본 논문은 다중 도메인 대화 시스템에서 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 방법에 관하여 논한다. 다중 도메인 대화 시스템 구축 시, 도메인의 확장성 재고 및 각 도메인 별 특성의 효과적인 적용을 위해, 각 도메인 별 단일 도메인 대화 전문가를 구축하고, 다수의 도메인 대화 전문가들을 통합함으로써, 다양한 도메인을 처리할 수 있는 대화 시스템을 구축할 수 있다. 이 때, 자연스러운 대화 처리를 위해서 주어진 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 발화의 의도 분석 결과 및 이전 사용자 발화 도메인 정보를 이용하는 구축된 분류 모델에 기반한 도메인 결정 방법을 제안하고, 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과를 검증한다.
운모기판에 증착한 비정형 셀레니움 박막의 결정성장의 형태와 그 변태속도에 대하여 연구하였다 열처리된 박막에서 비정질성분은 CS2에 용해되나 결정질은 아무 변화없이 남아 있으므로 쉽게 현미경을 이용하여 그 모양을 조사할 수 있다. 결정은 (30$^{\circ}$~10$0^{\circ}C$ 온도 범위에서) 박막과 운모기관의 경계면을 따라서 원형상(구상 결정의 이차원 적 모양) 중심으로 부터 일정 속도로 자란다. 또한 필라멘트 형태의 결정이 원형상 결정의 비 규칙적인 부분에서 박막을 뚫고 위로 자란다. 이들 필라멘트형 결정은 자유표면에 도달하여 새로이 자유표면을 따라서 원형상으로 자라게 된다. 경계에 있는 원형상 결정의 두께는 약 500$\AA$정도이고 이것이 비정질 세레니움 박막에서 보이는 "어두어 지는" 현상의 원인이 되고 있음이 밝혀졌다. 원형상 결정은 아주 조그마한 결정 "도메인"으로 구성되어 있으며 이들 "도메인"의 축 방향은 경계면과 나란하고 반경방향에 수직으로 되어 있다. 고온처리에서 얻어지는 규칙적인 결정은 이들 "도메인"이 모여서 "라멜라"를 형성하여 중심부에서부터 뻗어나가고 이들 "라멜라"간의 공간은 불규칙적으로 나열된 "도메인"으로 연결되어 있으며, 고분자 결정에 비하여 훨씬 두껍다. 반경 방향으로의 결정성장 속도는 아주 순도가 높은 박막에서는 시간에 따라 일정하고 주어진 온도에서 재현성이 아주 좋다. 이 실험에서 측정된 성장속도는 지금까지 발표된 어느 실험에서 관측된 것보다 빠르고 또 자유표면에서 자라는 속도에 비해서 약 백 여배나 빠르다. 결장 성장의 온도 의존은 u=6$\times$1015 exp[-32.7(kcal/mol)/RT] cm/sec로 표시할 수 있다.
한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에 사용되는 Korean PropBank는 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀이 PropBank에 비해 각각 1/5, 1/2 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 대부분의 의미역 결정 시스템은 학습 도메인에 의존적이기 때문에 적용 도메인 변경에 따른 성능 하락이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 말뭉치와 적은 양의 새로운 학습 말뭉치를 활용하여 새로운 도메인에 대해 의미역 결정 시스템의 성능 하락을 최소화 할 수 있는 도메인 적응 기술을 Structural SVM(S-SVM)과 Deep Neural Network(DNN) 기반 한국어 의미역 결정 시스템에 적용하여 그 실효성을 알아보고자 한다.
한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계 학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에서 사용되는 Korean PropBank는 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀이 영어 PropBank의 1/8 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 의미역 부착 말뭉치를 만드는 일은 많은 자원과 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 도메인 적응 기술을 적용해보고 기존의 학습 데이터를 활용하여, 적은 양의 새로운 학습 말뭉치만을 가지고 성능 하락을 최소화 할 수 있는지 실험을 통해 알아보고자 한다.
CBD(Component-Based Development)는 이미 존재하는 소프트웨어 컴포넌트를 조립함으로써 시스템을 개발하는 방법이다. 컴포넌트를 이용하여 시스템을 개발하는 것은 개발시간과 비용을 줄이고, 생산성을 향상시키는 등 여러 가지 장점을 가진다. 그러나 여러 벤더에 의해 개발된 컴포넌트를 조립하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이를 위해 컴포넌트가 어떤 문맥에서 사용되는지 이해하는 것이 필요하며 이 문맥은 아키텍쳐에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 기반 개발을 위한 도메인 아키텍쳐를 제안한다. 도메인 아키텍쳐는 도메인을 구성하는 컴포넌트와 그들간의 관계에 대한 정보를 제공함으로써, 어플리케이션 개발을 쉽게 한다. 또한 도메인 아키텍쳐는 관련된 여러 시스템을 위한 아키텍쳐이므로, 도메인 아키텍쳐 상의 컴포넌트는 재사용이 높다.
조화용융조성 $LiNbO_3$ 결정에 외부 전계를 인가하였을 때 초기 도메인 생성 및 이동에 관하여 연구하였다. 0.5mm 두께의 $LiNbO_3$ 결정에 23.5, 22.0, 21.0kV/mm의 전계를 인가하였을 때 도메인 벽은 각각 28.70, 16.02, $5.75{\mu}m/sec$의 속도를 나타내었다. 분극 반전 시스템에 전류 제어를 위한 외부저항으로 $1 M{\Omega}$을 사용하였을 시 너무 빠른 도메인 성장으로 인하여 원활한 분극 반전 제어가 이루어지지 않으므로 $10 M{\Omega}$ 외부저항을 사용하여 전하량을 제어하여 50% duty cycle을 가진 주기적 분극 반전 $LiNbO_3$ 결정을 제작하였다.
Actin cytoskeleton rearrangement를 조절하는 cofilin은 인산기가 제거되면서 활성화되는데 이를 담당하는 효소가 chronophin이다. 이 효소는 비타민 $B_6$의 활성형태인 pyridoxal 5'-phosphate (PLP)의 세포 내 농도를 조절하는 PLP phosphatase로도 알려져 있다. Chronophin은 cap 도메인과 core 도메인을 갖는 HAD family에 속하는 phosphatase이며 다른 HAD phosphatase와 같이 기질결합을 위해 cap 도메인과 core 도메인 사이의 활성부위가 노출되는 열린 형태로의 전환이 있을 것으로 추정되었다. 이전의 밝혀진 chronophin/PLPP의 결정구조에서는 단백질의 결정화과정이 산화된 상태에 이루어졌기에 cap 도메인의 C91과 core 도메인의 C221 사이에 disulfide bond가 있었으며 이것이 cap 도메인과 core 도메인사이의 움직임을 막고 있었다. 본 연구에서는 환원된 상태의 chronophin의 결정체를 얻어 chronophin의 구조를 규명하였다. 환원된 상태의 chronophin의 구조에는 C91과 C221간의 disulfide 결합은 없었으나 산화된 상태와 동일한 닫힌 형태이었으며 국부적인 core 도메인의 움직임이외에는 core 도메인과 cap 도메인의 구조에는 변화가 없었다. 이는 chronophin이 기질이 없는 상태에서 닫힌 형태로 유지되는 것이 disulfide bond에 의한 것이 아님을 의미하며 세포 내의 환원된 상태에서도 닫힌 구조를 유지함으로서 높은 기질 특이성을 보여줄 것임을 암시한다.
최근의 글로벌 경영환경, 그리고 디지털 미디어를 통한 전자상거래가 활성화되고 있는 상황 하에서 수출기업들의 브랜드 및 웹 도메인 개발에 관한 의사결정은 매우 중요한 전략적 선택이다. 특히 웹 도메인 개발은 기업의 브랜드 전략과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 브랜드 개발 시 동시에 개발되는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 한국수출기업의 해외 브랜드 및 웹 도메인 개발 전략에 관한 수요조사결과를 토대로 수출브랜드전략의 결정요인을 탐색적으로 고찰하기위하여 실행되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 브랜드전략 결정요인으로 수출경쟁력, 시장의 유사성, 환경의 불확실성으로 구분하고 브랜드 전략과의 관계를 회귀분석 하였다. 연구결과 한국수출기업의 경우에 기대한 바와 같이 수출경쟁력이 높을수록 OEM브랜드 수출비중이 낮고, 환경의 불확실성이 클수록 OEM브랜드 수출비중은 높은 것으로 나타났다. 그러나 시장의 유사성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 자사브랜드 전략을 사용하고 있는 기업의 경우에도 수출경쟁력이 높은 기업일수록 글로벌브랜드를 선택하는 경향이 높고 환경의 불확실성이 클 경우에는 로컬브랜드 전략을 선택할 가능성이 높은 것으로 나타나 가설을 지지하였다. 그러나 시장의 유사성은 글로벌브랜드 전략 또는 로컬브랜드 전략과의 유의미한 통계적 관계를 보여주지 못했다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
메시지를 이동 에이전트에 전달하기 위해서는 이동 에이전트의 위치를 추적할 수 있는 기능이 있어야 한다. 이동 에이전트의 위치를 추적할 수 있는 정보를 저장하는 방법에 따라 위치 정보를 갱신하는 비용과 메시지 전송 비용이 정해진다. 본 논문은 이동 에이전트 시스템에서 도메인 기반의 프록시를 이용한 효율적인 위치 정보 추적 방법을 제안하였다. 이동 에이전트들이 이동 시에 무작위로 호스트를 결정하지 않고 같은 도메인에 있는 호스트들을 먼저 방문하는 특징을 이용하여 위치 정보 갱신 비용과 메시지 전송 비용을 최소화 하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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