문장을 이해하기 위해서는 각 단어를 이해한 후에 이 단어들이 문장 내에서 어떠한 기능을 담당하고 있는지 그 구조를 파악해야 한다. 한국어 정보 처리에 있어서 명칭성 실어증 환자는 어떠한 방식으로 이러한 문장 구조를 파악하는지 정상인과의 비교를 통해 그 특성을 살펴보고자 하는 데 본 연구의 목적이 있다. 실험 재료로는 구문 중의성 문장을 사용하였는데, 구문 중의성이란 가령 '정치가'와 같은 어절이 '정치+가(주격조사)'나, '정치+가(접미사)' 모두를 뜻할 수 있음을 말한다. 본 연구에서는 이러한 중의성을 이해하는 과정을 알아보기 위해 중의성 해결 지역에서의 읽기 시간(reading time)을 측정하였으며, 실험 과제는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 그 결과 정상인 피험자와 마찬가지로 '정치가'와 같은 중의적 어절이 주어로 쓰였을 때에는 중의적 문장 / 비중의적 문장간의 차이가 없었으나 '명사+접사'로 해석해야 할 경우에는 둘 간의 차이가 크게 나타나 피험자였던 명칭성 실어증 환자의 경우 이러한 중의성을 해결하면서 읽는 데에는 손상이 없는 것으로 보였다. 단 전체적인 문장을 읽는데에는 시간이 오래 걸려 역시 문장을 읽고 이해하는 데에는 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 따라서, 명칭성 실어증 환자는 문장 산출의 어려움이 구문적 정보처리에서의 문제라기보다는 어휘 정보를 적절하게 인출하지 못하기 때문에 나타나는 것으로 추론된다.
형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.
본연구에서는 덩이글 처리에 대형구조가 미치는 영향을 검증코자하였다. 선행연구들에서 주장되는 인과관계, 이야기 문법범주, 위계구조는 모두 대형구조 속성 내에서 상호작용하는 것으로 보았다. 위계구조와 계열구조, 비연결구조 이야기 구조들에 대한 읽기시간과 문장적합도 판단, 자유회상 과제 를 통해 대형구조 형성이 이해과정과 기억에 중요한 변인임을 밝히었다.
본 논문에서는 아라비안 숫자의 중의성을 효과적으로 제거하고 숫자 표현의 발음을 정확하게 문자화할 수 있는 임베디드 시스템용 경량화된 아라비안 숫자 읽기 시스템을 제안한다. 이를 위해 7 가지의 숫자 읽기 방식(Headings of Arabic Numerals RAN)을 분류하였고, 문자화 규칙을 설정하기 위해. (1) 문맥 자질, (2) 패턴 자질, (3) 휴리스틱 정보를 숫자 표현의 의미에 따라 분석하였다. 그리고 숫자의 문자화 시스템을 최적화하여 임베디드 시스템에 탑재하기 위해 (1) 형태소 분석 모듈의 분리, (2) 사전 압축, (3) 인명과 지명의 제거를 하였고, 이를 홍해 심각한 정확도 손실 없이 메모리 사용량과 처리 시간을 크게 줄일 수 있었다. 경량화된 mini-TAN 은 $96.9\~98.3\%$의 정확도를 보이며, 기존 상용 TTS 시스템에 비해서도 숫자 읽기의 처리에 있어 높은 정확도를 보인다.
본 논문에서 제안된 에스램 사전 증폭 회로는 에스램 데이터 읽기 과정에서 감지 증폭을 활성화 하는 데 필요한 시간을 55% 감소함으로써 기존 회로 대비 읽기 속도를 현격히 개선하였다. 이는 사전 증폭 과정에서 공정 편차에 의한 트랜지스터의 성능 편차를 보상하는 고유 회로에 기인한 것이다. 뿐만 아니라, 사전 증폭으로 인한 추가 에너지 소모량을 최소화하기 위하여 사전 증폭이 필요한 경우에만 사전 증폭기를 활성화 할 수 있는 선별 활성화 회로를 제안하여 추가 에너지 소모를 4.45% 이내로 제한하였다.
본 논문에서는 디스크상에 저장되는 멀티미디어 파일들의 반응시간의 특성을 반영하여 멀티미디어 데이터가 요구하는 실시간(real-time) 특성을 고려하는 디스크 스케줄링을 구현하여 보았다. 기존 운영체제의 디스크 스케줄링 방식은 멀티미디어 파일들에 대한 처리에 있어서, 멀티미디어 파일들이 가지는 시간적인 특성을 고려하지 않는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 디스크 읽기 요철 발생시에 각 요청의 처리가 이루어져야할 시간의 기한인 마감시간(deadline)을 설정하고, 가장 급한 마감시간을 가지는 요청들을 먼저 처리하되 같은 마감시간을 가지는 요청들에 대해서는 디스크 헤드의 이동?향상에 있는 요청들을 먼저 처리하게 하는 알고리즘을 적용한 디스크 스케줄링을 구현했다. 요청들이 마감시간을 넘겨서 처리되는 비율과 초과시간을 평가 지수로 하여서 지존의 BSD 디스크 스케줄링에 비해 개선된 점을 살펴보았다.
휴대용 멀티미디어 재생기는 기존의 멀티미디어 파일 서버와는 다른 성질들을 가지고 있다. 개인 사용자 전용, 비교적 낮은 하드웨어 성능, 사용자 기능으로 인한 순간적인 높은 부하, 그리고 짧은 개발주기 등이 이러한 성질들이다. 다양한 멀티미디어 파일 시스템은 여러 사용자의 요구는 처리하기에는 적합하지만 단일 사용자의 특수 기능을 지원하기에는 적합하지 않다. 팁과 같은 추가 정의를 응용프로그램과 과일시스템이 주고받는 방식들도 제안되었지만 프로그램의 개발주기를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 파일블록배치, 버퍼-캐시, 그리고 미리 읽기를 사용하여 휴대용 재생기에서 사용자 기능을 효과적으로 지원하는 파일 시스템을 디자인하고 그 성능을 평가하였다. 힌트를 사용하는 기존의 미리읽기들과는 달리 제안된 미리읽기인 SPRA (Speed-based PRefetch Algorithm)는 힌트를 사용하지 않고 입출력 요구의 패턴을 통해서 미리 읽을 블록을 예측한다. 이는 응용프로그램이 수정되고 재컴파일 되는 과정을 제거함으로써 프로그램 개발기간을 단축시킨다. 실험결과 SPRA의 평균 반환시간은 리눅스의 추가읽기와 비교해서 $4.29%{\sim}52.63%$이며, 고속 재생 시 리눅스 추가읽기의 $1.01{\sim}3.09$배의 대역폭을 가진다.
목적 : 본 연구는 두뇌타이밍 능력이 낮은 아동을 대상으로 상호작용식 메트로놈(Interactive Metromome; IM)을 이용한 두뇌타이밍 훈련을 적용한 후 읽기 능력에 미치는 효과를 파악하고자 하였다. 연구방법 : 2019년~2021년에 아동발달연구소에서 IM 훈련을 시행한 아동 중 타이밍 능력이 자신의 연령 평균보다 낮은 아동 8명의 자료를 수집하여 검사 전-검사 후의 변화를 비교하였다. 두뇌타이밍 훈련은 주당 2~3회기, 총 70회기 이상, 회기 당 40~50분으로 아동의 발달적 특성에 따라 적용되었다. 훈련 전후 두뇌타이밍의 변화는 IM의 전체형검사(Long Form Assessment; LFA), 읽기 능력은 기초학습기능 수행평가체제(Basic Academic Skills Assessment:Reading; BASA:R)로 측정하였다. 결과 : LFA의 두뇌타이밍 능력 평가결과 모든 아동의 전체 운동과제의 반응시간이 감소되어 두뇌타이밍 능력이 향상된 것으로 나타났고 통계학적으로도 유의한 차이를 보였다(p<.05). 또한 BASA:R의 읽기 검사와 빈칸채우기 검사의 원점수에서도 유의한 향상을 나타냈다(p<.05). 결론 : 본 연구는 두뇌타이밍 능력이 낮은 아동의 읽기 능력 향상을 위한 두뇌타이밍 훈련의 임상적 근거를 제시하였다는데 그 의의가 있다.
낸드 플래시 저장장치는 하드디스크보다 응답시간이 빠르고, 전력 소모가 적으며, 단위 면적 당 저장 용량이 큰 장점을 가지고 있어 컴퓨터 시스템의 저장장치로 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 운영체제의 입출력 스케줄러는 하드디스크의 특성에 최적화되어 있다. 따라서 기존의 입출력 스케줄러는 낸드 플래시 저장장치에 적용될 경우에 불필요한 오버헤드가 포함된다. 특히 쓰기 요청이 집중적으로 수행될 경우에 가비지 콜렉션 또한 집중적으로 수행된다. 이로 인하여 입출력 요청의 처리가 지연되는 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 가비지 콜렉션이 집중적으로 수행됨으로 인하여 순간적으로 읽기 입출력 요청의 응답시간이 증가되는 것을 방지하고, 낸드 플래시 저장장치에 최적화된 입출력 스케줄러를 제안하였다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 평균 읽기 응답시간을 1%, 최대 응답시간을 78% 줄여 사용자 반응성을 향상시켰음을 보였다.
행렬 곱셈은 다양한 사회연결망을 포함한 빅 데이터 분석에 핵심이 되는 연산 중 하나이다. 본 연구에서는 행렬 곱셈 방법 중 내적과 행-행 곱셈에 대한 성능 분석과 실제 사회연결망 데이터 셋을 이용한 행렬 곱셈 시간을 분석한다. 본 연구의 실험환경에서 행렬 곱셈 방법 중 행-행 곱셈이 내적보다 약 125 배 빠르다는 것을 확인했고, 실제 사회연결망 데이터 셋을 행렬 곱셈했을 때의 시간은 읽기, 쓰기 등 저장장치 접근 시간이 행렬 곱셈 전체 수행 시간의 약 90% 이상 차지한다는 것을 확인했다. 따라서 사회연결망 데이터 분석을 위한 행렬 곱셈에서 저장 장치 접근 시간을 줄이는 것이 전체 계산 수행 시간을 줄이는 것의 핵심임을 이야기한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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