The purpose of this study is to reconstruct upper class women's costume of 'Mongol-pung' and 'Goryeo-yang' in a civilization-exchanged period between Mongolia and Korea, for making movie or soap opera costume and historical animation. 'Mongol-pung' was a cultural influence from Mogolia to Korea. For example, sleeveless bi-gap(比甲) and half-sleeved dap-ho(搭忽) were put on by many women at that time. On the basis of old literature, I suggest a 'Mongol-pung' costume as a set of seeran-chulrik(膝欄 terlig), em-broidered bigap, dapho of meat-red color for women. 'Goryeo-yang' was a cultural influence from Korea to Mongolia. Due to old poem of Yuan, 'Short outer Jacket with square neckline, half sleeves, and clear color(方領過腰半臂)' was a representative of 'Goryeo-yang' in Mongolian royal women's costumes. Many women were dressed in it with short inner jacket and wide skirt. In the case of making soap opera costume, the budget of broadcasting station, appearence of nowaday's actor and actress, similarity between old fabric and modern fabric must be considered altogether.
유역 내부의 수문과정에 대한 관측치를 이용한 모형의 보정은 분산형 수문수질 모형의 적용성을 높이는 방법으로 권장되지만, 관측치가 충분하지 않은 경우가 많아 적용사례가 드문 실정이다. 본 연구는 경지에서 유역의 출구까지 여러 단계의 수문과정을 고려하여 분산형 수문수질모형을 보정하는 방법을 제시하고, 이와 같은 방법으로 보정된 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 미국 조지아의 South Atlantic Coastal Plain에 있는 한 농업유역의 수문과정을 모의하였다. 또한, 유사와 영양물질의 구체적인 하천운송과정을 모의하기 위해 SWAT모형의 QUAL2E 모듈을 이용하였다. 모형보정은 유역의 유출량 및 유사와 영양물질의 양 뿐만 아니라 경지에서 관측된 바이오매스, 토양 침식량 및 영양물질 발생량, 수변지역 (riparian buffer)에서 발생하는 유사와 영양물질 감소, 하천운송과정 등을 고려하여 수행되었다. 모형의 보정 및 검증기간은 자료기간과 토양보전농법의 시행기간을 고려하여 선정되었으며, 보정된 모형의 적용성은 복수의 통계치 (NSE, RE, RSR 등)를 이용하여 분석되었다. 보정된 모형은 유역의 출구에서 하천유량과 총질소량을 각각 NSE 0.93 및 0.59의 정확도로 모의하였다. 그러나 유사 (NSE: 0.40)와 총인량 (NSE: 0.45)모의에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. SWAT의 QUAL2E 모듈을 이용하여 하천에서의 유사 및 영양물질 운송과정을 고려하는 것은 총인과 총질소 모의결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 다단계 수문과정을 고려하여 보정된 SWAT모형은 유역 내부에서 발생하는 수문과정을 모의하는데 적용성이 있는 것으로 나타났다. 하지만, 계측방법 및 계측된 자료의 분석방법의 변화에 따른 오차와 토지이용의 시공간적 변화를 모의에서 고려하지 못해서 발생한 오차를 감안하더라도, 보정된 모형은 유역출구에서 관측되는 유사와 영양물질 양을 정확하게 모의하는데 실패 (NSE < 0.5)하였다고 평가할 수 있으며, 이는 SWAT 모형의 보정에서 다단계 또는 유역내부의 수문과정을 고려하는 것이 유역출구에서 높은 모의 정확도를 얻는데 기여하지 못할 수도 있음을 보여주었다.
Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.
본 논문에서는 전력증폭기의 선형성을 광대역으로 개선하기 위하여 Delay 라인의 영향에 대하여 고려하려다. 사용된 전력 증폭기의 이득은 37dB이고, 3단의 l1W급으로 설계되었다. Error 증폭기는 4단으로 설계되었으며 이득은 55dB이다. 그리고 크기와 위상을조절하기 위한 장치로 Vector modulator를 사용하였으며, 또한 방향성 결합기 및 전력분배기를 설계하였다. 각 모듈을 통합하여 주파수 2.11GHz에서 2.2GHz까지 Delay 특성을 고려한 광대역 선형 전력 증폭기를 설계하였으며 대역폭이 30MHz에 걸쳐 IMD성분의 제거 특성이 25dB이상의 개선 효과를 얻었다.
시간지원 데이터베이스는 시간에 따른 이력데이터가 단조증가 형태를 띄고 있는데 반해 이력질의는 주로 최근 생성된 데이터에 관한 질의 비율이 상대적으로 높다. 또한 방대한 양의 데이터를 관리하기 위해 3차 저장장치를 효율적으로 사용할 필요가 있으며 이를 위해 시간지원 데이테베이스 관리시스템은 특정 시간마다 이력데이터를 3차 저장자치에 이동시키는 버큐밍(Vacuming)작업을 수행한다. 이 논문에서는 이력데이터 페이지와 현재 데이터 페이지의 시간선상에서의 참조 빈도수를 고려하며, 이력질의에 대하여는 페이지의 과거의 참조밀도 이력을 고려하여 버퍼를 관리하는 LRU/PRD기법을 제안한다.
양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 스무딩 알고리즘을 사용하여 전송 계획을 세우고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, 새로운 구간에서 높은 전송률이 요구될 수 있는 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]를 이 방법에서의 전송 계획으로 그대로 사용하려는 경우 가용 전송률이 낮은 경우에는 폐기되는 프레임의 양이 많아질 수 있다. 이를 개선한 알고리즘[5]에서는 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 증가 양을 최소로 한다. 본 논문에서는, 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]와 이를 다시 개선한 알고리즘[5]의 성능을 평가하기 위하여 E.T.90 비디오 데이터를 사용하여, 첨두 전송률, 평균 전송률 증가양, 폐기되는 프레임 양을 비교하였다.
본고는 일본어 극어 dare-mo/-demo의 의미를 밝히고 나아가 그 허용맥락을 제시하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 본고는 dare-mo/-demo의 의미가 다음 네 가지 요인에 의해 결정된다고 주장한다: 첫째는 변항적 성격의 비한정사 dare이고 둘째는 고저강세 유형, 셋째는 가능성의 척도(Likelyhood Scale)에 기반한 -mo/demo의 의미, 마지막으로는 이러한 척도를 형성시켜주는 맥락(context)이다. 이 네 가지 요인이 상호 작용하여, daRE-MO/DAre-mo/daRE-DEMO/DAre-demo 각각의 의미를 만들어 낸다. 또한 본고는 dare-mo/-demo의 분포를 통해 드러나는 극어들 사이의 의미 차이를 척도(scale)상의 양(quantity)과 질(quality)이라는 측면에서 제시하였다. 즉 -mo 결합형의 경우 양에 민감한 가능성의 척도가 고려되는 것에 비해, -demo 결합형에서는 양뿐 아니라 질에도 민감한 척도가 고려된다. 그 결과 -demo 결합형들은, 양적 측면과 연관하여 조건/명령/외연적 맥락 등에서 존재 양화의 의미로 해석될 수 있다. 또한 질적인 면에서 하한가(lower bound)까지 허용하는 강한 양보의 의미(derogative sense)를 갖는다는 점에서 특징적이다.
클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.
사회현안을 해결하기 위한 데이터 분석을 위해서는 많은 양의 데이터 수집과 데이터 분석에 활용할 수 있도록 데이터 전처리가 필요하다. 많은 양의 데이터를 수집 및 처리를 위해 데이터 수집, 데이터 저장, 활용 시스템이 기능적으로 분리하여 시스템을 구성하고, 이에 따른 시스템간의 데이터 상호 연계가 필요하게 된다. 또한 외부 네트워크에 구성되어 있는 시스템간의 데이터 연계나, OpenAPI와 같이 다양한 데이터 서비스에서도 적용이 가능할 수 있도록 확장성과 유연성을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 부산 지역현안 해결을 위한 시스템 구성에 있어, 확장성을 고려한 데이터 수집 시스템간의 효율적인 데이터 연계 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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