원자력 발전소 내의 1차계통수에 존재하는 부식생성물과 노심에서 방사화된 여러 핵종들의 종류와 그 양에 대해서 CRUDSIM/MIT모형을 이용해서 분석하였다. 고리 4호기의 차계통수내의 수화학 조건을 이용하여 CRUDSIM/MIT모형에 적용하고 그 결과를 냉각수의 Activity자료와 증기 발생기의 Activity자료와 서로 비교 분석하였고, 노심과 증기발생기의 Crud양과 Activity를 예상하였다. 이 모형의 주요 인자인 $\beta$$_{c}$와 $\beta$$_{a}$ 값을 증기발생기의 Activity측정자료에 의해서 구하였다. 그리고 발전소 운전 중에 증기 발생기와 냉각수의 Activity각 최소화 할 수 있는 최적 조건 범위도 냉각수의 온도, pH, 수소농도등을 변화시켜서 구하였다. 고리4호기에 이 모형을 적용할 때 입력 자료에서, Activation Factor와 Recoil Release 등의 인자와 증기 발생기의 방사선양과 핵연료 표면의 Crud양을 구할 수 있으면 더욱 정확한 결과 값들을 얻을 수 있다.
쇼핑몰 리뷰 생성기는 사용자로 하여금 사용자를 대신해서 리뷰를 생성할 수 있는 기술이고, 옷 상태, 배송 상태, 사이즈와 관련된 세 가지의 카테고리를 이용하여 부분마다 점수를 부여하여 점수에 맞는 리뷰를 생성할 수 있도록 하는 기술이다. 해당 리뷰 생성기는 점수마다 생성되는 리뷰가 달라지기 때문에 다양한 리뷰 생성을 원하는 웹, 앱 쇼핑몰 사이트에서 적용이 가능한 기술이다. 본 논문에서는 KoGPT2를 이용한 리뷰 생성과 카테고리와 점수에 따른 다르게 생성되는 리뷰의 방식을 제안한다. 그리고 두 방식을 결합한 리뷰 생성의 방식을 제안한다. 제안하는 방식들은 카테고리고리 마다 학습하는 모델을 다르게 적용하고 있다.
홀 플라즈마 엔진은 인공위성의 궤도유지 및 자세제어 등의 임무수행이나 우주선의 심우주 활용에 있어 필수적인 핵심 우주 부품이다. 홀추력기 연구개발의 최근 큰 관심사는 추력기의 장시간 운전성 확보 및 방전효율 향상이다. 최근 고리형 홀추력기에서 방전 영역 내 플라즈마와 유전체 벽 간의 충돌을 줄임으로써 전극 손상 및 전자온도 손실을 감소시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 전자석 코일을 활용해 방전 채널 벽면과 평행한 방향의 자기장을 형성하여 플라즈마와 유전체 벽 간의 상호작용을 감소시키는 연구들이 소개되고 있으며, 이러한 방법을 자기차폐(magnetic shielding)라 한다. 본 연구에서는 자기차폐 개념이 적용된 방전 소모전력 500 W급 고리형 홀추력기의 방전 및 추력 발생 특성을 연구하였다. 자기장구조 제어를 통해 유전체 벽과 플라즈마 간 상호작용을 감소시킨 결과, 500 V 수준의 방전 전압에서도 유전체 벽에서의 이차전자 발생에 의한 방전전류의 급격한 증가없이 안정적인 방전이 가능하였으며, 이러한 방전 형태는 기존의 자기차폐 개념이 적용되지 않은 일반 고리형 홀 추력기에서 구현하기 어려운 방전 상태이다. 추력기의 자기장 구조 최적화 조건에서 제논 가스 방전을 통해 얻은 최대 추력은 $22{\pm}1mN$, 비추력 $2200{\pm}70s$, 양극효율 $51{\pm}2%$로 매우 우수한 성능을 보여 주었다
QA(질의응답) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 질의에서 사용된 의미적으로 더 가까운 단어들로 구성되는 심층적 질의 카테고리의 질의 패턴을 이용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안한 방법은 질의 유형에 따른 개념 리스트를 우선 구축하고, 학습 알고리즘에 의해 각 질의 카테고리에 대한 개념 리스트를 구축한다. 실험의 결과로서 제안한 방법의 성능이 향상되었음을 입증하였다.
소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.
인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
인터넷 원격교육이 보편화되어 가고 있는 현시점에서 인터넷 원격교육의 교육적 효과에 대한 검증은 매우 필요한 연구 대상이라고 할 수 있다. 면대면 교육이 아닌 인터넷원격교육의 문제점에 대한 분석은 교육적 효과에 대한 검증에서 반드시 거쳐야하는 중요성을 내포하고 있다. 본 연구는 인터넷 원격교육에 참가한 학생들을 대상으로 한 설문을 바탕으로 문제점에 대한 분석을 실시하였다. 문제점을 환경적문제, 학생자신의 문제, 교수설계문제, 운영상의문제의 4가지 카타고리로 구분하고 카타고리별 문제점들을 도출하여 설문을 통해 문제의 심각도를 분석하였다. 또한 각 문제들의 성별, 직업유무, 나이에 따른 차이 유무를 통계적 방법론을 통하여 검증하였다.
오늘날 웹서비스에 대한 정보 검색 시스템들은 UDDI 레지스트리에 대한 전문적인 지식을 필요로 한다. 즉 웹서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야만 검색이 가능하다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하기 때문에 웹서비스에 대한 정보 검색이 쉽지가 않다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 정보를 카테고리에 맞게 분류하면 웹서비스 검색을 보다 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 이용하여 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하는 클러스터링 기법을 제안한다.
최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.
본 논문에서는 대학별 홍보 전략, 발전에 기여하기 위한 서비스를 제안한다. 이 서비스는 데이터 수집에는 크롤링을 사용하고 사이킷 런을 사용하여 정확도를 최대화하고, 각 분류된 카테고리의 오류을 최소화한다. 이 서비스는 각 카테고리별로 특성이 높은 키워드를 사용하여 카테고리 별 학습 데이터셋을 생성한 후 이러한 학습 데이터셋을 바탕으로 각 기사들을 최적의 카테고리로 분류해주는 분류기를 구현한다. 이러한 분류기를 사용하여 분류된 기사들을 분석하여 막대 그래프 등의 시각화된 자료들로 볼 수 있도록 하여 기존의 대학 홍보 자료에 비해 누구든 쉽고 간단하게 접근이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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