현장에서 파고와 주기만을 관측한 경우 주로 개별파 분석법을 사용하여 다양한 파랑 특성을 산정한다. 본 논문에서는 MATLAB 언어를 이용하여 개별파 분석 프로그램을 개발하였다. 영점 상향 교차법과 영점 하향 교차법을 이용하여 1) 평균해면 보정, 2) 영점 교차 시간 산정, 3) 개별파고 산정, 4) 자료 관측기간 변화 등의 기능을 수행할 수 있다. 해모수 1호에 설치된 레이더(WaveGuide Radar)를 사용하여 관측된 시간간격 0.2초 자료를 대상으로 개발된 프로그램의 적용성을 검토하였다. 조석성분 제거 및 영점 교차 시간 산정은 선형 혹은 2차원으로 내삽하였다. 개별 파고 산정은 Goda 방법이 적정한 것으로 판단되었으며, 본 연구에서 제안한 방법은 차후 후속 연구를 통하여 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다. 대표파의 특징은 샘플의 유한성 등으로 인하여 영점상향교차법과 영점하향교차법으로 산정한 결과가 상이하다는 것을 알 수 있다.
그레마스의 기호학은 언어텍스트뿐만 아니라 비언어텍스트의 분석에 유용한 것으로서, 특히 담화구조와 관련된 이론을 통하여 스타크래프트의 멀티플레이를 분석해보았다. 스타크래프트의 담화는 그것이 완성되어 주어진 담화가 아니라는 점에서 다른 매체의 담화와는 두드러지게 다른 특성들을 보여주는데, 가장 대표적인 것이 담화를 생산해가고 있는 주체와 반주체라는 존재였다. 이들은 수동적인 존재가 아니며 능동적으로 발화자, 피발화자의 위치를 교차시키며 역동적인 담화를 생성해낸다.
아프리카 문학의 대표적인 소설가 치누아 아체베는 아프리카 민속문학의 대표작을 세웠다는 데에서도 기여한 바가 있으나 영문 소설의 외연을 확장하였다는 점에서도 그 기여한 바가 적지 않다. 이에 본 논문에서는 그의 대표적인 소설 '모든 것이 산산이 부서진다'외 1편의 소설을 분석하여 그가 영어로 소설을 쓰면서도 나이지리아의 토착어인 이보어의 속담, 문구 등을 교차 사용하여 기존 영문 소설에서는 찾아볼 수 없었던 정서를 담는 등으로 영문 소설의 외연을 확장시켰다는 점을 논증하고자 한다.
후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)
본 논문은 하드웨어 구현이 가능한 신경 회로망을 구성하여 한글 문자 인식을 수행하였다. 먼저 입력 장치로부터 받아들인 문자 영상은 인식 속도를 높히기 위하여 특별한 전처리 과정 없이 직접 피쳐를 추출하였으며 추출한 피쳐로는 하드웨어 구현이 용이한 교차 피쳐와 투영 피쳐를 이진화로 코딩하였다. 신경 회로망의 하드웨어 구현을 가능하게 하기위해서 정수형 연결 강도와 비선형 Hard-limit 함수를 가지고 학습을 하는 Rounding 학습 방법을 도입하여 학습시켰으며 한글의 구조적 특성을 이용하여 한글을 유형별로 Module화 및 Submodule화 작업을 수행한 다음 인식하는 계층적인 문자 인식 시스템을 구성하였다. 그리고 이러한 방법을 이용하여 한글 문자 인식용 CMOS 신경회로망 Chip을 설계하였다.
본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.
대부분의 공문서들이 주민등록증에 기입된 정보들을 반복적으로 기입하도록 요구하는 경우가 많다. 자동으로 주민 정보들을 기입하기 위해서 기계적으로 해독 가능한 정보로는 현재 주민등록증의 이미지만이 가능하다. 본 연구에서는 주민등록증을 스캐닝해서 얻은 이미지에서 주민번호를 추출하여, 개인신용정보의 조회나 반복적인 서류 작성에 개인정보들이 자동으로 기입되는 시스템을 개발하였다. 주민증의 이미지에는 사진과 위조 방지 문양, 그리고 성명, 주소, 주민번호 등의 문자 정보들이 들어있는데, 이 중에서 주민번호 숫자만 추출하였다. 이렇게 인식된 주민번호를 이용해서, 전산화가 되어 있는 주민 정보와의 대조를 할 수 있게 하였고, 개인 정보들을 XML로 정리하여 각종 문서 양식에 자동으로 기입될 수 있도록 하였다. 위조방지문양과 스캐너의 잡음 등에 기인한 왜곡을 해소하기 위해, 히스토그램 기법을 이용하여 숫자영역을 분리하고, 이진화한 다음, 특징점(끝점, 교차점, 분기점)의 정보와 ART1를 사용하여 숫자들을 분류하였다.
본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.
암반사면의 안정성은 암반 내에 발달한 불연속면의 방향성과 파괴특성에 지대한 영향을 받는다. 두 조의 연속성이 좋은 절리가 발달한 암반의 거동을 해석하기 위해 FLAC의 FISH 언어로 작성된 편재 절리모델을 사용하여 절리암반사면의 안정성을 평가하였다. 해석 결과는 절리의 간격과 방향성을 달리하면서 수행된 UDEC 해석과 저면 마찰 모델 시험결과와 비교하였다. UDEC 해석과 저면 마찰 모형시험 의해 발생된 파괴면의 형상은 유사하였으며, 이 결과로부터 편재절리모델에 의한 FLAC 해석에서의 파괴면은 두 조의 교차하는 절리를 따라 계단식으로 파괴면이 발생함을 추정할 수 있었다.
국제 공통평가기준(CC)은 정보보호제품의 개발·평가·사용을 위한 ISO 15048 국제 표준이다. 국제 공통평가기준의 제 2부 보안기능 요구사항은 정보보호제품의 보안 기능을 11개 클래스로 분류하였고 13개국 인증제품 상호승인 협정(MRA)에 의하여 교차 사용이 가능한 평가된 보안제품을 해설할 수 있는 공통언어로써 사용할 수 있다 보호프로파일(PP)은 특정형태의 제품군의 지녀야 할 보안 목적을 사용자 그룹에서 요구한 명세서이다. 보호프로파일은 제품군의 운영환영, 위협요소를 분석하고 보안기능 요구사항의 부분 집합들을 모아서 제품군이 목표로 하는 보안 목적들을 주장할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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