본 연구는 애니메이션에 등장하는 의인화된 동물캐릭터를 표현하는데 있어서 인간의 성격과 관상이 의인화 캐릭터에 미치는 영향을 분석하고, 의인화된 동물캐릭터에서 나타나는 성격과 인상이 실제 동물의 연상 이미지와의 관련성을 분석하였다. 먼저 애니메이션에 등장 빈도수가 높은 동물들을 분류하여 각 동물의 특징을 가장 잘 표현한 대표적인 캐릭터를 추출 후 시각화하여 캐릭터의 인상을 성격단어로 평정하고, 각 동물의 이름(단어)을 연상할 때 떠오르는 성격을 성격단어로 평정하여 이미지와 단어 연상 간의 관련성을 분석하였다. 분석결과 두 실험은 유사성이 매우 높았으며, 인간이 잠재적으로 인식하는 동물의 이미지가 인간에게 친숙한 이미지로 의인화되어 표현되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 애니메이션에 등장하는 의인화된 동물캐릭터를 표현하는데 있어서 적절한 성격의 캐릭터 표현을 제안하고자 한다.
근피로 연구는 주로 등척성(isometric)운동에서 수행되었고 등장성(isotonic)운동에서 얻은 근전도 신호는 통제하기 힘든 잡음이 많아 등척성운동에서 사용된 주파수분석기법을 동일하게 적용하였을 때 신뢰할만한 중앙주파수 자료와 근피로 판정용 변수를 구하는데 어려움이 있었다 이에 본 연구에서는 등장성운동에서 측정한 근전도신호의 중앙주파수 검출방법에 따른 근피로 판정 변수들의 차이를 비교해 보고자 하였다 이를 위해 동일한 근전도신호를 가지고 FFT 수행간격과 연속적인 FFT구간의 중첩비율을 다르게 하여 중앙주파수를 검출하고 이들의 선형회귀직선을 구하여 회귀직선상의 변수인 초기중앙주파수, 기울기. 근피로지수를 비교한 결과, 초기중앙주파수의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 조금씩 상승하는 것으로 나타났고, 기울기의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 중첩구간이 적을수록 기울기의 감소경향이 뚜렷하게 나타났다. 근피로지수의 경우는 특정 FFT 수행간격에서 가장 높은 수치를 나타냈다
개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.
스마트장치(Smart Device)의 등장으로 인해 방송, 통신, 정보가 디지털 컨버전스(Digital Convergence)화 되고 있으며, 이를 활용한 다양한 응용도구들이 등장하고 있다. 무엇보다도 장소나 시간에 제한되지 않는 네트워크 환경의 사용 편의성 때문일 것이다. 본 연구에서는 이러한 스마트장치의 연결성과 활용성을 극대화할 수 있는 다중사용자 실시간 대화형 어플라이언스를 제안한다. PDA의 장점인 휴대성, 터치패드 입력방식과 무선 네트워크를 극대화하여 시간과 장소에 구애받지 않는 커뮤니케이션을 제공한다. 동일 플랫폼 기반으로서 특정기기끼리의 통신이 아닌, 다양한 장치간의 통신이 가능하여 무한한 확장이 가능하다. 이것은 PDA to PDA 뿐만 아니라 PDA to PC, PDA to Cellular Phone, PC to PC 등 다양한 장치 호환성으로, 한 환경에서 다른 환경으로 작업 연장이 가능하다. 또한 앞으로 펼쳐질 유비쿼터스(Ubiquitous)환경에서 새로운 다중사용자 커뮤니케이션을 제안한다.
LBS의 등장은 무선인터넷의 이동성 특징에서 기인한다. 이 이동성을 대변하는 것은 바로 위치정보이고, 무선인터넷 시장이 확산되면서 무선인터넷의 킬러 애플리케이션으로 등장하게 되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 한 분야로 급속하게 확장되고 있는 위치기반 서비스의 기술모델을 수립하고 관련 기술들에 대한 중요도 등의 수요조사를 수행하는 것이다. 위치기반 서비스의 기술모델 구성 부분에서는 해외 모델들에 대한 특징을 분석하여 각 기술구분에 의한 개념적 모델을 구성하였다. 이 모델은 일반화된 위치기반 서비스의 구성을 제시하고 있으며 이를 바탕으로 각 기술분야의 기술수요조사를 가능하게 한다 기술수요 조사에서는 다양한 위치기반서비스의 개발과 제공에 대비한 수요자별 기술수요를 조사하고, 이에 대한 중요도를 분석함으로써 합리적인 기술개발, 관련 산업정책, 사업추진 및 산업 활성화 등에 효율성 및 적정성 유도할 수 있게 하였다.
개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.
멀티코어의 등장과 병렬 프로그래밍의 확산으로 lock-free 동기화 기법에 대한 관심과 필요성이 더욱 커지고 있지만, 대부분의 lock-free 동기화 기법들이 구현 복잡도와 동작시 오버헤드로 인해 실제 활용되는 사례는 미비하다. 하지만, RCU(Read-Copy Update) 기법의 등장으로 다양한 운영체제에서 이를 구현하여 활용하고, 최근에는 게임 서버와 같은 응용 프로그램에서도 이를 활용하려는 시도가 늘어나고 있지만, 기존에 제안된 URCU(Userspace RCU) 기법들은 메모리 순서오류 문제 해결을 위한 메모리 장벽 호출 및 reader와 updater 간의 IPC 등으로 충분한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 페이지 폴트를 이용한 URCU 기법을 제안하고, 이를 구현하여 기존의 URCU 기법들과 실험을 통하여 평가하였다.
스토리에서 등장하는 인물들을 식별하고 인물들 간의 관계를 분석하는 것은 스토리 이해를 위해 중요한 과정이다. 본 논문은 그레마스의 행위소 모델(Actantial model)에 기반하여 스토리 속에서 등장하는 인물들 중에서 주체자(Subject,또는 주인공)를 식별하고, 등장인물들간의 상호작용으로 생성되는 관계에 기반한 감정 흐름을 분석하여 조력자(Helper)/반대자(Opponent)의 관계를 자동으로 식별하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 3단계로 구성된다. 먼저, 텍스트 스토리에서 등장하는 객체(인물)를 식별한다. 다음으로, 이들의 상호관계를 통한 관계 정보를 추출하여 관계정보로 표현되는 텍스트에서 감정을 분류한다. 마지막으로, 등장인물들간 감정의 흐름을 방향성 그래프로 도출한다. 그래프에서 차수가 가장 높은 노드 (즉, 가장 많은 관계 정보를 형성하는 노드)는 주체자로 간주하며, 주체자에 긍정적/부정적인 감정을 가장 많이 보내는 노드를 조력자/반대자로 각각 간주한다. 본 연구는 텍스트 스토리로부터 행위소 모델의 세 가지 구성요소들(즉, 주체자, 조력자, 반대자)을 자동으로 추출하는 계산 모델을 제공함으로써 컴퓨터를 이용한 서사 이해에 기여한다.
자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.
HTTP의 등장으로 전세계적으로 인터넷붐이 조성되고 있는 가운데 플랫폼과 독립적으로 실행되고 동적 문맥을 제공하는 자바 기술이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 변화에 따라 웹에서 사용가능한 케이스 서버의 필요성을 제시하였고 웹과 자바 기술을 사용하여 이 케이스 서버에 장착할 수 있는 이벤트 다이어그래머 애플릿을 설계하고 구현하였다. 이벤트 다이어그래머는 케이스 도구를 구성하는 여러 부품중 하나이다. 즉, 이벤트 다이어그래머는 이벤트와 작용의 관계를 표현하는 그래픽 표현 요소들로 구성된 표기법인 이벤트 다이어그램을 작성하는 도구이다. 이 논문에서는 작성한 이벤트 다이어그래머 애플릿은 웹에서 Martin/Odell의 객체지향 방법론에 따르는 이벤트 다이어그램을 작성해 주는 도구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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