동형이의어는 여러 가지 의미를 가진 단어를 의미한다. 문장의 의미를 이해하기 위해서는 필수적으로 문장에 포함된 동형이의어의 의미를 결정해야 한다. 기존의 단어 의미 중의성 연구들은 공기 빈도를 기반으로 해결하였다. 하지만, 동사의 경우에는 정확도 향상을 위해서 격 정보가 중요하다. 왜냐하면, 동사 동형이의어의 의미는 행위의 주체나 객체에 따라 결정되어서 종속격(목적격, 부사격, 보격) 정보가 필요하며, 동사동형이의어 의미마다 서로 다른 격 정보가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 한국어 격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소를 제안한다. 격정보는 표준국어대사전에 명시된 조사 정보를 이용하였다. 실험은 고빈도 동형이의어 12개를 대상으로 하였으며, 실험결과 정확도가 기존의 97.3%에서 98.7%로 1.34% 향상되었다. 이는 원래의 오류율을 2.7%에서 1.3%으로 절반정도 줄였다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 스마트기기의 보급과 맞물려 편리함을 장점으로 수요가 급격히 증가하고 있다. 시장의 관심을 받으면서 클라우드 컴퓨팅 시스템이 정말로 안전한지에 대한 관심도 높아지고 있는 상황이다. 클라우드 환경의 특성상 서비스 제공자는 데이터를 위탁받는 입장에서 사용자의 개인정보를 유출할 수 있게 되는데, 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 완전 동형 암호가 대두되고 있다. 완전 동형 암호는 사용자의 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산을 가능하게 하는 암호체계이다. 완전 동형 암호를 이용하면 기밀성을 보장하면서 암호문에 대한 키가 없어도 연산을 수행할 수 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 제거하는데 효과적일 것으로 전망하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 조사하고 이를 해결할 수 있는 완전 동형 암호에 대하여 살펴본다.
동형건반배치는 타일 형태의 건반 악기에서 음의 배치를 일관되게 하는 방법으로 같은 방향의 이웃 건반에 같은 음정차이로 배치함으로써 일관된 음계배치가 가능하도록 하는 방법이다. 비교적 오래전부터 사용되어 왔지만 최근에 다양한 현대적인 악기 설계나 소프트웨어적인 악기의 인터페이스에서 적용함으로써 주목받아오는 방법이다. 여기에는 서로 다른 다양한 배치 방법들이 제안되어 왔으나 몇 가지가 존재하는 지 서로 어떤 관계에 있는 지 등에 대한 연구가 거의 이루어져 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 동형건반배치에 대해 분류 방법을 제시하고 이들 간의 관계에 대해서 분석한다. 이는 기존에 알려져 있는 것보다 훨씬 적은 수의 동형건반배치 종류가 존재함을 보이고 분류의 틀을 마련하여 동형건반배치에 대한 연구의 기반을 제시하였다. 이를 바탕으로 좀 더 체계적인 분석과 연구가 이루어 질 것으로 기대되며 다양한 음악용 인터페이스를 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 연구는 음악 교육용 게임에서 기본적인 요소인 음정, 화성, 화음, 음계 등을 이해하도록 트레이닝 시키는 데 매우 중요한 역할을 할 것으로 보인다.
본 연구는 입원환자 섬망의 아형별 위험요인, 증상 및 중재를 조사하기 위해 시행되었다. 상급종합병원에 입원한 뒤 섬망을 진단받은 환자 108명의 전자의무기록을 SPSS WIN 26.0 프로그램을 이용해 분석하였다. 분석결과, 대상자는 고령, 남성, 정형외과, 골절이나 절단 환자의 비율이 높았다. 섬망의 아형은 과활동형 51.9%, 저활동형 6.5%, 혼재형 41.7%이었다. 위험요인 중 우울과 향정신성 약물 복용은 저활동형 섬망군에게 더 많이 선행되었다. 섬망의 중재 중 행동문제 관리와 공격적 행동 중재는 과활동형, 혼재형 섬망군에게 주로 시행되었고 정서적 지지는 저활동형, 혼재형 섬망군에게 주로 시행되었다. 공격적 행동을 동반할 경우 즉각적으로 중재를 제공받을 가능성이 높았다. 따라서, 추후 입원환자의 섬망을 조기발견하고 중재할 수 있도록 중재전략과 프로토콜을 개발하기 위한 연구가 요구된다.
본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.
한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.
한국어 어절은 많은 동형이의어를 가지고 있기 때문에 주변 어절(또는 문맥)을 보지 않으면 중의성을 해결하기 어렵다. 이런 중의성을 해결하기 위해서 주변 어절 정보를 입력받아 통계적으로 의미를 선택하는 기계학습 알고리즘들이 많이 연구되었으며, 그 중에서 특히 은닉 마르코프 모델을 활용한 연구가 높은 성과를 거두었다. 일반적으로 마르코프 모델만을 기반으로 알고리즘을 구성할 경우 은닉 마르코프 모델 보다는 단순하기 때문에 빠르게 작동하지만 정확률이 낮다. 본 논문은 마르코프 모델을 기반으로 하면서, 부분적으로 은닉 마르코프 모델을 혼합한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 속도는 마르코프 모델과 유사하며, 정확률은 은닉 마르코프 모델에 근접한 것으로 나타났다.
딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.
2020년 데이터 3법의 개정으로 의료데이터의 개인정보를 가명·익명 처리하여 통계작성, 연구, 공익적 기록 보존 등의 목적으로 사용가능 하도록 하고 있다. 그러나 비식별화 한 데이터를 유전정보, 신용정보 등을 이용하여 재식별이 가능하며, 재식별 정보를 통해 개인 건강정보는 민감정보로 프라이버시 침해에 악용될 여지가 있다. 본 논문에서는 민감정보로 분리되는 개인정보의 프라이버시 보호를 위한 동형암호의 필요성을 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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