최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
본 논문은 서비스용 멀티로봇과 사용자가 상호작용할 수 있는 XR 인터페이스를 제안한다. 사용자는 자신이 내린 명령이 스케줄러를 통해 여러 대의 로봇으로 분배된 결과와 실시간 작업 현황을 확인할 수 있다. 또한, 대기 중인 작업에 한해 작업의 순서를 변경하거나, 2 개의 작업을 한 번에 수행하도록 합칠 수 있고, 그에 대한 스케줄링 결과를 확인할 수 있다. 구현에는 Unity 엔진을 사용하였다.
다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
복숭아는 대표적인 여름 과일이자 알레르기를 유발하는 식품으로 밀폐되고 집약적인 생산환경으로 인해 시설 내 유기분진, 농약, 복숭아털이 발생하기 때문에, 열악한 작업환경으로 인한 작업자들이 어려움을 많이 겪고 있다. 본 연구에서는 복숭아 선별작업장에서 발생하는 미세먼지를 위치별, 작업별, 입경별로 모니터링함으로써 저감 및 대책 마련을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 미세먼지 모니터링 결과 지역별로는 선별과정에서 미세먼지의 발생이 높은 것으로 나타났으며, 주로 기계적인 과정을 통하여 발생하는 10㎛ 이상의 미세먼지로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 향후 작업환경의 개선을 위해서 공정 중 미세먼지가 주로 발생하는 지역 및 미세먼지의 물리적 특성을 고려하여 저감시설 및 개인보호구의 착용이 요구된다.
본 연구의 목적은 뷰티 종사자의 물리적 작업환경이 직무소진, 프리젠티즘 및 정신건강에 미치는 영향을 분석하고 나아가 직무소진의 매개효과를 검증하는 것이다. 서울·경기 뷰티 종사자 308명을 대상으로 질문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 정규성 검증, 확인적 요인분석, 상관관계, 구조방정식 모델 및 뷰트스트레핑을 이용한 매개효과 분석을 실시하였다. 일련의 연구 과정을 통하여 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 뷰티 종사자의 물리적 작업환경은 직무소진, 프리젠티즘 및 정신건강에 통계적 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 뷰티 종사자의 물리적 작업 환경과 프리젠티즘과의 관계에서 직무소진은 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 뷰티 산업 종사자의 물리적 작업환경에 대한 심각성을 알리고 나아가 뷰티 종사자의 삶의 질 향상하는데 기초자료로써 활용될 수 있을 것이다.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
슈퍼컴퓨터는 대량의 계산이 필요한 첨단 과학기술분야의 수치계산뿐만 아니라 산업분야의 신제품 설계 및 개발에도 다양하게 접목되어 사용되고 있다. KISTI의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon은 SUN Blade 서버기반으로 구성된 초병렬 컴퓨팅 시스템으로 3,200개의 컴퓨팅 노드와 인프라 노드들로 구분된다. 이 시스템은 현재 만여 명의 사용자와 170여개의 기관이 사용 중에 있으며, 수많은 작업들이 스케줄러를 통해 배치형태로 작업을 수행하고 있다. 또한 Tachyon에서는 작업 제출부터 종료까지 관련된 해당 스크립트와 수행 환경, 라이브러리, 작업수행로그 등을 저장하게 된다. 본 논문에서는 스케줄러로 사용되고 있는 Sun Grid Engine의 배치작업정보와 Tachyon 작업수행로그를 가지고 분석을 진행하였다. 특히, Tachyon에서 사용자가 수행했던 작업 결과 중 실패 작업을 구분하여 원인을 분석하고 그중 일부 작업에 대한 개선을 통해 정상 작업을 추출함으로써 시스템의 전체 성공률을 향상시킬 수 있다.
목적 : 본 연구의 목적은 Upper extremity performance test for elderly (TEMPA)의 한국 노인 표준치를 제시하고, 수집된 자료를 바탕으로 한국 노인의 연령별, 성별 손 기능의 특성과 근력의 차이를 알아보는 것이다. 연구방법 : 연구에 참여한 대상자는 60세 이상의 손 기능에 장애가 없는 노인 103명이었다. 손 기능의 특성을 알아보기 위하여 모든 대상자에게 TEMPA 평가를 시행하였고, Jarmar dynamometer, pinch gauge를 사용하여 손과 손가락 근력을 평가하였다. 결과 : 나이가 증가함에 따라 수행 속도와 소 근육의 움직임의 질이 유의미하게 감소하였다. 남성 노인의 수행 속도와 소 근육 움직임의 질이 여성 노인보다 더 높게 유지 되었다. 노인의 손과 손가락의 근력 또한 연령이 증가함에 따라 유의미하게 감소하였다. 결론 : 작업치료사는 노인의 손 기능과 근력 감소에 대한 관심을 가지고 그 기능 수준을 유지하기 위한 중재를 제공하는 것이 필요할 것이다. 본 연구를 통해 TEMPA의 한국 노인 표준치가 확립되었다. 이 자료가 임상적 평가 및 근거 기반의 연구에 있어 유용하게 쓰이기를 기대한다.
본 연구에서는 구문 처리에서 운율 정보 활용이 작업 기억 용량의 영향을 받는지를 검증하였다. 구체적으로 작업 기억 용량이 운율 경계의 강도와 위치에 따른 관계절 부착 중의성 해소 방식 차이를 예측하는지를 알아보았다. 실험 결과, 작업 기억 폭이 큰 청자들의 중의성 해소 방식이 작업 기억 폭이 작은 청자들에 비해 운율 경계 강도의 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 이는 다른 상위 수준 제약과 마찬가지로 운율 제약의 활용도 작업 기억과 같은 인지적 자원을 필요로 함을 시사한다.
우리나라 모든 산업에서 근골격계질환은 작업자들의 안전에 큰 영향을 미치고 있으며, 산림작업은 산업안전보건법에 따라 근골격계 부담작업으로 분류된다. 특히 벌도 및 가지제거작업은 주로 인력작업으로 실시되고 있으며, 작업원의 안정성 확보를 위해 작업자세에 대한 평가가 필요하다. 따라서 본 연구는 체인톱을 이용한 벌도 및 가지제거작업의 작업자를 대상으로 세가지 인간공학적 분석 도구(OWAS, RULA, REBA)를 이용하여 위험도를 평가하고, 평가기법별 작업자세에 대한 영향인자를 분석하였다. 벌도와 가지제거작업자세의 위험도는 RULA, OWAS, REBA 순으로 높게 평가되었으며, 대부분 2-3단계로 작업자세의 즉각 변경조치는 요구되지 않았다. 하지만 벌도작업에서 허리와 다리를 굽힌자세와 가지제거작업에서 벌도목 위에서 작업하는 자세는 위험도가 매우 높게 분석되었다. 또한 벌도작업의 경우 산지경사, 가지제거작업의 경우는 지상에서부터 벌도목 높이가 작업위험도 평가에 영향이 높은 것으로 분석되었다. 따라서 산림작업에 있어서 작업자의 안전성을 확보하기 위해 작업부하가 낮은 자세(벌도작업: 쪼그리는 자세, 가지제거작업: 허리와 다리가 곧은 자세)로 작업하는 것이 바람직한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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