말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.
영화와 같은 사실적인 영상은 너무 많은 정보를 포함하고 있어서 때로는 사용자에게 제작자의 의도를 쉽게 전달하기 어려울 수 있다. 이와 달리 만화와 같은 비사실적인 영상은 중요하지 않은 부분을 아주 간단하게 표현하거나 혹은 중요한 부분만을 강조해서, 작가의 의도를 직관적으로 훨씬 잘 전달해 준다. 만화는 스피드라인, 말풍선, 배경 텍스쳐 등과 같은 만화 고유의 표현 기법들을 통하여 일반 정지영상들보다 많은 부가적인 정보를 전달해 준다. 특히, 말풍선은 장면 내의 인물들의 대사를 전달하는 매체로, 올바른 내용 전달을 위해 읽기순서(reading order)에 따른 말풍선간의 관계 및 말풍선과 인물간의 관계를 고려하여 적절한 위치에 배치 되어야 한다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 추출된 장면의 만화적 변환을 위한 기법들 중에서 말풍선 자동 배치 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도에서 지명을 배치할 때 흔히 사용하는 특징점 라벨 배치(Point-Feature Label Placement) 방법에 기반하였다. 또한, 본 논문에서는 말풍선 배치가 얼마나 잘 되었는가를 평가하기 위한 객관적인 평가 함수를 제안하였다. "Love Actually", "살인의 추억"등의 다양한 영화 장면들을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법의 말풍선 배치 결과가 사람이 수작업으로 배치한 것과 비교해 크게 부족함이 없는 것을 알 수 있었다.
이 논문에서 통계기반의 정렬기법을 이용한 한영/영한 양방향 명사구 기계번역 시스템을 설계하고 구현한다. 정렬기법을 이용한 기계번역 시스템을 구축하기 위해서는 않은 양의 병렬말뭉치(Corpus)가 필요하다. 이 논문에서는 병렬 말뭉치를 구축하기 위해서 웹으로부터 한영 대역쌍을 수집하였으며 수집된 병렬 말뭉치와 단어 정렬 도구인 GIZA++ 그리고 번역기(decoder)인 PARAOH(Koehn, 2004), RAMSES(Patry et al., 2002), MARIE(Crego et at., 2005)를 사용하여 한영/영한 양방향 명사구 번역 시스템을 구현하였다. 약 4만 개의 명사구 병렬 말뭉치를 학습 말뭉치와 평가 말뭉치로 분리하여 구현된 시스템을 평가하였다. 그 결과 한영/영한 모두 약 37% BLEU를 보였으나, 영한 번역의 성공도가 좀더 높았다. 앞으로 좀더 많은 양의 병렬 말뭉치를 구축하여 시스템의 성능을 향상시켜야 할 것이며, 지속적으로 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 텍스트 마이닝 기법이 개발되어야 할 것이다. 무엇보다도 한국어 특성에 적합한 단어 정렬 모델이 연구되어야 할 것이다. 또한 개발된 시스템을 다국어 정보검색 시스템에 직접 적용해서 그 효용성을 평가해보아야 할 것이다.
본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.
본 연구는 성인 영어 학습자의 말하기 숙련도 향상을 위한 영어교수법을 제안하고 있다. 패턴 위주의 문장암기나 문법 규칙 중심의 대화식 영어회화 교육 방법을 탈피하여 스토리텔링 기법을 적용한 영어 말하기 교수 방법론을 소개하고 있다. 스토리텔링 중심의 영어 말하기 교수법의 이론적 타당도를 세 가지 측면에서 살펴본다. 말하기의 목적 즉, 자신의 생각을 적절히 설득적으로 표현하고 자신의 의견을 나눌 수 있기 위해서는 먼저 풍부한 담화량의 확보가 관건이다. 이를 위하여 이야기 구성요소 중심의 말하기 전략 12가지를 소개하고, 말하기 학습에 적용해 보고 있다. 다음으로, 수사학적 차원에서 설득적인 말하기를 위한 전략을 살펴본다. 아리스토텔레스의 설득적인 말하기를 위한 수사학적 5대 영역을 중심으로 스토리텔링 기법의 말하기와의 관련성을 찾아본다. 끝으로, 교육 현장에서 스토리텔링 중심의 영어 교수법 적용의 가능성을 살펴본다. 외국어 학습자로서의 언어 숙련도가 모국어 수준과 다르다는 이유만으로 위와 같은 스토리텔링 기법의 영어 말하기 교수가 교육 현장에서 실현될 수 있을까에 관한 의문에 학습자 전략 사용 양상을 살펴봄으로써 이에 대한 실현 가능성을 긍정적으로 기대한다.
인간이 실제 생활에서 느끼는 입체음향을 녹음해서 재생기를 통해 듣고자하는 시도는 역사적으로 이미 한 세기가 지났으나 아직도 실감 있는 입체음향 녹음 및 재생기법 연구는 계속진행 중에 있다. 스피커 혹은 헤드폰으로 전후, 좌우, 상하의 모든 방향 및 거리감까지도 재생시킬 수 있는 있어야 진정한 입체음향이라 말할 수 있겠지만 많은 오디오 기기 제조업체들이 홍보효과를 위해 입체음향을 부적절하게 사용함으로써 일반 사용자들은 입체음향에 대해 많이 혼돈하고 있는 실정이다. 정확한 의미로 오늘날 대부분의 오디오 기기를 차지하고 있는 스테레오 사운드는 1차원(좌우 축)사운드라고 말할 수 있으며, 극장 사운드는 2차원(좌우, 전후 축)사운드이며 상용화된 3차원 사운드 제품은 아직 존재하지 않는다고 말할 수 있다 본 논문에서는 현재 연구 중인 "방송을 위한 입체음향 생성 및 재생 기법" 중 대표적인 바이노럴 기법과 Ambisonic 기법 및 문제점에 대해 알아보았다
문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.
콘크리트용 혼화재로 사용량이 날로 증대되고 있는 고로슬래그 미분말의 품질 차이가 콘크리트의 중성화에 어떠한 영향을 미치는지를 통계적으로 분석해 보았다. 현행 KS F 2563에 의하면 고로슬래그 미분말을 1종, 2종, 3종으로 구분하는데 3종에 해당하는 분말도 $4000cm^2/g$급 고로슬래그 미분말을 3곳으로부터 입수하여 Type A, B, C로 하여 다른 모든 조건은 동일하게 하고 혼입하였다. 본 연구에서는 기존의 그래프간의 단순비교를 통해 공학적 판단을 하는 오류를 배제하고자 평균값과 분산을 동시에 고려하는 통계적인 기법을 적용하였다. 분석기법에는 A, B, C 3개 집단간의 F검정과 각각의 쌍체비교를 위해 T검정 기법을 적용하여 통계적인 의미를 고찰해 보았다. 그 결과 유의수준 5%에서 중성화에 미치는 영향이 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다.
유동 가시화란 가시화 기술의 한 영역으로, 벡터 데이터를 2차원 또는 3차원의 형태로 시각적으로 표출하는 것을 말한다. 즉, 일반적으로 벡터 데이터는 (x, y, z)의 형식으로 이루어져 있는 수열의 집합인데, 이를 사람이 그 특징을 쉽게 인지할 수 있도록 그림 또는 애니메이션으로 표시하는 것을 말한다. 유동 가시화 기법에는 여러 가지가 있지만 영상 기반 유동 가시화 기법(IBFV)은 현존하는 조밀한 인티그레이션 기법들 중 가장 빠른 기법 중 하나이다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 영상 기반 유동 가시화 기법을 가속하고 이를 구현했는데, 특히, 메쉬어드벡션 (mesh advection)을 꼭지점 프로그램을 이용해서 가속했다.
말은 인류에 의해 상대적으로 일찍 가축화된 종 중 하나로써, 경주능력, 강건성 및 항병성 등과 같은 능력을 위해 인공적으로 선택되었다. 그 결과, 현재 경주마로 많이 쓰이고 있는 서러브레드의 게놈은 운동 능력에 특화된 유전자형을 많이 갖고 있다. 최근 NGS 기술의 도래와 함께 전장게놈을 대상으로 경주마의 우수한 유전형질을 찾는 연구가 유전체학의 관점에서 진행되고 있다. 그 결과 말의 게놈에 대해서도 GWAS (Genome-wide Association study)가 적용되고 있고, 우수 경주능력을 나타내는 유전자 마커가 발굴되고 있다. 아울러, 특정 샘플의 전장 전사체를 NGS 기법으로 분석할 수 있는 RNA-Seq 기법 역시 활용되고 있는데, 이를 통하여 각 개체별, 운동 전후, 한 개체의 조직별 특정 유전자의 발현 양상과 함께 전사체의 서열 등을 확인할 수 있다. DNA 서열의 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 강력한 인자로써 DNA methylation이 주목받고 있다. 말의 게놈에 있어서도 운동 특이적 또는 개체 특이적 DNA methylation 패턴을 보여 주었고, 이는 우수 개체 선정을 위한 마커 개발에 좋은 단서를 제공해 줄 것이다. 유전자 발현을 억제하는 miRNA와, 포유동물의 유전체 내 절반 정도를 차지하고 있는 이동성 유전인자는 기능유전체 연구에 있어서 중요한 인자들이다. 이들은 인간의 게놈에서 많이 연구가 되어 왔으나, 말에서의 연구는 현재 미미한 실정이다. 하지만, 현재까지 말에서 되어 있는 위의 두 인자에 대한 연구 현황을 알아보고, 차후 우수 마 선별 연구에 적용될 가능성을 제시하였다. 기능유전체 및 후성유전체 분석 기법이 발전함에 따라 말에서도 본 연구에서 소개된 여러 가지 분석 기법이 적용되고, 우수한 경주마를 선정하는 데 많은 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이에 현재까지의 우수한 경주마를 선택하기 위한 많은 연구들 및, 말 연구에 대한 앞으로의 발전 가능성에 대해 고찰하고 토의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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