조선소에서 이루어지는 선박 건조는 용접에 의해 수행되고 있으며, 친환경선박에 대한 국제적인 요구에 따라 용접물량은 증가하고 있다. 용접부는 비파괴검사를 통하여 품질을 보증하고 있으며, 검사 정보를 나타내는 리포트는 인력이 설계된 도면을 확인하여 수작업으로 용접검사 리포트가 작성된다. 이 과정에서 소요되는 많은 공수와 인적오류로 인하여 손실이 발생하고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 조선 전용 CAD 소프트웨어를 기반으로 설계된 데이터를 입력하여 용접검사에 관한 리포트가 자동으로 생성되는 시스템에 대하여 다룬다. 개발하는 시스템은 모델링의 도면으로부터 형상 데이터를 분석하여 부재 면의 확장을 통해 용접부를 판단 및 태그 넘버를 생성하고, 용접길이, 두께, 재질 등 검사에 필요한 정보를 자동으로 추출하는 기능을 제공한다. 시스템의 유용성을 검증하기 위해 시스템을 통해 추출된 검사 정보와 모델링 도면을 비교하여 일치하는 것을 확인하였다.
최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different
요구사항 추적성은 개발과 유지보수 과정 동안 지속적으로 관리해야 한다. 그러나, 실제에서는 품질 보증을 점검하는 단계에서 갱신한다. 이러한 차이는 개발자가 추적성을 갱신하는 노력에 비해 추적성을 통해 얻는 혜택이 적기 때문이다. 이러한 노력 대비 보상의 관점에서 우리는 일반적으로 사용하는 스프레드시트 형태의 요구사항 추적성 매트릭스에서 맵핑을 유연하게 바꿀 수 있는 방법을 제안한다. 제안의 목적은 개발자가 요구사항 추적성을 갱신하는데 들이는 노력을 줄이는 것이다. 제안 방법은 먼저, 각 시트에 두 산출물 간의 관계만을 기입하여 변경이 발생할 때, 개발자가 변경된 맵핑을 즉시 반영할 수 있도록 한다. 다음, 개발자가 원하는 시점에서 제안 방법은 자동적으로 모든 산출물의 관계를 계산하여 추적성 매트릭스를 생성한다. 또한 누락된 맵핑 관계를 색상으로 표시하고 척도를 계산하여 개발자가 추적성 매트릭스의 완전성을 파악하도록 돕는다. 우리는 제안 방법의 적용가능성을 파악하기 위하여 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구는 제안한 요구사항 추적성 매트릭스가 실제 프로젝트에 적용 가능하며 변경된 맵핑 관계를 쉽게 수용함을 보여준다.
짧은 영상 클립을 공유하는 지식공유 플랫폼으로서 TikTok이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 TikTok에 대한 폭발적인 관심은 지식공유 플랫폼으로서의 비즈니스 가치가 크다는 점을 시사한다. 본 연구는 질적, 탐색적 접근을 통해 지식거래산업의 발전 현황과 함께 TikTok에서 어떠한 요인이 지식상품에 대한 사용자의 구매 결정에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 연구방법론으로서 10명에 대한 심층 인터뷰와 함께 95명의 지식 제공자의 동영상을 관찰한 결과, TikTok은 지식거래 산업을 발전시킬 수 있는 비즈니스 잠재력을 가지고 있었으며, ATLAS ti 소프트웨어를 이용한 10명의 심층 인터뷰에서 수집한 데이터를 코딩한 결과, 수요자 특성, 제공자 특성, 플랫폼 특성 및 제품 특성 등의 네 가지 핵심적 요인이 TikTok에서 지식제품에 대한 사용자의 구매결정에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 근거이론을 기반으로 감정적 니즈, 전문성 니즈, 품질, 가격, 도움성, 가치, 카리스마, 신뢰, 서비스 보증, 희소성 등 10개의 변수로 구성된 이론적 모델이 도출되고 제시되었다. 또한 연구발견점에 따른 이론적 시사점과 실무적 시사점이 토의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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