한국어는 다른 언어와는 달리 초성, 중성, 종성의 자소가 모여서 한 음절을 이룬다. 음절을 이루는 자소는 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 음절 안에서 자소간의 발생의 상관관계는 자소간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 음절이 모여서 단어를 이루고 단어를 이루는 음절은 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 한국어 단어안에서 음절간의 발생의 상관관계는 음절간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 수 있다. 그런데 가능한 음절의 종류가 매우 많기 때문에 음절 발생의 상관관계를 표시하는 지표로서 음절간 조건부 확률 대신 초성, 중성, 종성 단위의 조건부 확률을 사용하는 것이 음절간의 발생의 상관관계를 표시하는데 효과적이다. 이러한 한국어의 정보이론적 연구를 위하여서는 기초자료로서 한국어 단어의 빈도분포가 필요하다. 한국어 단어의 빈도분포의 포괄적인 조사는 1956년의 "우리말 말수 사용의 잦기 조사"가 유일한 실정이다. 시간 경과에 따른 한국어의 정보이론적 특성 변화의 분석을 위하여서는 한국어 단어 빈도의 주기적인 조사가 필요하다. 한국어에서 초성, 중성, 종성단위의 정보이론적 연구결과는 한국어 음성인식 및 함성, 자연언어처리, 암호법, 언어학, 음성학, 한국어부호 표준화 연구등에 이용될 것으로 기대된다. 남북한의 언어는 분단이 지속됨에 따라 상호 이질화가 진행되고 있다. 이러한 이질화를 극복하려는 부분적인 노력으로 남북한 언어의 한국어 영문표기의 단일화 등이 있었다. 이러한 노력에 병행하여 남한과 북한의 언어에 대한 정보이론적 비교 연구도 있어야 할 것이다. 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다. 기준으로 라이신 부산물은 어분 단백질을 40%까지 대체가 가능하였으며, 아울러 높은 라이신 부산물의 대체 수준에 있어서 사료효율과 단백질 전환효율을 고려한다면 아미노산 첨가(라이신과 아르지닌)와 중화 효과에 좋은 결과가 있을 것으로 사료된다.의한 적정 양성수용밀도는 각고 5~6cm 크기의 경우 10~15개체가 적합하였다. 수증별 성장은 15~20 m 수층에서 빨랐으며, 성장촉진과 폐사를 줄이기 위해서는 고수온이 지속되는 7~10월에는 20~30m수층으로 채롱을 내려 양성하고 그 외 시기에는 15 m층 내외가 좋은 것으로 나타났다. 상품으로 출하 가능한 크기 인 각고 10 cm이상, 전중량 140 g 내외로 성장시 키기까지는 채묘후 22개월이 소요되었고, 출하시기는 전중량 증가가 최대에 이르는 3월에서 4월 중순이 경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.
최근 전 세계적으로 지진의 발생이 증가하고 있으며, 우리나라는 2016년 9월 12일 경주지역에서 지진 관측 시작 이후 가장 큰 리히터 규모 5.8의 지진이 발생하였다. 또한 이 지진발생 이후 2017년 1월~2017년 12월까지 약 200회가 넘는 여진이 발생하고 있다. 2017년 발생한 지진 중 가장 큰 규모의 지진은 2017년 11월 15일 포항 인근에서 발생한 5.4 규모의 지진이었다. 본 연구에서는 국내 상시관측소 데이터를 이용하여 지진으로 인한 좌표변동을 분석하고자 하였다. 2017년 11월 15일 발생한 포항지역 지진으로 인한 좌표변화 분석을 위해 이동측위 방법으로 자료처리를 수행하였으며, 2017년 1월~2017년 12월까지 국내 상시관측소 9개소의 관측자료를 상대측위 방법으로 처리하여 지진으로 인한 좌표변화를 분석하였다. 연구결과, 이동측위를 통해 지진으로 인한 순간적인 좌표변화량을 추정할 수 있었으며, 상대측위 결과로부터 국내 상시관측소의 좌표변화가 없음을 제시할 수 있었다. 2017년 경주지진 이후 계속해서 여진이 발생하고 있어 이 지역에 대한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.
방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.
최근 디지털 공유 경제가 사회에 가져다 줄 혜택에 대한 기대가 높다. 디지털 공유 경제가 정착되려면 신뢰할 수 있는 사회 구조가 우선 마련되어야 한다. 투명성은 정치나 경제 영역뿐 아니라 우리 삶의 모든 영역에서 가장 중요한 가치 척도로 인정받고 있고, 모든 국가가 '신용과 신뢰기반의 사회'를 지향하지만 현실 사회 곳곳에선 불투명과 부정 비리 비효율이 만연해 있다. 그러므로 신뢰하기 어려운 디지털 환경에 신뢰를 구축하기 위해 '제2의 인터넷 혁명'으로 불리는 블록체인 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 아직도 블록체인 기술을 평가하는 기준과 방법이 명확하지 않고 표준화되어 있지 않다. 본 연구에서는 디지털 공유 경제에 블록체인을 활용하기 위한 처리속도, 데이터량, 정확도 등의 블록체인 평가지표와 평가방법을 짚어보고, 블록체인 기반의 안전한 디지털 공유 경제 활성화 방안을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권1호
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pp.113-118
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1996
주성분 분석은 자료압축, 특징추출, 통신이론, 패턴인식 그리고 화상처리등의 컴퓨터 공학분야에서 중요하게 사용되고 있다. Oja(1982,1989,1992)는 확률적 경사 강하법(SGA:Stochastic Gradient Ascent)을 이용한 제한된 헵규칙을 제안하여 주성분 분석에 사용하였다. 그러나, 이 규칙은 이상치에 민감하므로 이상치의 영향을 줄이기 위해, Xu & Yuille(1995)는 통계물리 방법을 이용한 로버스트 에너지함수를 생성하여 로버스트 주성분 분석방법을 제안하였다. 또한 Devlin et.al(1981)은 M-추정량을 이용하여 주성분 분석을 하였다. 본 논문에서는 Oja(1992)의 규칙과 Xu & Yuille(1995)의 로버스트 에너지함수를 이용하여 신경망을 구성하였다. 그리고, Devlin et.al(1981)이 제안한 시뮬레이션조건하에서 실험을 하였다. 실험한 결과와 Devlin et.al(1981)의 결과를 비교, 분석함으로써, 신경망의 성능을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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