본 연구는 서로 다른 주제를 갖는 장서내의 통계적 용어 특성에 따라 적합한 자동 색인 기법을 제시하는데 그 목적이 있으며 약학분야와 도서과.정보학분야를 대상으로 하여 두개의 자동 색인 기법을 비교. 평가하였다. 사용된 자동 색인 기법은 역문헌 빈도 가중 기 법과 문헌 분리가 가중 기법이며 총 장서 빈도와 문헌 빈도로 정의되는 용어 특성과 자동 색인 기법으로 할당된 가중치들 간의 관계를 분석하였다.
본 논문은 자연어 형태의 한국어 텍스트 부터 주제를 대표할 수 있는 색인어를 자동으로 추출하는 실험적인 구문 . 통계적 자동색인 시스템을 구현하였다. 구문 . 통계적 자동색인 시스템은 형태소 분석과 단어 가증 기법을 이용하여 단일어와 명사구를 동시에 선택하는 자동색인 시스템을 말한다. 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 300개의 우리말 학술 및 학위논문 초록에서 선택된 단일 . 복합어 색인어를 수작업 색인과 비교하였다. 이와 같은 실험 결과를 가지고 아직 미흡한 연구상태인 우리말 자동색인 개발에 있어서 필요한 기초자료를 제시하였다.
빈 시스템에서 적정 팬을 선정하기 위해서, 빈에서 벼를 건조 혹은 통풍시킬 때 벼의 저항에 의해 발생되는 공기의 압력손실을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 벼의 건물 손실을 예측하기 위하여 벼의 호흡 모델을 개발하였다. 그리고 온도 및 습도 센서들을 이용한 자동계측 시스템을 사용하여 저장된 벼의 상태를 연속적으로 측정, 분석함으로써 벼의 통풍기준을 결정하고 이를 근거로 빈의 자동통풍 시스템을 개발하여 평가하였다. 공기의 정압 손실은 공기의 속도 및 벼의 함수율의 함수로서 나타내어졌으며, 일정 곡물 깊이에서 벼의 함수율이 낮을수록 그 정압손실은 증가하였다. 벼의 호흡에 의해 발생되는 이산화탄소의 양은 저장온도, 벼의 함수율, 저장 기간의 함수로서 나타낼 수 있었다. 벼의 안전 저장을 위해 곡물의 온도 및 함수율, 평형상대습도, 벼의 품질저하지수(deterioration index)에 대한 자동통풍 기준을 결정하였으며 이들을 이용해서 퍼스널 컴퓨터로 팬, 제습기 등의 통풍 장치들을 자동제어하는 자동통풍 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 곡물의 상태를 예측, 제어함으로써 14% 이하의 함수율과 4이하의 품질저하지수, 그리고 어떤 균류도 생성시키지 않음으로써 벼를 안전하게 저장할 수 있었다.
최근 들어 인터넷 보급과 확산, 그리고 국제 교류가 심화됨에 따라 사람들이 단일언어의 장벽을 뛰어넘어 다른 언어 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 추세이다. 또한 의사소통 방법도 기존의 면대면 대화나 편지 등으로부터 메신저, 이메일, 핸드폰 등으로 다양화되면서 자동 통/번역 기술을 통한 의사소통 및 타 언어 정보의 획득이 가능해지고 있으며 자동 통/번역 기술 또한 크게 각광받고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있으며, 그 응용도 웹 문서, 특허문서, 구어체 등으로 다양화되고 있다. 본 고에서는 자동번역 기술의 동향 및 국내외 응용사례를 소개하고 향후 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.
본 연구에서는 신차개발 과정에서 공급업체의 조기참여 프로그램을 통한 자동차용 강판 제조업체의 기술혁신에 대해 고려하기로 한다. 먼저, 치열한 경쟁 하에 놓인 자동차용 강판 공급업체의 생존전략으로 자동차업체와의 기술적 파트너십의 중요성과 함께 시장을 둘러싼 대내외 경영환경을 분석하고자 한다. 자동차산업의 신차개발 프로세스 단계별 기술적 목표를 명확히 제시하고 차체의 수명사이클에 근거한 최적 소재를 선정하기 위한 조기참여 활동의 필요성을 강조하고자 한다. 또한 자동차용 강판 공급업체의 최적 기술전략 수립 및 방향을 설정하기 위해 자동차용 소재시장에서의 철강재 위상을 제고하고, 핵심 기술목표를 도출하고자 한다. 마지막으로 자동차용 강판 제조업체의 핵심 기술로 고성형성, 고강도강판 및 내식성이 우수한 도금강판에 대해 공급업체의 조기 참여를 통한 기술혁신 과정을 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 한국어 의미 표상 자원 구축과 의미 파싱 성능 향상을 위한 데이터 자동 증강 방법을 제안하고 수동 구축 결과 대비 자동 변환 정확도를 보인다. 지도 학습 기반의 AMR 파싱 모델이 유의미한 성능에 도달하려면 대량의 주석 데이터가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기성 언어 분석 기술 또는 기존에 구축된 말뭉치의 주석 정보를 바탕으로 Semi-AMR 데이터를 변환해내는 알고리즘을 제시하며, 자동 변환 결과는 Gold-standard 데이터에 대해 Smatch F1 0.46의 일치도를 보였다. 일정 수준 이상의 정확도를 보이는 자동 증강 데이터는 주석 프로젝트에 소요되는 비용을 경감시키는 데에 활용될 수 있다.
IEEE 802.11b 무선랜은 다양한 전송률(transmission rate)을 지원하며 그 전송률은 자동 전송률 제어 알고리즘(auto rate control algorithm)에 의해 스스로 적응하여 변환된다. 따라서 자동 전송률 제어 알고리즘은 무선랜 전체 시스템 성능에 매우 큰 영향을 끼친다. 그러므로 본 논문에서는 자동 전송률 제어 알고리즘, 특히 ARF(Auto Rate Fallback) 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘이 무선랜의 성능에 미치는 영향을 측정하고 그 결과를 분석해 본다. 분석 결과, ARF 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘은 노드의 위치로 인한 신호 잡음에 효과적으로 잘 동작하는 모습을 보여 주었다. 하지만 ARF 방식은 여러 개의 노드가 무선채널을 얻기 위해 경쟁할 때, 신호의 충돌로 인한 패킷의 손실에 대해 적절히 대처하지 못해, 무선랜 전체 시스템 성능의 심각한 저하를 가져옴을 알 수 있었다. 그리고 TCP 프로토콜은 활성 노드 수의 증가를 제한해서 ARF에 의한 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 멀티미디어 데이터 전송과 같은 특정 응용프로그램은 TCP 프로토콜을 사용한다. 따라서 TCP 프로토콜은 모든 무선랜 응용프로그램을 위한 최적의 해결책이 될 수 없다.
국내 이동통신사들이 서로 다른 모바일 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 모바일 게임 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 스마트폰 플랫폼 특성에 맞추어 변환 작업을 하여야 한다. 하지만, 기존의 모바일 게임 콘텐츠를 스마트폰 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이는 다양한 콘텐츠가 제공되지 못하고 있는 원인이기도 하다 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 WIPI나 GNEX와 같은 모바일 플랫폼의 게임 콘텐츠를 Android나 iOS와 같은 스마트 플랫폼의 콘텐츠로 자동 변환해주는 모바일 콘텐츠 자동 변환기 시스템의 콘텐츠 분석기와 리소스 변환기를 구현하였다. 모바일 콘텐츠 자동 변환기 시스템은 단시간 내에 스마트 플랫폼으로 콘텐츠를 이식할 수 있도록 하여 동일 콘텐츠를 다른 이동통신사에 서비스하는데 소모되는 시간과 비용을 최소화해준다 또한, 기존 콘텐츠를 자동 변환하여 타 플랫폼에 서비스함으로써 콘텐츠의 재사용성을 높이고, 신규 콘텐츠의 생산성을 높여 사용자에게는 다양한 모바일 게임 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원한다.
본 연구는 자동노출제어장치(Automatic Exposure Control, AEC)와 수동노출 이용 시 입사표면선량(Entrance Surface Dose, ESD)과 Entropy를 분석하여 자동노출제어장치의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 실험방법은 Skull, Chest, Abdomen, Pelvis 부위에 대하여 란도팬텀(Rando Phantom)에 반도체 선량계를 위치시켜 선량을 측정하였고, 동시에 획득한 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 파일을 Matlab으로 Entropy 분석을 하였다. 그 결과 자동노출제어장치 이용 시 모든 부위의 입사표면선량이 수동노출보다 낮았고 Entropy 수치는 높았으며, paired t-test는 p<0.05로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 자동노출제어장치의 사용은 X선 검사 시 발생할 수 있는 불필요한 방사선량과 정보의 손실량을 줄여서 피폭선량과 영상 화질의 최적화에 기여할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있다.
의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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