기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.
단일 시스템으로 개발된 기존 코드 생성 시스템은 분산 환경 상에서의 개발자나 유지 보수자들의 디자인패턴 정보를 공유하는 것이 원활하지 못했다. 본 논문에서는 웹환경 기반인 XML과 디자인 패턴을 이용한 JiKU/XML 객체지향코드 생성기를 설계하고 구현한파. 이것은 디자인 패턴 구조를 XML 코드로 변환하기 위해 UML을 이용하였으며 UML로 표현된 설계 정보를 XML 코드로 생성하기 위해 PIML 구문법에 맞게 코드생성을 한다. 이 JiKU/XML 객체지향코드 생성기는 열 단계로 코드를 생성하고 설계정보가 XML 코드로 생성되므로 웹 환경에 쉽게 적응 시킬 수 있다. 기존의 생성기인 F77/J++ 생성기의 단점을 보완했으며 UML과 패턴 정보를 이용하기 때문에 설계의 표준화를 이룰 수 있다. 기존 시스템과 적용사례를 비교 분석하여 본 연구에서 제안한 생성기가 더욱 향상된 기능을 제공한다.
수학적 과정에서 나타나는 언어 구문론적 표현 체계와 정의적 표현 체계 사이에는 긴밀한 상호 작용이 이루어진다. 한편, 수학적 개념 체계도 본질적으로 은유적이므로 언어적 표현을 통해 나타나는 수학적 개념 구조에 대한 분석은 수학 학습에 작용하는 인지 정의적 장애 요인의 근원을 밝히는데 도움이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 수학 영재아의 문제해결 프로토콜을 인지언어와 메타정의의 관점에서 분석하여 텍스트 및 은유의 기능적 특성과 메타정의의 기능적 특성 사이의 관계성을 파악하였다. 그 결과 문제해결의 성공 여부에 따라 수학 영재아의 인지적, 정의적 특성이 반영된 행위의 양상이 서로 다르게 나타났다. 성공적이지 못한 문제해결의 경우에는 성공적인 경우에 비해 내부 표현 체계로서의 은유를 활용하는 행위가 상대적으로 빈번하게 나타났다. 또한 은유의 인지언어학적 측면이 문제해결에 중요하게 작용하면서 동시에 은유라는 외적 표현에는 메타정의적 속성이 긴밀하게 관련되어 나타났다.
본 4단계 교통수요예측모형의 통행분포단계에서 중력모형이 가장 일반적으로 활용하고 있다. 본 연구는 중력모형변수(통행시간, 통행비용 등)의 가변적인 한계를 보완하기 위해 접근성 속성을 단일 마찰인자로서 표현할 수 있는 보다 현실적이고 장래 활용이 용이한 신규 마찰인자를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 신규 마찰인자 도출을 위해 도시공간구조의 특성을 정량화할 수 있는 공간구문론(space syntax)을 활용하여 Link 단위 통합도를 도출 후 통행시간, 통행거리 관계를 이용해 일종의 대리변수로서의 신규 마찰인자를 도출하였다. 대수전환을 통한 마찰인자별 정산결과, 기존 마찰인자(최단거리, 통행시간) 대비 유사하거나 더 높은 수준을 보이는 것으로 분석되었다. 다양한, 검증지표를 활용하여 기존 마찰인자와의 비교시, 전체적으로는 기존 마찰인자와 유사하지만, 단거리 구간 및 장거리 구간에서 설명력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 따라서, 기존 최단거리의 한계에서 벗어나 접근성을 보완할 수 있는 통합도 지표를 이용하여 신규마찰인자 도출 및 적용이 가능하고, 장래 활용성에서 좀 더 장점을 갖는 것으로 판단된다.
노화로 인한 인지의 변화는 정상 노인들의 통사처리에 부정적 영향을 끼치는데 작업기억용량이 중요한 인지기능을 한다고 알려져 있다. 본 연구는 명사구 연결 전치사구의 이해에 도움이 되는 문맥을 제시할 때와 그렇지 않을 때 정상 노인과 젊은 성인이 어떻게 명사구 연결 전치사구를 처리하는지 단어별 자율조절읽기 방법을 통해 알아보았다. 또한, 이 때 어떤 인지기능이 문맥 이용을 통한 명사구 연결 전치사구의 처리능력과 관련이 있는지도 살펴보았다. 정상 노인은 읽기과제에서 문맥유무에 상관없이 젊은 성인보다 읽기속도가 느렸다. 그러나 두 그룹 모두 문맥이 존재할 때 명사구 연결 전치사구의 처리 속도가 빨랐다. 즉, 노인들의 노화로 인한 인지의 저하는 처리 속도만 느리게 했을 뿐 질적인 면에서 차이는 없었다. 문맥을 이용한 명사구 연결 전치사구 처리 시 관련된 인지기능은 교대주의력으로 나타났으며 본 연구에서는 작업기억용량의 역할은 발견되지 않았다. 이를 통해 노화가 통사처리에 끼치는 영향은 반드시 부정적인 것이 아니라 통사구조에 따라 다를 수 있으며, 통사 구문의 종류에 따라 관련된 인지기능이 다를 수 있음을 시사한다.
Hayakawa Kunihiko introduced community space as an open space in Housing in Japan for the first time. We can find the continuity of his architectural intent from his three works (Atrium, Steps, Labyrinth) during the early period of his Housing buildings, In particular, from Labyrinth, his intent was expanded to cities through 'Urban Void', seeking communication and harmony. Accordingly, based on the architectural overview and a field survey of Labyrinth, an analysis was conducted using Space Syntax to investigate whether the space of an inner courtyard is being used as a community space for neighbors who pass through the courtyard and whether the courtyard plays the role of 'Urban Void' as intended by the architect. For this investigation, according to VGA, the courtyard showed the role of great visual connectivity and integration and facilitated connections to the center of the entire space. On the other hand, according to J-Graph, the access stairway connected to each household from the courtyard helped secure privacy in the midst of common space. Step Depth noted that a hierarchy of space was formed to ensure visual privacy within each unit household in addition to privacy for each household.
H.264에서 채택하고 있는 기술들로 인해 H.264의 헤더는 이전 표준안들에 비해 전체 비트 열에서 더 많은 비율을 차지하기 때문에, H.264의 헤더를 압축하기 위한 새로운 기술이 필요하다. H.264에서는 구문요소를 일원화하여 부호화하는데, 부호화할 요소들의 발생 분포를 고려하지 않고 기존의 Exp-Golomb방식을 이용하기 때문에 가변 길이 부호화 관점에서 매우 비효율적이다. 헤더의 대부분을 매크로 블록 타입과 움직임 벡터 차이간이 차지하고 있으며, 본 논문에서 분석한 H.264의 헤더에서의 중복은 다음과 같은 세 가지이다. 매크로 블록 타입에서 자주 발생하는 부호와 그렇지 않는 부호가 있으며, 매크로 블록 모드가 8일 때, 네 개의 서브 매크로 블록 타입들이 모두 전송된다. 그리고 마지막으로 움직임 벡터 차이 값에서 같은 값(특히 '0')들이 발생한다. 본 논문에서는 타입 코드와 쿼드트리를 사용하는 알고리즘을 제안하고 있으며 헤더에서의 반복되는 정보를 이 두 가지 구조들을 가지고 표현한다. 타입 코드는 발생하는 매크로 블록의 모양을 나타내며, 쿼드트리는 움직임 추정 나무 구조를 나타낸다. 실험의 결과에서 제안하는 알고리즘이 JM12.4에 비해 최대 32.51% 비트율 감소를 보여준다.
본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.
자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract
본 연구는 국립중앙도서관의 오픈액세스 리포지토리인 OAK에서 연구데이터를 기술할 수 있도록 OAK 메타데이터에 확장 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위한 연구방법으로 문헌연구, 사례조사, 관계자와의 면담을 실시하였다. 연구데이터 기술을 위한 기존 OAK 메타데이터의 확장 방안을 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 연구데이터를 위한 모델링으로 컬렉션 > 아이템 > 파일로 구성된 기존 구조를 그대로 유지하되 컬렉션은 해당 연구데이터를 묶을 수 있는 상위 그룹으로 두고, 아이템에는 연구데이터의 메타데이터와 파일을 묶어 제공하는 구조를 제안하였다. 둘째, 표준, 사례 기관의 메타데이터를 기존 OAK 메타데이터와 매핑하여 연구데이터의 기술을 위해 OAK에 추가할 필요가 있다고 판단되는 요소를 선별하여 OAK 확장 요소를 도출하였다. 셋째, 구조화된 데이터를 통해 검색이나 추후 통계 등에 활용할 수 있도록 통제어휘집과 구문에 대한 사항도 제시하였다. 본 연구는 연구데이터의 기술을 위해 OAK 메타데이터를 확장함으로써 국내에서 산출되는 연구데이터가 공식적으로 수집·저장·활용될 수 있는 기반을 제공함으로써 국가적으로 연구의 중복을 방지하고 연구 산출물을 공유 및 재활용할 수 있는 정보환경을 구축하는데 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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