본 논문에서는 인체의 움직임에서 발생하는 낮은 주파수의 진동 에너지를 전기 에너지로 수확하는 전자기유도 현상 기반의 고효율 에너지 하베스터를 제작하였다. 제안된 하베스터는 기어모듈을 이용하여 사람이 인가하는 직선운동을 회전운동으로 바꾸는 방식으로 동작한다. 회전수를 늘리기 위해서 증속기어모듈을 달아 높은 회전비를 갖게 한다. 그리고 발전부의 자석들은 할바흐 배열을 통해 불필요한 곳의 자속을 최소한으로 하고 필요한 곳의 자속은 최대한으로 하여 높은 효율을 낼 수 있게 하였다. 제작된 전자기 에너지 하베스터의 출력전압은 230.9 mV이며 $18{\Omega}$에서 2.96 mW의 최대 피크 전력을 전달한다.
본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.
현재 유니코드 CJK 한자코드는 부수 기준 배열방식을 따르고 있어 한자의 한글음가를 기준으로 하는 우리의 문자생활 방식과 차이가 있으며, 우리나라 고유한자나 동형이음어, 이두문자, 그리고 이체자 관계 등을 모두 수록하고 있지 않아 정보시스템에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 유니코드 기반 정보시스템의 정확한 한자표현 및 한자검색을 위해서는 한자를 포함하는 자료에 대한 정확한 이해를 바탕으로 여러 가지 지원방안을 마련해야 한다. 이러한 측면에서 역사분야 정보검색시스템에서는 한글음가 및 한국에서만 사용되는 동형이음어 처리를 위한 한자-한글음가 사전, 본래 한자의 음가와 다르게 읽히는 한자를 위한 특수용어사전, 이형자와이체자를 위한 이체자사전, 그리고 유니코드 CJK 통합한자에 등록되어 있지 않은 한자를 위한 신출 한자목록을 지원하고 있다.
본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다더 높게 나타나 영상초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.
이 논문은 사전의 백과사전적 요소로서의 전문용어 기술을 불교 언어에 집중하여 살펴보았다. 불교 언어에 대한 선행 연구를 살펴보니 크게 언어 자체에 대한 철학적인 접근, 특정 승려의 언어관 탐색, 불교 언어에 대한 언어학적 고찰 등으로 나누어 볼 수 있다. 불교 언어에 대한 언어학적 고찰은 특정 불경을 분석한 연구와 불교 영역 전반에서 쓰이는 어휘에 대한 연구로 나뉘는데 기존 국어사전에서의 불교 어휘를 살펴보니 인명, 지명, 책명, 역사, 불교' 등의 전문 영역 분류에 걸쳐서 분포하였다. 전문용어의 일반어화가 진행된 경우 전문용어로서의 의미와 일반어로서의 의미를 각각 다의어로 기술하되 어느 것을 먼저 배열하느냐로 개별 어휘의 일반어화의 진행 정도를 확인할 수 있는데 불교 어휘의 경우 불교용어로만 쓰이는 단의어가 가장 많았고 일반어로서의 용법이 우선인 것, 불교용어로서의 용법이 우선인 것의 순으로 나타났으며 일반어로 기술되어 있으나 불교 용어에서 비롯된 어휘도 있었다. 한 사전 안에서 언어 단위에 따라 전문 영역 표지가 달라지는 경우, 사전별로 불교 전문용어 여부에 대한 판단이 다른 경우, 기존의 학술적인 연구 결과와 사전의 기술 내용이 상충되는 경우 등 섬세한 검증을 필요로 하는 사례는 향후 종교 전문가와 언어 전문가, 사전 전문가의 협업을 통해 해결해 나가야 할 것이다.
레이다 빔 스케쥴러는 레이타의 전체적인 운용과 제어를 담당하는 레이다 통제기의 핵심기능으로서 레이다의 운용시간 및 송신 전력 등 한정된 가용 자원을 효율적으로 관리하기 위한 최적화 기법이 매우 중요하다. 본 논문은 충남대에서 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 기반으로 하여 방위각 방향은 기계적 회전을 하고 고각 방향은 위상을 가변하여 다수의 위협 표적을 실시간으로 탐지하고 추적하는 회전형 3차원 위상배열 레이다에 적용 가능한 레이다 빔 스케쥴러의 구현 알고리즘에 관한 내용이다. 제안된 레이다 빔 스케쥴러는 우선 순위를 갖는 핵심적인 스케쥴링 태스크와 이를 보조하기 위한 다수의 기능 태스크를 정의하고 생성하였으며 태스크간 데이터 교환을 위하여 인터럽트 처리, 시간 관리, 세마포어 및 메시지 큐 등을 적용하였다. 레이다 빔 스케쥴러의 성능을 검증하기 위하여 다수의 모의 표적을 발생시켜 빔 스케쥴러의 상태와 성능을 확인하였으며, 자체 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 이용하여 3차원 레이다 빔 스케쥴러를 구현할 수 있음을 확인하였다.
구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.
본 논문은 0.6㎛ CMOS 기술로 LZSS 알고리즘과 엔트로피 부호를 이용한 부호기/복호기 단일-칩의 본 논문은 0.6uul CMOS 기술로 LZSS 알고리즘과 엔트로피 부호를 이용한 부호기/복호기 단일-칩의 VLSI 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 처리 속도 50MHz를 갖는 사전탐색처리장치(DISP)의 메모리는 2K×Bbit 크기를 사용하였다. 이것은 매번 33개 클럭 중 한 개의 클럭은 사전의 WINDOW 배열을 갱신으로 사용하고 나머지 클럭은 주기마다 한 개의 데이터 기호를 바이트 단위로 압축을 실행한다. 결과적으로, LZSS 부호어 출력에 엔트로피 부호를 적용하여 46%의 평균 압축률을 보였다. 이것은 LZSS에 보다 7% 정도의 압축 성능이 향상된 것이다.
(1)코제너레이션이란 Co(공동의)와 Generation(발생)의 복합어로 이것을 시스템업한 것을 코제너레이션시스템(CGS)이라 한다. CGS는 전기와 열을 동시에 생산한다 해서 열전배합시스템이라고도 하며, 지금까지 대기에 방열하고 있던 엔진배열을 회수하여 발전에 이용함으로써 종합에너지효율을 75% 전후까지 높이는 시스템이다. 미쓰비시전기는 장기간에 걸친 전력계통기술, 발전$\cdot$냉열기술에 최신 일렉트로닉스기술을 결집하여 고신뢰성과 고효율을 실현하였다. (2)CGS에서 사용하는 엔진은 여러 조건에 따라 디젤엔진, 가스엔진, 가스터빈이 채택되는데 최근에는 배가스가 깨끗한 가스엔진, 가스터빈의 보급이 현저히 많아졌다. 또 CGS에서는 각종 NOx 저감기술이 개발되어 실용화되고 있어 디젤 엔진에서 300ppm, 가스엔진에서 150ppm, 가스터빈에서 100ppm정도까지 저감이 가능하다(어느 것이나 Nox 대책기는 0$\%$$O_2$).(3)CGS의 도입 촉진을 위해 아래와 같은 전력회사와의 계통연계, 전기사업법 개정, 상용방재 겸용화 등 각종 규제완화가 실시되었다. -특고압수전에서 역조류가 있을 경우에 대비한 기술요건의 명확화 -1,000kW미만의 발전소는 공사계획 신고 불필요 -가스터빈발전소는 1,000kW미만, 내연력발전소는 모두 사용전검사가 원칙적으로 불필요 -도매공급사업에 관련된 참여허가의 철폐 -가스연료엔진도 상시방재 겸용화 가능
Most sensor array signal processing methods for multiple source localization require knowledge of the correct shape of array(the correct positions of sensors that consist array), because sensor position uncertainty can severely degrade the performance of array signal processing. In particular, it is assumed that the correct positions of the sensors are known, but the known positions may not represent the true sensor positions. Various algorithms have been proposed for 2-D sensor array shape calibration in far field environment. However, they are not available in near field. In this paper, 3-D sensor array shape calibration algorithm is proposed, which is available in near field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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