본 논문에서는 BIST(Built-In Self Test)시 순서회로내의 조합회로를 pseudoexhaustive 시험하는데 필요한 테스트 패턴 생성기와 응답 분석기를 제안한다. 제안하는 테스트 패턴 생성기는 테스트 패턴의 초기값을 스캔 인 할 수 있고, exhaustive test pattern 을 생성할 수 있다. 또한, 응답 분석기는 회로의 응답을 분 석할 수 있을 뿐만 아니라 응답 결과를 스캔 아웃할 수 있다. 이러한 테스트 패턴 생 성기와 응답분석기는 SRL과 LFSR을 결합하여 설계하였다.
본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.
CPU에게 최상위 우선순위가 할당된 고정 우선순위 버스 프로토콜에서는 CPU와 DMA 컨트롤러의 버스 요구가 충돌할 경우 DMA 전송이 지연된다. 본 논문에서는 CPU와 다수의 DMA 컨트롤러가 시스템 버스를 공유하는 환경에서 DAM I/O 요구의 최악 응답시간을 분석하는 기법을 제안한다. 제안하는 최악 응답시간 분석 기법은 다음의 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 CPU 상에서 수행중인 각 CPU 태스크별로 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 두 번째 단계에서는 이들 CPU 태스크의 최악 버스 요구 패턴을 모두 통합해 CPU 전체의 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 최종 세 번째 단계에서는 CPU의 최악 버스 요구 패턴으로부터 DMA 컨트롤러의 버스 가용량을 구하고 DMA I/O 요구의 최악 응답시간을 산출한다. 모의 실험을 통해 제안하는 분석 기법일 일반적인 DMA전송량에 대해 20% 오차 범위 이내에서 안전한 응답시간을 산출함을 보였다.
본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.
질의응답(QA)은 주어진 질의에 대해, 적합한 문서가 아니라 정답 그 자체를 찾아주는 것이 목표이며, 진정한 의미에서의 정보검색(IR)에 한걸음 더 나아가려는 노력이다. 예를 들어, "타지마할은 어디에 있나\ulcorner"라는 질의에 대해 "인도의 아그라"라는 정확한 응답을 제시하는 것이 질의응답 시스템이 하고자 하는 바이다.의응답 시스템이 하고자 하는 바이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1273-1281
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2014
현대사회에서는 다양한 산업 기술의 고도화와 함께 여러 가지 재료와 집적기술의 발전으로 화장품 산업 전반에도 많은 종류의 화장품이 출시되고 있는 실정이다. 이와 함께 화장품법의 독립과 화장품의 전 성분 표시제가 도입되었다. 웰빙시대인 요즈음에는 질 좋은 삶의 추구를 위해 생활관리, 생체리듬, 올바른 자세, 스트레스 증상과 같은 생활패턴에도 많은 관심을 갖게 되었다. 이들 생활패턴은 삶의 질과 건강뿐만 아니라 피부 관리와도 관련이 있을 것으로 판단하여 기능성 화장품의 인지도와 생활패턴과의 관계를 알아보기 위하여 설문조사를 하였다. 그 결과는 화장품 인지도 관련 16문항 중 문항 3, 문항 5, 문항 6 및 문항 11은 대학교 간 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 또한, 생활패턴과의 교차분석 결과는 응답연도와 스트레스 증상 간, 응답연도와 올바른 자세 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 끝으로, 성별과 생체리듬, 성별과 올바른 자세 및 성별과 스트레스 증상 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 향후 과제로는 일반인을 대상으로도 동일한 조사를 하여 이들간의 차이를 조사해 볼 필요성이 있는 것으로 생각된다.
본 연구는 많은 기업들이 SCM의 중요성을 인식하고 도입하여 활용을 하고 있는 정보시스템의 발전 단계에서 공급사슬에 참여하고 있는 기업이 어떻게 SCM을 활용하고 있는지에 초점을 둔 연구라 할 수 있다. 기존 연구에서 도출한 SCM 활용 목적에 대한 설문 항목을 중심으로 기업이 활용하고 있는 SCM 활용 패턴을 도출하였다. 군집 분석 방법을 활용하여 집단에 특성을 배정하여 동일 집단에 속한 대상의 유사성을 갖게 함으로써 집단 간의 차이를 명확하게 하였다. 군집 분석 결과 효율성을 추구 형, 군집, Business process 정확성 추구형 집단과 환경 변화 대응 추구형 군집으로 패턴을 나눌 수 있었다. 응답 기업을 Miles와 Snow의 전략유형으로 분류하여 응답 기업의 전략 유형을 판별한 결과 분석자형 40.6%, 방어자형 15.1%, 공격자형 37.2%, 반응자형 6.9%로 조사되었다. 위에서 유형화한 SCM의 활용 패턴과 전략유형을 Matrix화하여 가설인 SCM 활용 패턴과 전략유형의 적합도와 SCM 성과 만족도와의 관계를 검증하였다. 연구를 수행한 결과 기업이 SCM을 활용할 때, SCM 활용 패턴 및 전략 유형에 따라 SCM 성과 만족도가 다르게 나타난다는 것을 알 수 가 있다.
갈수록 증가하는 인터넷 사용자의 서비스 요구량에 대처하기 위해, 부하 분산 기능을 갖는 클러스터 시스템의 이용이 늘어가고 있다. 본 연구에서는 클라이언트에게 보다 향상된 응답 성능을 제공하기 위해 사용되는 RR(Round Robin), WRR(Weighted Round Robin), LC(Least Connection), WLC(Weighted Least Connection) 부하 분산 알고리즘에 대해서, 클라이언트로부터 인입되는 7 가지 요구 수신 패턴에 따른 부하 분산 응답 특성을 분석하고 그 결과를 논한다. 이를 위해, 실제 시스템의 측정 결과를 토대로 단위 시간 당 인입되는 클라이언트의 요구량 변화를 7 가지 패턴으로 분류하였고, 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server) 클러스터 시스템을 대상으로 7 가지 요구 패턴에 대한 부하 분산 응답 특성을 얻었다. 본 연구를 통해서 클라이언트 요구랑 변화 패턴에 따른 최적의 부하 분산 알고리즘을 제시할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 효율적인 동적 부하 분산 연구에 좋은 참고가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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