품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅, 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 새롭게 제정된 한국목록규칙 4판 초안 중에 고서목록규칙의 내용을 분석하여 수정이 요구되는 부분의 발견과 그 대안을 모색함으로써 한국목록규칙이 도서관 현장의 자료조직과정에서 보다 효율적으로 사용되는데 일조하기 위하여 작성되었다. 그 결과 보완되어야 할 사항과 11개의 수정이 요구되는 사항을 제시하였다.
본 논문에서는 대상이 되는 디지털 캐릭터가 기존 애니메이션 파이프라인에서 사용되는 수준의 복잡한 리깅을 가졌더라도, 해당 리깅의 리깅 공간(Rig-space)에 모션을 리타겟팅 할 수 있는 안정적이고 새로운 리타게팅 방법을 활용한다. 이를 위하여 다양하고 복잡한 방식으로 리깅된 서로 다른 캐릭터의 리깅 공간과 캐릭터 관절값 공간(Joint Parameter Space)간의 상관관계를 분석하고, 원본 모션을 최대한 보존하면서 효율적으로 리타게팅을 수행할 수 있는 비선형적 최적화 기법을 제안한다. 이로 인하여 애니메이터는 모션 캡쳐 등으로 얻어진 원본 모션을 수정할 때, 기존의 키프레이밍 작업과 동일한 리깅 파라미터를 사용할 수 있게 되어 직관적이면서도 빠르고 쉽게 모션을 수정할 수 있게 된다. 이 과정에서 애니메이터가 선호하는 작업 방식을 관찰한 후, 해당 과정을 최적화 과정에 반영함으로써 애니메이터가 수정하기에 매우 용이한 형태의 리타겟팅 결과물을 만들어 낼 수 있다.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
사건 및 사고로 다수의 피해자 또는 참고인들은 경찰서를 방문하고 진술 조서를 작성한다. 진술 조서 과정 중오기 또는 오타로 인하여 수정이 요청 되었을 때 수정 부분을 수정한 후 지문을 이용하여 수정되었음을 인정하는 불필요한 단계 과정에서 불편함과 위생적 문제점을 해결하고, 경찰의 내 수사 단계에서 진술조서 작성 시 KICS와 전자 수사자료표 시스템을 연동한 지문인식기 도입으로 원터치 신원 확인 및 간인 날인 절차를 간소화 할 수 있다.
대부분의 다면체 모델 데이터의 표면과 지리 정보 시스템을 위한 지형 데이터는 삼각 분할을 통하여 만들어진 불규칙 삼각형 네트웍(Triangulated Irregular Network:TIN) 구조를 가지고 있다. 대용량 TIN 데이터를 그래픽스 시스템에서 빠르게 시각화 하는데는 많은 어려움이 있으므로, 일반적으로 TIN 데이터의 특징을 이용하여 압축된 데이터를 이용한다. 그러나 압축한 TIN 데이터는 부분적인 수정과 같은 연산을 수행하기 위하여 전체 데이터를 디코딩하고 다시 인코딩하는 과정을 반복하여 수행하므로 이같은 연산이 자주 발생하는 응용분야에는 부적합하다. 본 논문은 이러한 문제의 해결방안으로 삼각형 메쉬를 삼각형 스트립으로 재구성 한 후에 이 삼각형 스트립을 정점 체인과 각 정점의 차수 정보를 이용하는 저장하는 압축 알고리즘과 함께 이 알고리즘이 부분적인 불규칙 삼각망 수정에 유용하게 적용될 수 있음을 제시한다. 제안된 알고리즘은 각각의 정점 체인이 독립적으로 인코딩 가능하므로 불규칙 삼각망 정보를 수정할 경우 최소한의 인코딩과 디코딩으로 불규칙 삼각망을 수정할 수 있다.
본 연구에서는 댐 운영 전과 후의 유출 특성 변화를 평가하는 데 베이지안 기법을 이용하였다. ROM과 같은 댐 운영은 자연유량(유입량)에 대해 주어진 방법을 적용하여 수행하는 일종의 조정(수정) 과정이다. 이 과정은 무작위 변량에 해당하는 유입량을 대상으로 하며, 그 과정의 결과로 역시 유출량이라는 무작위 변량이 생성된다. 기 확정된 또는 고정된 조정(수정) 과정은 일정한 함수로 표현 가능하다. 결과적으로 이 과정은 사전확률에 우도함수를 적용하여 사후확률을 유도하는 것과 같다. 즉, 베이지안 기법의 적용과정과 다르지 않다. ROM으로는 일정률, 일정량, 일정률-일정량 ROM(Rigid ROM) 세 가지를 고려하였다. 각 ROM별 방류 특성을 고려하여 우도함수를 결정하면, 베이지안 기법을 적용하여 사후분포, 즉, 방률량의 분포함수를 유도할 수 있다. 베이지안 기법을 적용하여 유도된 결과는 ROM을 적용하여 직접 모의한 결과와 비교함으로써 검증된다. 본 연구에서는 대상 댐으로 안동댐을 선정하였으며, 안동댐에서 관측된 2010년부터 2019년까지의 10년치 유입량 자료를 이용하였다. 즉, 2010년부터 2019년까지의 안동댐 유입량 자료는 댐 운영 이전의 유출특성을 대변하고, 모의된 유출량은 댐 운영 이후의 유출특성을 대변한다.
본 연구의 목적은 테크놀로지를 활용한 모델의 평가와 수정 과정에서 나타난 예비화학교사들의 모델의 본성에 대한 인식 변화를 분석하는 것이다. 모델의 본성에 대한 인식 변화는 선행연구에서 예비화학교사들에게 부족하다고 판단된 표상적 측면의 함축화와 간단화, 설명적 측면의 해석, 추론, 설명, 정량화를 중심으로 분석하였다. 이를 위하여 충청북도에 있는 사범대학의 3학년 예비화학교사 19명을 대상으로 테크놀로지를 활용하여 개발한 보일 법칙 관련 모델을 평가하고, 평가 결과를 바탕으로 모델을 수정하여 최종 평가하도록 요구하였다. 연구 결과, 표상적 측면의 간단화, 설명적 측면의 해석, 설명, 정량화에 대한 예비화학교사들의 인식이 모델의 평가와 수정 과정을 통해 긍정적으로 변화되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 모델의 본성에 대한 인식이 변화하기 위해서는 모델의 평가와 수정 과정이 핵심적인 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 하지만 표상적 측면의 함축화와 설명적 측면의 추론에 대한 인식 변화는 거의 나타나지 않았다. 이러한 요소들에 대한 인식은 다른 요소들의 인식보다 변화하기 어려운 것으로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 예비화학교사들을 위한 보다 정교한 교육 설계가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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