiration rate. Experimental results show that our proposed method shows good performance for respiration rate estimation in various situation compared with the conventional method.
텐세그리티 구조물은 인장력을 받는 연속된 케이블 안에 압축력을 받는 스트럿이 결합된 형태로 구성된다. 텐세그리티 구조물은 자기 응력 상태를 갖는 프리스트레스 핀 접합 구조물에 속한다. 텐세그리티 구조물 설계의 핵심은 평형 배열상태를 구하는 일명 형상탐색 과정이다. 본 논문에서는 세 가지의 효과적인 텐세그리티 구조물의 형상탐색 기법을 제안하였다. 형상탐색과정을 수행하면 평형상태의 내력 밀도와 그에 대응하는 위상을 얻을 수 있다. 이 때 평형상태를 형성하는 적절한 내력밀도 값을 얻기 위해 유전자 알고리즘을 결합한 내력밀도법이 사용되었다. 수치해석 예제를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
In the NLP field, the pre-training model BERT launched by the Google team in 2018 has shown amazing results in various tasks in the NLP field. Subsequently, many variant models have been derived based on the original BERT, such as RoBERTa, ERNIEBERT and so on. In this paper, the WWMBERT (Whole Word Masking BERT) model suitable for Chinese text tasks was used as the baseline model of our experiment. The experiment is mainly for "Text-level Chinese text classification tasks" are improved, which mainly combines Tapt (Task-Adaptive Pretraining) and "Multi-Sample Dropout method" to improve the model, and compare the experimental results, experimental data sets and model scoring standards Both are consistent with the official WWMBERT model using Accuracy as the scoring standard. The official WWMBERT model uses the maximum and average values of multiple experimental results as the experimental scores. The development set was 97.70% (97.50%) on the "text-level Chinese text classification task". and 97.70% (97.50%) of the test set. After comparing the results of the experiments in this paper, the development set increased by 0.35% (0.5%) and the test set increased by 0.31% (0.48%). The original baseline model has been significantly improved.
패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.
This study aims to investigate how pre-service elementary school teachers understand 'something scientific', 'being scientific', 'scientific events' and 'scientific questions' through semantic network analysis. To achieve this purpose, this study carried out a central analysis of the frequency and density of words and the degree of connection between key words, a concentric analysis, a click analysis and a common network analysis through text semantic network analysis by using NetMiner 4.0 Program. Based on the results of these analyses, this study came to the following conclusions. Firstly, in perceiving 'something scientific', pre-service elementary school teachers recognized 'verification', 'objective' and 'experiment' as most important words. In other words, they perceived that main grounds for something scientific should be provided through clear facts, possible to be verified and accompanied by an exact and logical theoretical system. In regard to 'being scientific', they perceived 'explanation', 'objective' and 'verification' as most important words, while having a traditional point of view that science is a set that can be explained objectively. Secondly, in regard that the term, 'observation', is contained in 'scientific events', they showed a high rate of understanding it as a scientific event. In regard to scientifical reasons, they showed the highest frequency of 'observation', and for unscientific reasons, they showed the highest frequency of 'behavior'. In perceiving 'scientific questions', they showed the highest frequency of determining bacteria-related questions as scientific. As a reason why they thought as scientific, they mentioned 'observation' most frequently like 'scientific events', while mentioning 'value judgement' as a reason why they thought as unscientific most frequently. From the results of integrated network analysis, this study found out that words pre-service teachers commonly used in stating scientific events or scientific questions were overlapped with words they mentioned for scientific events or scientific questions. As a result, it was found there were many pre-service teachers having interpreted scientific words without clearly distinguishing scientific events or scientific questions.
본 연구는 기업공개(IPO)전 은행과의 관계가 최초공모주 가격결정에 어떠한 영향을 미치는가를 실증분석하였다. 본 연구에서는 2001년 1월부터 2003년 9월까지를 대상기간으로 하여 코스닥시장에 신규 상장된 총 343개 기업을 표본으로 삼았다. 미국의 경우를 연구한 James and Wier(l990)의 결과와는 달리 본 논문에서는 우리나라의 경우 기업공개전에 형성된 은행관계가 오히려 기업공개 후 초기 초과수익률의 규모를 증가시키는 역할을 하고 있음을 발견하였다. 또한 은행 및 벤처캐피탈로부터 중복 지원을 받은 기업들의 초기 초과수익률이 가장 높게 나타나고, 두 금융기관의 지원이 전혀 없는 기업들의 초기 초과수익률이 가장 낮게 나타나고 있음을 발견하였다. 이러한 IPO 초기성과는 은행차입금의존도가 높을수록 그리고 청약경쟁률이 높을수록 크게 나타나는 경향이 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 IPO시장에서 기업공개 직후 관찰되는 정(+)의 초기성과는 대부분 과도한 수요로 인하여 높게 형성되는 시장가격 때문이라는 최문수 (1999)의 연구결과와 전반적으로 일치하고 있다.
본 연구에서는 신기술 연구개발사업의 사전타당성 평가현황 및 개선방안에 대해 설명하였다. 농촌진흥청이 수행하고 있는 사전타당성 평가방법을 파악하고 이를 발전시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 국내외 여러 기관의 사전타당성 평가제도와 평가지표를 조사 분석하여 새롭게 사전타당성 평가지표를 구성하였다. 이렇게 하여 도출된 평가지표에는 기술성, 시장성, 사업성과 관련된 지표들이 새롭게 산출되었다. 이를 기본내용으로 설문지를 개발하고 응답내용을 통계처리하여 지표간의 비중을 설정하였다. 결과는 사업성이 가장 높게 나타났으며, 세부적으로 예산적절성, 신규성, 기술수요가능성, 상용화가능성의 타당성이 높게 나타났다. 이를 참고하여 사전평가지표의 운영프로세스에 대해 간략하게 제안하였다.
사물인터넷(IoT: Internet of Thing) 기술은 사용자 주변의 사물들이 상호 연결되어 정보를 공유할 수 있도록 해준다. IoT 환경에서 보안은 민감한 개인 정보 유출뿐만 아니라 생명에 직결 된 문제가 발생 할 수 있기 때문에 반드시 지원되어야하는 핵심 기술이다. 하지만 IoT 서비스를 구성하는 소형장치의 경우 자원이 제한적이며 배터리에 의존하기 때문에 기존 보안기술을 직접 적용하기는 어렵다. PSK(Pre-Shared Key)기반 방식은 통신 주체들이 사전에 안전하게 비밀키를 설정한 뒤 보안 기능을 수행하는 방식으로 경량화 장치에 적합하다. 공개키 알고리즘을 기반으로 세션키를 설정하는 방식보다 적은 비용으로 보안 기술을 구축할 수 있기 때문이다. 그러나 경량화 된 장치는 입출력장치가 부재하기 때문에 PSK를 사전에 안전하게 설정하는 방식은 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 위한 안전한 초기 설정 기술을 제안하고 구현 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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