형태소 품사 태거는 언어처리 시스템의 전처리기로 많이 활용되고 있다. 형태소 품사 태거의 성능 향상은 언어처리 시스템의 전체 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 자동번역과 같이 복잡도가 놓은 언어처리 시스템은 최근 특정 도메인에서 좋은 성능을 나타내는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 기존 일반도메인에서 학습된 LHMM이나 HMM 기반의 영어 형태소 품사 태거를 특정 도메인에 적응하여 높은 성능을 나타내는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특정도메인에 대한 원시코퍼스를 이용하여 HMM이나 LHMM의 기학습된 전이확률과 출력확률을 도메인에 적합하게 반자동으로 변경하는 도메인 적응 방법이다. 특허도메인에 적응하는 실험을 통하여 단어단위 태깅 정확률 98.87%와 문장단위 태깅 정확률 78.5%의 성능을 보였으며, 도메인 적응하지 않은 형태소 태거보다 단어단위 태깅 정확률 2.24% 향상(ERR: 6.4%)고 문장단위 태깅 정확률 41.0% 향상(ERR: 65.6%)을 보였다.
In this study, the feasibility of utilizing wood chips from pitch pine (Pinus rigida) was evaluated for bioethanol production by an organosolv pretreatment and enzymatic saccharification. When wood chips from pitch wood were pretreated with 75% (v/v) ethanol and 1.7% sulfuric acid as a catalyst at H-factor 2000, average pulp yield was 43.3%, which pretreated wood fibers showed higher glucan (55.8%) and lower lignin (12.2%) contents than untreated control (43.9% glucan and 27.8% lignin). After enzymatic saccharification, the organosolv pulps with 56.2% delignification rate reached above 97% conversion rate of cellulose to glucose. These results indicated that increasing the delignification rate causes micro pores on the surface of organosolv pulps resulting in improved the accessibility of enzyme onto the substrate. Moreover, it was in agreement with the SEM examination of wood fibers.
바이오매스 전처리에 효과적인 이온성 액체로 주목받고 있는 1-ethyl-3- methylimidazolium acetate를 사용하여 리기다소나무(pitch pine)로부터 리그닌을 추출하였고, 추출한 리그닌(Ionic Liquid Lignin : ILL)의 화학구조적 특성을 동일한 수종에서 단리한 milled wood lignin (MWL)과 비교분석하였다. 작용기 분석 결과 ILL과 MWL은 각각 10.0, 7.2%의 페놀성 수산기와 4.9, 11.0%의 메톡실기를 갖는 것으로 나타났다. ILL의 중량평균 분자량(3,995 Da)은 MWL (8,438 Da)에 비해 약 2배 정도 낮았으며, 다분산지수는 1.36으로 MWL (3.18)보다 낮은 값을 보였다. ILL의 열중량 분석 결과에 의하면 최대중량감소율(Vm)이 나타나는 온도(Tm)는 $306.6^{\circ}C$로 MWL ($341.9^{\circ}C$)보다 낮아 ILL이 MWL에 비해 열적으로 불안정하다는 것을 확인할 수 있었다.
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.
계산과학공학 소프트웨어 플랫폼인 EDISON( EDucation-research Integration through Simulation On the Net )은 클라우드 컴퓨팅 기반 웹서비스로서, 해석 소프트웨어를 이용한 웹 기반 시뮬레이션 서비스이다. EDISON에서는 사용자의 로컬 자원으로는 해석이 어렵거나 불가능한 계산과학공학 해석 문제를 웹 서비스를 통해 사용자에게 제공하며 미리 구축되어 있는 인프라 및 다양한 계산 노드를 통해 사용자에게 해석 결과를 제공한다. 그 결과로 사용자의 디바이스, 운영체제에 관계 없이 EDISON에 접근하여 계산과학 공학 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 웹 포털 환경에서 시뮬레이션 실행 환경을 제공한다. 본 연구의 목적은 현재 사용자에게 제공되고 있는 계산과학 공학 시뮬레이션 및 해석 결과 분석 플랫폼인 EDSION 시스템에 통합적인 유저 인터페이스를 제공하기 위한 워크벤치 기반 실시간 동적 서비스 설계 및 구축에 있다. 또한 로컬에서 사용하는 계산과학공학 시뮬레이션 소프트웨어 환경과 유사한 사용자 유저 인터페이스를 가지며 다양한 해석기와 전처리기, 해석 시뮬레이션 소프트웨어 등의 동적인 웹 환경을 구성할 수 있는 워크벤치 기반 사용자 시뮬레이션 서비스 환경 구성에 대해 고안하였다. 이러한 웹 서비스를 제공하기 위해 사용자에게 필요한 서비스를 포틀릿 단위로 구성하였으며, 그 결과로 워크벤치를 이용한 시뮬레이션 서비스를 구축하였다.
연구목적: 파이프는 기계, 전자, 전기, 플랜트 등 많은 산업 분야에서 응용기기로 널리 사용되고 있으며, 소방, 화학 등 안전 관련 분야에서도 널리 사용되고 있다. 제품의 다양화에 따라 배관 분야에서도 기술의 중요성이 높아지고 있습니다. 특히 기존 동관을 스테인리스강으로 변경하는 경우 구조해석이나 유동 해석을 통해 안전성과 유동 특성을 평가할 필요가 있다. 연구방법: 본 연구에서는 자체 개발한 일체형 삽입형 커넥터인 6.35 및 15.88 소켓 모델의 구조적 안정성을 FEM을 이용하여 조사하였다. 구조해석은 전처리기로 hyper mesh, 후처리기로 HYPER VIEW, 솔버로 LS-DYNA를 사용하였다. 연구결과: 응력해석 결과 6.35 소켓의 경우 훅, 훅홀더 및 훅가드에서의 최대응력은 각각 95.02MPa, 19.59MPa 및 44.01MPa였으며, 15.88 소켓의 경우 각각 127.7MPa, 40.09MPa 및 45.23MPa로 나타났다. 결론: 두 소켓 모델의 응력분포를 비교하면 상대적으로 외경이 큰 15.88 소켓에서의 응력이 전반적으로 크게 나타나고 있으나 각 소재의 항복응력보다는 현저히 낮아 두 모델 모두 구조적인 안전성은 문제가 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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