본 연구는 한라산과 더불어 제주 고유의 자연경관이자 원경관(原景觀)이며 제주 이미지 정체성 요소의 본질이라고도 할 수 있는 '오름'경관의 보존과 제주 브랜드로의 활용을 목표로 내국인과 외국인이 느끼는 제주 '오름'에 대한 이미지 특성을 비교 분석하였다. 항공에서 촬영한 총 18개 '오름'의 부감사진을 대상으로 준예비조사와 예비조사를 거쳐 최종 선정된 4장의 사진슬라이드를 평가매체로 연구를 진행하였다. 평가집단은 내국인과 외국인으로 나누어 구성하고, 총 26개 형용사 어휘상에 대한 7단계 형용사 어의구별척도로 이미지 및 선호도를 측정하고 인자분석을 실시하였다. 인자분석을 통해 파악된 인자군은 내국인과 외국인 집단 구분 없이 전체적으로 평온성의 이미지 변인이 제주 '오름'의 경관 이미지를 대표하는 공통적인 이미지 정체성 변인으로 파악되었다. 그러나 이밖에 이미지 주요 변인으로 외국인은 "역동성", "특이성" 그리고 "웅혼성" 순으로 설명력이 높았으나, 내국인의 경우는 "매력성", "웅혼성", "특이성"으로 유형화된 것으로 보아 상대적으로 국내인은 '오름'의 '절대가치로서의 아름다움'을 매력으로 파악한 반면 외국인은 '오름'의 역동적 이미지와 상대적 특이성을 보다 주요한 이미지 변인으로 인식한 것으로 보인다. 요인점수와 선호도와의 다중회귀분석 결과, 국내인은 "평온성", "매력성" 그리고 "역동성"이 선호도를 설명하는 중요 변수로 나타난 반면, 외국인의 경우는 "역동성", "평온성" 이외에 "균일성", "특이성" 그리고 "단순성" 등으로 차이를 나타내, 이는 상대적으로 외국인에게는 '오름'의 형태적 특이함과 단순미 등이 선호도에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.
본 연구는 도시 화훼경관의 유형화에 관한 연구로서 연구결과, 첫째, 문헌과 사례를 통하여 화훼경관의 개념이 정리되기 위해서는 개념의 핵심 어휘와 문장에 공간적 요소, 형태적 요소, 자연적 요소, 인공적 요소라는 4가지 요소가 포함되어야 함을 선행연구를 통해 발견하였으며, 이 네 가지 요소를 통섭하는 화훼경관 개념을 새롭게 재구성하여 제시하였다. 화훼경관 통합 이론의 기초자료가 될 것이다. 둘째, 화훼경관이 도시경관의 한 장르로 그리고 도시경관의 단위로 정의되고 전문영역으로서 체계 구축을 위해 도시경관이라는 커다란 범주 안에서 도시경관의 개념과 특성, 기능을 고찰하고, 그 안에서 화훼경관과의 위계화 범주를 새롭게 정리하여 화훼경관의 도시경관성을 제시하였다. 셋째, 유형화를 통한 수요자들의 합리적인 선택자료 제시를 위해 화훼분야는 물론, 도시계획, 도시생태 분야까지 확장하여 관련 이론을 고찰하였으며, 유형화 요소 41개를 추출하였고 군집화 과정을 통해 4개의 핵심 유형화 요소를 도출하였으며, 4개의 요소를 분류 준거로 전문가 FGI에서 의견과 검증의 과정을 거쳐 중분류 9개, 소분류 30개 유형을 도출하여 제시하였다. 향후 연구과제로는 유형 적용과정에서 모니터링을 통해 유효한 유형의 추가 설정과 2단계 분류 위계를 3단계 위계로 확장하여, 보다 세분화된 적용 유형의 개발과 정리를 한다면 유형의 체계를 보다 발전시키는 좋은 연구가 될 것으로 보인다.
본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 객체지향 언어인 C++를 지한 컴푸일러 및 대화식 프로그래밍 환경을 제안하고 개발하였다. C++ 언어를 위한 컴파일러를 개발하기 위해 컴파러를 Front-End 와 Back-End로 나누고 가상기계인 EM을 사용하여 연결하는 모델을 사용하였다. Front-End 개발시에는 C++ 문법을 문법석 도구, 어휘 및 구문분석기 생성도구를 이용하여 구문분석 방법과 문맥에 연동된 문법 처리기술과 AST클래스 라이브러리를 개발하였다. Back-End에서는 목적기계 표현기술과 토리코드 최적화 방법, 트리 패턴 매칭에 의한 재목적 코드 생성 기법을 제안하고 이를 이용한 재목적이 용이한 SPARC 기계 Back-End를 개발하였다. C++를 위한 대화식 프로그래밍 환경은 언어의 다양한 특성을 효과적으로 표현하기 위해 AST을 이용하고, 점진적 분석 기술과 시각 기호 를 제안하였다. 대화식 환경의 일반화에 의한 자동생성 방법과 프로그램의 정형화된 표현 방법을 위한 Unparsing 체계를 제안하였다. 개발된C++ 컴팰러와 대화식 프로그램 환경은 통합된 C++ 프로그래밍 환경을 구성하게 된다. 본 연구를 통해 얻어진 기술 들은 새로운 고급언어 및 기계에 대한 컴파일러의 개발은 물론 병렷 및 분산 환경을 위한 컴파일러 개발에 활옹될 수 있을 것이다.
디지털 위성방송의 시작과 더불어 본격적인 데이터 방송의 시대가 열렸다. 데이터방송이 시작 되면서 데이터방송용 양방향 콘텐츠에 대한 수요가 급속하게 증가하고 있다. 하지만 양방향 콘텐츠 개발에 필요한 저작 도구 및 검증 시스템은 아주 초보적인 수준에 머물러 있는 것이 현실이다. 그러나 방송의 특성상 콘텐츠 상에서의 오류는 방송 사고에까지 이를 수 있는 심각한 상황이 연출 될 수 있다. 본 연구 팀은 이러한 DTV 콘텐츠 개발 요구에 부응하여, 개발자의 콘텐츠 개발 및 사업자 또는 기관에서의 콘텐츠 검증이 원활이 이루어 질수 있도록 하는 양방향 콘텐츠 검증 시스템을 개발 중이다. 양방향 콘텐츠 검증 시스템은 Java 컴파일러, 디버거, 미들웨어, 가상머신, 그리고 IDE 등으로 구성된다. 본 논문에서 제시한 자바 컴파일러는 양방향 콘텐츠 검증 시스템에서 데이터 방송용 자바 애플리케이션(Xlet)을 컴파일하여 에뮬레이팅 하거나 런타임 상에서 디버깅이 가능하도록 하는 바이너리형태의 class 파일을 생성한다. 이를 위해 Java 컴파일러는 *.java 파일을 입력으로 받아 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성한다. 클래스링커는 생성된 AST를 탐색하여 동적으로 로딩 되는 파일들을 연결하여 AST를 확장한다. 의미 분석과정에서는 확장된 AST를 입력으로 받아 참조된 명칭의 사용이 타당한지 등을 검사하고 코드 생성이 용이하도록 AST를 변형하고 부가적인 정보를 삽입하여 ST(Semantic Tree)를 생성한다. 코드 생성 단계에서는 ST를 입력으로 받아 이미 정해 놓은 패턴에 맞추어 Bytecode를 출력한다.ovoids에서도 각각의 점들에 대한 선량을 측정하였다. SAS와 SSAS의 직장에 미치는 선량차이는 실제 임상에서의 관심 점들과 가장 가까운 25 mm(R2)와 30 mm(R3)거리에서 각각 8.0% 6.0%였고 SAS와 FWAS의 직장에 미치는 선량차이는 25 mm(R2) 와 30 mm(R3)거리에서 각각 25.0% 23.0%로 나타났다. SAS와 SSAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 m(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 8.0% 3.0%였고 SAS와 FWAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 mm(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 23.0%, 17.0%로 나타났다. SAS를 SSAS나 FWAS로 대체하였을 때 직장에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 %, FWAS는 최대 26.0 %까지 감소되고 방광에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 % FWAS는 최대 23.0%까지 감소됨을 알 수 있었고 FWAS가 SSAS 보다 차폐효과가 더 좋은 것으로 나타났으며 이 두 종류의 shielded applicator set는 부인암의 근접치료시 직장과 방광으로 가는 선량을 감소시켜 환자치료의 최적화를 이룰 수 있을 것으로 생각된다.)한 항균(抗菌) 효과(效果)를 나타내었다. 이상(以上)의 결과(結果)로 보아 선방활명음(仙方活命飮)의 항균(抗菌) 효능(效能)은 군약(君藥)인 대황(大黃)의 성분(成分) 중(中)의 하나인 stilbene 계열(系列)의 화합물(化合物)인 Rhapontigenin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고
대화체 연속음성은 자연스러운 발화로 낭독체 문장에 비해 잡음, 간투어와 같은 비문법적인 요소가 많고, 발음의 변이가 심하다. 이런 이유로 대화체 연속음성을 인식하기 위해서는 대화 현상을 분석하고 그 특징을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 실제 대화음성에 빈번히 나타나는 대화 현상들을 분류하고 각 현상들을 모델링하여 대화체 연속음성 인식을 위한 기본 베이스라인을 구축하였다. 대화 현상을 묵음 구간과 잡음, 간투어, 반복/수정 발화의 디스풀루언시 (disfluencies), 표준전사와 다른 발음을 갖는 발음변이 현상으로 나누었다. 발음변이 현상은 다시 양성음의 음성음화, 음운축약/탈락현상, 패턴화된 발음변이, 발화오류로 세분화하였다. 대화체 음성인식을 위해서 빈번히 나타나는 묵음구간을 고려한 학습과 잡음, 간투어 처리를 위한 음향모델을 각각 추가하였다. 발음변이 현상에 대해서는 출현빈도수가 높은 것들만을 대상으로 발음사전에 다중 발음열을 추가하였다. 대화현상을 고려하지 않고 낭독체 스타일로 음성인식을 수행하였을 때 형태소 에러율 (MER: Morpheme Error Rate)은 31.65%였다. 이에 대한 형태소 에러율의 절대값 감소는 묵음 모델과 잡음 모델을 적용했을 때 2.08%, 간투어 모델을 적용했을 때 0.73%, 발음변이 현상을 반영했을때 0.92%였으며, 최종적으로 27.92%의 형태소 에러율을 얻었다. 본 연구는 대화체 연속음성 인식을 위한 기초 연구로 음향모델과 어휘모델, 언어모델 각각에 대한 베이스라인으로 삼고자 한다.
word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.
본 연구는 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려사항을 제안하고자 RDA 규칙을 분석하고, 여러 국가 도서관의 지침을 분석하였다. 우선, RDA 규칙을 분석하고, 규칙의 별법 및 선택사항별로 자체적인 지침을 개발한 8개 국가도서관에서 RDA 적용 지침을 조사하여 주요 고려대상 규칙을 살펴보았다. 이후 규칙별로 MLA, LC-PCC, DACH의 지침 내용을 분석하여 고려사항을 실질적으로 제시하였다. 첫째, 우선표제 선정과 관련하여 원어표제를 채택하도록 하되 원어표제가 국내 이용자에게 적합하지 않은 경우, 다른 언어의 우선표제를 사용하도록 할 필요가 있다. 둘째, 우선표제 기술과 관련하여 한 파트 저작, 둘 이상의 파트를 가진 저작, 한 저자의 전집, 특정 작곡유형명의 전집, 불완전한 합집, 여러 작곡가의 합집으로 나누어 살펴보았다. 셋째, 추가요소로 연주수단, 숫자표시, 음조, 기타 식별특성을 우선표제 기록시 고려사항으로 제시하였다. 넷째, 작곡유형명과 연주수단을 위한 통제어휘집을 지정하거나 제시할 필요가 있다. 본 연구는 RDA 음악저작의 우선표제 기술 지침 개발시 고려할 사항을 제시하였으므로 음악저작의 우선표제 관련 규칙 개발과 도서관에서 음악저작의 우선표제 기술 지침 작성에 기여할 수 있을 것이다.
다양한 분야에서 인터넷 상의 방대한 양의 문서 혹은 리뷰로부터 유용한 정보를 얻고자 하는 노력이 높아짐에 따라 문서 혹은 리뷰 상의 생각 및 의견에 대한 자동 분류 연구의 필요성이 대두되었다. 이러한 자동분류를 감성 분류라 하며, 감성 분류 연구는 크게 세 가지 단계를 가지는데, 첫 번째로 주관적인 생각이나 느낌을 표현하는 문장을 추출하기 위한 주관성 분류 연구, 두 번째로 문서 또는 문장을 긍정, 부정으로 나누는 극성 분류 연구, 그리고 세 번째로 문서 또는 문장이 어느 정도의 주관성 및 극성을 갖는지 그 강도를 구하는 강도 분류 연구이다. 최근 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한편, 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하였다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
색에 의한 맛의 연상과 관련된 선행 연구에 의하면 사람은 제한된 특정 색만을 맛과 연관지어 생각한다고 한다. 그리고 그 연관성은 음식물의 색에 대한 개인적인 경험의 종류와 정도에 의해 결정된다고 한다. 그리하여 본 연구에서는 특정 맛을 연상시키는 특정 색이 있을 것이라 가정하고, 색과 맛의 연상에 관한 특성을 파악하기로 하였다. 보다 객관적이고 일반적인 연구를 위해 "우리말 색 이름 사전"과 "표준 국어 대사전"을 활용하여 일반인들이 흔히 접하고 사용하는 24개의 색과 24개의 미각 형용사를 추출하였다. 그리고 색과 맛에 민감하면서도 그 어휘를 모두 구사할 수 있는 20명의 대학생을 대상으로 각각의 24개의 색 샘플을 보여준 후, 각각의 24가지의 미각형용사가 얼마나 느껴지는지 7점 척도로 측정하였다. 그렇게 수집된 정보는 다차원 척도법을 이용하여 분석하였다. 실험 결과, 색과 미각의 5가지 분명한 관계가 발견되었다. 이 연구 결과를 통해 미각을 연상시키는 색은 한정되어 있다는 것을 알 수 있고, 또 한정된 색들도 한정된 미각만을 연상시킨다는 것뿐만 아니라 그것은 성별에 따라 다를 수 있음을 도출해낼 수 있다. 본 연구는 특정 색과 특정 미각의 연관성뿐 아니라 다른 특정 색들과의 관계도 나타내므로 효과적인 식품 패키지 디자인, 광고 등에 활용될 수 있을 것이다.
단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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