소프트웨어 제품을 실행시키기 위해 요구되는 데이타의 품질은 소프트웨어 품질에 영향을 미치고 있다 특히 대용량의 데이타로부터 의미 있는 지식을 추출하는 지식공학 시스템에서 원시 데이터의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이타의 측정 도구인 DAQUM도구를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 DAQUM도구의 설계 및 구현에 관한 주요내용을 기술하고, 사례연구를 통하여 DAQUM도구가 오류데이타를 검색하여 데이타 사용자 관점에서 데이타의 품질을 정량적으로 측정 가능하도록 함을 나타낸다. DAQUM도구는 데이타의 품질 측정 및 품질 제어를 가능하게 함으로써 데이타를 주로 처리하는 소프트웨어 제품의 품질 향상에 기여할 수 있다.
최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.
본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.
본 연구에서는 예비초등교사 65명을 대상으로 그 결과가 이산량과 나머지로 표현되는 포함제 맥락의 분수 나눗셈 문장제를 풀도록 하여 그 풀이과정을 수집하고, 65명 중 임의로 선발된 5명과의 심층 면담을 실시하여 이를 분석하였다. 분석 결과 예비초등교사 중 상당수는 분수 나눗셈의 계산 결과를 해석하는 과정에서 자연수를 제외한 진분수 부분 또는 1보다 작은 소수 부분의 의미를 정확하게 이해하고 있지 못했다. 포함제 맥락의 분수 나눗셈을 포함제 맥락의 자연수 나눗셈으로 바꾸어 계산해 버리는 오류를 범하는 경우도 있었다. 이러한 연구 결과는 예비초등교사들에게 문장제를 만드는 과정 뿐 아니라 문장제를 주어진 맥락에 맞게 해결하고 그 계산 결과를 주의 깊게 해석하는 경험을 포함하는 치밀한 교육프로그램을 제공할 필요가 있음을 시사한다.
본 논문에서는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트를 제안한다. 패리티 보존형 가역 논리게이트는 입력 값과 출력 값의 패리티가 같은 가역 논리게이트를 의미한다. 최근 가역 논리 게이트가 저전력 CMOS 디자인, 양자 컴퓨팅 그리고 나노 테크놀로지와 같은 분야에서 전력을 효율적으로 사용하는 방법임을 알려졌다. 그리고 패리티 체크(parity-checking)는 디지털 시스템에서 오류 주입을 확인 하는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안하는 새로운 패리티 보존형 가역 논리게이트는 모든 boolean 함수를 구성할 수 있고, 기존의 오류 확인 boolean 함수보다 가역 논리게이트 수, garbage-output의 수 그리고 하드웨어 연산량에서 효율적으로 구성할 수 있다.
비대칭적 원가행태가 발생하는 원인에 관한 연구는 크게 두 가지로 흐름으로 구분된다. 하나는 경영자의 기대적 관점이고 다른 하나는 대리인 관점에서 이를 설명한다. 본 연구에서는 선행연구의 두 가지 관점을 확장하여 기업의 비대칭적 원가행태를 결정하는 요인이 무엇인지 구체적으로 살펴보고자 한다. 먼저 경영자의 낙관적 기대오류가 비대칭적 원가행태에 미치는 영향을 분석하고, 다음으로 경영자지분율이 높은 상황의 기업지배구조가 비대칭적 원가행태에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 기업은 하방탄력적 구조의 비대칭적 원가행태를 가진다. 둘째, 미래 수요에 대한 경영자의 낙관적 기대오류를 가진 기업은 이러한 비대칭적 원가행태가 완화되는 것으로 나타났다. 이는 경영자의 낙관주의가 기업의 원가의사결정에 영향을 미치는 요인임을 의미한다. 셋째, 경영자지분율이 높은 기업 역시 비대칭적 원가행태가 완화됨을 확인하였다. 이는 경영자의 원가의사결정에 지배구조가 중요한 역할을 하고 있음을 알려주는 실증적 결과라 하겠다.
차분 오류 공격(DFA) 은 블록 암호의 안전성 분석에 널리 사용되는 부채널 공격 기법으로서, 대표적인 블록 암호인 DES, AES, ARIA, SEED 등에 적용되었다. 기제안된 SEED에 대한 DFA는 라운드 16의 입력값에 영구적인 에러를 주입한다는 가정을 이용한다. 본 논문에서는 SEED의 라운드 차분의 특성 분석과 덧셈 차분의 특성을 이용하여 SEED에 대한 DFA를 제안한다. 본 논문에서 사용하는 공격 가정은 특정 레지스터에 1-비트 오류를 주입한다는 것이다. 이 공격을 이용하여 약 $2^{32}$번의 간단한 산술 연산으로 SEED의 라운드 키 및 마스터 키를 복구할 수 있다. 이는 일반적인 PC에서 수 초 내에 가능함을 의미한다.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
본 연구의 목적은 초등수학영재와 일반학생들의 대수에서의 패턴 일반화 방법은 어떠한지 알아보고, 패턴을 일반화하는 과정에서 나타나는 오류를 조사하는 것이다. 본 연구에서는 초등학교 6학년 수학영재 78명과 일반학생 78명을 대상으로 증가패턴인 x+a, ax, ax+c, $ax^2$, $ax^2+c$, $a^x$ 형태의 6개 문항으로 이루어진 검사지를 활용하여 조사하였다. 연구 결과에 의하면 두 집단 모두 ax 유형에서 상징적 일반화를 가장 잘 하였고, $a^x$ 유형은 상징적 일반화를 한 학생이 가장 적었다. 또 시각적인 패턴으로 도형이 등장하는 경우 도형 하나하나가 개수로서의 의미라면 문제를 이해하는 데 큰 혼란이 없지만, 도형의 변이나 둘레 등 구성 요소의 의미를 파악해야 하는 문제라면 혼란을 겪는 것으로 나타났다. 학생들이 흔히 범하는 오류의 유형에서는 처리 기술의 오류가 초등수학영재(10.9%)와 일반학생(17.1%) 모두에서 가장 높게 나타났다.
1979년 3월 Three Mile Island 2 (TMI-2) 발전소에서 사고가 발생했을 때 원자로용기내에 생성된 수소기체로 인하여 운전원은 원자로용기의 수위를 정확히 측정할 수 없었으며, 이로 인하여 사고상태를 신속히 파악하지 못하였다. TMI 사고이후 미국 원자력규제위원회 NRC는 이 같은 문제점을 해결하고자 미국내 모든 원전에서 사고 또는 비정상 조건이 발생할 경우에 원자로 용기 수위에 대하여 운전원이 신뢰성을 갖을 수 있는 후속조치를 수행토록 요구하였다. 또한 미국의 대표적인 전력연구소인 EFRI에서는 개량형 경수로 (Advanced Light Water Reactor : ALWR) 설계 요건으로 이러한 설계가 반영되도록 요건화 하였다.[1]. 본 논문에서는 2,825 MWt급 한국형 표준원전을 대상으로 EPRI에서 요구한 설계요건에 따라 TMI 2 발전소에서와 같은 사고로 인하여 수소기체가 발생했을 경우와 발전소가 비정상 상태로 인하여 증기가 발생했을 경우에, 이를 신속히 제거하여 운전원이 원자로용기의 수위를 정확히 감지할 수 있도록 하는 설계 방안을 검토하였다. 따라서, 설계방안으로 원자로용기에 모인 증기 또는 수소기체를 계통중 가장 높은 위치에 있으며, 계통구성 기기중 유일하게 2상을 유지하고 있는 가압기로 배출시키고자 두 기기간에 연결관을 설치하는 방안에 대해서 분석하였다. 원자로용기 상부해드와 가압기를 연결하는 방안은 여러가지가 있으나, 검토한 결과 한국형 표준원전에서는 연결관을 가압기 상부해드보다 4m 높게하여 원자로용기 상부해드와 연결하는 방안이 EPRI의 설계요건을 만족하면서 기존설계에 영향을 가장 적게 미치는 적합한 설계방안으로 분석되었다.크다는 단점이 있다.TEX>$_2$O$_3$ 흡착제 제조시 TiO$_2$ 함량에 따른 Co$^{2+}$ 흡착량과 25$0^{\circ}C$의 고온에서 ZrO$_2$와 $Al_2$O$_3$의 표면에 생성된 코발트 화합물을 XPS와 EPMA로 부터 확인하였다.인을 명시적으로 설명할 수 있다. 둘째, 오류의 시발점을 정확히 포착하여 동기가 분명한 수정대책을 강구할 수 있다. 셋째, 음운 과 정의 분석 모델은 새로운 언어 학습시에 관련된 언어 상호간의 구조적 마찰을 설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고
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[게시일 2004년 10월 1일]
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