인터넷의 빠른 발전과 하드웨어 속도의 향상에 의해 가상현실이 점차 일반 사용자에게도 가깝게 다가서고 있다. 인터넷 가상현실 언어의 표준인 VRML이 XML의 개발과 발전에 의해 차기 버전을 XML의 장점인 용이한 확장성을 수용하는 X3D라 명명하고 표준화를 진행 중이다. VRML의 경우 전송 시 파일 크기의 문제를 안고 있고, X3D로 진보하면서 역시 같은 문제를 해결하기 위하여 보다 효율적인 전송 포맷에 대한 연구가 진행되고 있다. X3D의 효율적 전송을 위한 바이너리 스트림 개발의 일환으로 바이트코드를 제안하고, 강력한 Java 3D API와 플랫폼 독립적인 바이트코드의 장점을 살려 표준화 단계인 X3D를 별도의 브라우저 없이도 Java 애플릿을 이용하여 재생할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위한 방법으로 X3D를 Java 3D로 변환하는 번역기가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X3D-Java 3D 번역기의 구조를 설계하고 구현 방법을 제시하고자 한다. XML 파서를 이용하여 X3D를 파싱하고 그의 출력인 AST를 순회하면서 Java 3D 파일을 생성한다. X3D DTD와 Java 3D 클래스의 구조, 계층 관계 정보를 독립된 자료로 작성하여 계속 변하게 될 두 언어의 변화에 유동적으로 대처하면서 소스 코드의 큰 변화 없이 이용할 수 있게 설계하고자 한다.
본 연구에서는 키넥트(Kinect) 센서를 통해 수화 동작에서 손의 좌표와 이동방향을 추출하여 속성으로 하고, 데이터 마이닝의 분류 기법을 통해 수화를 인식하여 그 결과를 한글 텍스트로 번역해주는 소프트웨어를 개발한다. 제안 방법의 1단계에서는 0.05초 단위로 추출한 손의 좌표만을 속성으로 한다. 2단계에서는 개개인의 특성 및 화면상의 위치와 같은 요소에 따라 좌표 값이 달라지기 때문에, 손의 움직임에서 변위를 추출하여 손이 움직이는 방향을 속성으로 한다. 하지만 비슷한 방향으로 움직이는 수화가 있을 경우 수화의 구분이 어려우므로 3단계에서는 손의 좌표, 방향 두 가지를 분류하는 속성으로 사용한다. 향후 연구 방향은 수화의 중요한 요소인 손의 위치를 속성으로 추가시키고, 데이터 마이닝의 부스팅(Boosting) 기법을 적용하여 인식률을 높이는 것이다.
This work presents a practical detailed finite element (FE) approach for the three-dimensional (3D) free-vibration analysis of actual aircraft and spacecraft-type lightweight and thin honeycomb sandwich panels. It consists of calling successively in $MATLAB^{(R)}$, via a developed user-friendly GUI, a detailed 3D meshing tool, a macrocommands language translator and a commercial FE solver($ABAQUS^{(R)}$ or $ANSYS^{(R)}$). In contrary to the common practice of meshing finely the faces and core cells, the proposed meshing tool represents each wall of the actual hexagonal core cells as a single two-dimensional (2D) 4 nodes quadrangularshell element or two 3 nodes triangular ones, while the faces meshes are obtained simply using the nodes at the core-faces interfaces. Moreover, as the same 2D FE interpolation type is used for meshing the core and faces, this leads to an automatic handling of their required FE compatibility relations. This proposed approach is applied to a sample made of very thin glass fiber reinforced polymer woven composite faces and a thin aluminum alloy hexagonal honeycomb core. The unknown or incomplete geometric and materials properties are first collected through direct measurements, reverse engineering techniques and experimental-FE modal analysis-based inverse identification. Then, the free-vibrations of the actual honeycomb sandwich panel are analyzed experimentally under different boundary conditions and numerically using different mesh basic cell shapes. It is found that this approach is accurate for the first few modes used for pre-design purpose.
자바의 특징 중에 한 가지는 자바 가상 기계를 기반으로 하고 있게 때문에 특정한 하드웨어나 운영체제에 영향을 받지 않고 독립적으로 수행이 가능하다는 것이다. 하지만 자바 언어로 개발된 애플리케이션은 C나 C++등 다른 언어로 작성한 프로그램에 비하여 실행이 매우 느리다는 단점을 가지게 된다. 이는 자바 가상 기계 에서 바이트코드가 인터프리터 방식으로 사용되기 때문이다. 이러한 단점을 보안하기 위하여 여러 가지 최적화 기법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 방법으로써 바이트코드를 3주소형태 코드로 변환하는 변환기 설계에 대해서 제안할 것이다. 바이트코드에서 스택을 사용하지 않는 3주소형태 코드로의 변환하기 위하여 크게 세 단계를 걸친다. 첫째, 스택에 대한 명백한 참조를 가진 타입화된 스택기반의 중간표현을 생성한다. 둘째, 생성된 코드에서 타입에 대한 정보를 추출하고 추출된 정보를 저장하는 기억장소를 할당하여 추출된 정보를 저장시킨다. 셋째, 스택을 대신할 타입이 없는 지역변수를 생성하여 각각의 변수에 알맞은 타입을 분배함으로써 타입화되고 명백한 3주소형태 코드를 생성한다. 이러한 방식으로 스택기반 언어에서 발생하는 문제점을 해결한다.
자바는 객체 지향언어로 네트워크 기반의 환경에서 응용프로그램을 효율적으로 개발을 위해 설계되었으며 특정 하드웨어나 운영체제에 영향을 받지 않고 동작 할 수 있는 높은 이식성을 가지고 있다. 하지만 자바 언어로 응용프로그램을 개발하면 다른 언어로 작성하는 것 보다 일반적으로 실행이 느리다는 단점이 발생하게 된다. 이를 극복하기 위해 자바 언어에 대한 최적화가 필요하다. 일반적으로 많이 쓰는 최적화 방법으로는 JIT와 같이 실행시간에 필요에 따라 컴파일하여 실행하는 방법과 바이트코드를 수행하고자 하는 특정 프로세서에 적합한 네이티브 코드를 생성하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이러한 방법들은 고유의 최적화 기법과 구현된 프로그램을 이용해서만이 최적화가 가능했고 또한 코드의 추출부터 최적화를 위한 모든 부분까지 구현해야하는 문제점이 있다. 또한 자바 바이트코드는 스택기반의 코드로써 명령어가 많고 표현이 명백하지 않다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 분석과 변환이 어렵기 때문에 자바 바이트코드를 스택 기반이 아닌 분석과 최적화가 용이한 3-주소 형태로 변환하여 최적화 기법을 적용해야 한다 본 논문에서는 자바 바이트코드와 3-주소 형태의 중간 코드인 CTOC-B에 대해서 설계한다.
Graphical user interface(GUI) has a very important role to interact with software users. However, designing and coding of GUI are tedious and pain taking processes. In many studies, the researchers are trying to convert GUI elements or widgets to code or describe formally their structures by help of domain knowledge of stochastic methods. In this paper, we propose the GUI elements detection approach based on object detection strategy using deep neural networks(DNN). Object detection with DNN is the approach that integrates localization and classification techniques. From the experimental result, if we selected the appropriate object detection model, the results can be used for automatic code generation from the sketch or capture images. The successful GUI elements detection can describe the objects as hierarchical structures of elements and transform their information to appropriate code by object description translator that will be studied at future.
The aim of this article is to review the traditional methodologies of teaching translation that concentrate on text-typologies and, as an alternative, to propose an eclectic multi-componential approach that involves a set of interdisciplinary skills with a view to improving the trainee translators' competences and skills. To this end, three approaches, namely a minimalist approach, a pre-transferring adjustment approach and a revision vs. editing approach are proposed to shift the focus of attention from teacher-centred approaches towards student-centred approaches. It has been shown that translator training programmes need to focus on improving the trainee translators' competences and skills, such as training them how to produce and select among the different versions they produce by themselves with justified confidence as quickly as they can (minimalist approach), adjust the original text semantically, syntactically and/or textually in a way that the source text supplely accommodates itself in the linguistic system of the target language (pre-transferring adjustment), and revise and edit others' translations. As the validity of the approach proposed relies partially on instructors' competences and skills in teaching translation, universities, particularly in the Arab world, need to invest in recruiting expert practitioners instead of depending mainly on bilingual teachers to teach translation.
This paper presents the work of Southeast Asian scholar Ramon Guillermo. Using sophisticated computer-aided methods, Guillermo approaches a range of topics in the wide fields of social sciences and the humanities. A creative writer as well as an activist, Guillermo grounds his studies in nationalism and Marxism. Particularly interested in Indonesian and Philippine society and culture, Guillermo engages with the writings of labor leaders Tan Malaka and Lope K. Santos, translations of Marx's Capital into Bahasa and Filipino, and studies as well the discursive and historical connections between the Communist Parties of both countries. The paper aims to introduce the innovations of Guillermo's studies, particularly in the fields of cultural studies and translation studies. The type of cultural studies Guillermo practices is empirical, taking inspiration from innovations done in the digital humanities. Guillermo is most opposed to trendy, fashion-seeking approaches that are not grounded on history. He reserves particular ire for "hip" postcolonialism, and instead praises studies that are founded on politics and materialism. In translation studies, Guillermo goes beyond the mere cataloguing of mistakes. For him, it is the mistakes and "perversities" of a translation that is interesting and illuminating. Guillermo himself is a translator, and the paper ends with a brief discussion of his production in this field.
500MW급 초임계압 표준 석탄 화력 발전소에의 실증 적용을 목표로 국산 분산제어시스템의 개발 연구가 진행되고 있다. 시뮬레이터는 원자력발전소의 디지털 제어시스템 업그레이드나 아날로그 제어 시스템의 디지털 제어시스템으로의 개체시 제어 시스템의 검증용으로 활용되고 있으며, 국내에서도 중용량 석탄 화력 보일러 제어 시스템 검증에 활용된 바 있다. 본 논문에서 는 500MW급 표준 석탄 화력 발전소에의 적용을 목적으로 개발 중인 제어 시스템을 검증하기 위해 제어 검증용 시뮬레이터를 개발하였다. 제어 검증을 위한 제어 모델을 개발하는데 있어서 현장 제어 시스템 데이터와 시뮬레이션 개발 환경에서 현장 데이터를 활용가능하게 하는 변환 프로그램, 제어 시스템 제작사 매뉴얼에 기반하여 제어 모델을 개발하였다. 개발한 시뮬레이터는 열평형상태시험, 부하변동 시험, 고장모사시험 등을 통하여 효용성을 확인하였으며, 개발 중인 제어 시스템을 검증하고, 기존 제어 시스템의 분석 및 개선에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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