단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.
단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.
이 연구의 목적은 정보행태에 있어 국민성이 갖는 의미에 주목하면서, 정보행태에 대한 집단적 요인과 개인적 요인의 비중을 상대적으로 가늠해 보는데 있다. 이를 위해, 국민성을 대변하는 요소로 국적과 성격(의존성)을 선정하였으며, 정보행태를 대변하는 10개의 지표를 개발하였다. 논의에 필요한 데이터는 설문조사를 통해 수집하였는데, 158명의 한국인 대학생과 183명의 일본인 대학생이 설문에 참여하였다. 수집한 데이터에 근거하여 변인들 사이의 관계를 검증하기 위한 빈도분석과 교차분석을 실시하였으며, 국적과 의존성의 상대적 비중을 가늠하기 위한 ANOVA 검증을 실시하였다. 통계적 분석의 결과, 상대적 비중에 있어 국적의 영향력이 의존성의 영향력보다 크며, 집단적 요인의 비중이 개인적 요인의 비중보다 큰 것으로 나타났다.
최적화란 비효율적인 코드를 구분해 내서 실행 속도 및 기억 공간의 효율성을 높여 주는 방법으로 컴파일러의 각 단계에서 수행된다. Augustus K. Uh떼 의해 제안된 Ideograph는 입력 프로그램에 대한 제어 의존성과 자료 의존성에 관한 정보를 동시에 표현할 수 있어 코드 최적화 단계에서 효과적으로 이용될 수 있으며 프로그램에 존재하는 병렬성을 표현하는데 효과적이다. 구문 트리는 원시 프로그램 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 중간 표현으로서 컴파일러 구천에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 원시 프로그램의 중간 표현인 구문 트리를 입력으로 받아 최적화 정보를 추출한 후 제어 흐름 및 자료 흐름 분석 정보를 추출하여 제어 의존성과 자료 의존성을 Ideouaph에 동시에 표현한다.
의존성 그래프는 컴파일러 최적화 분야에서 도입되어 유용하게 사용되고 있으며 프로그램 자르기(program slicing) 분야 등 활용가치를 높여가고 있는 프로그램 표현 방식이다. 우리는 실제적인 C 프로그램의 의존성 그래프를 생성하는 시스템을 구현하였으며 본 논문에서는 의존성 그래프의 개념과 구현과정을 설명한다.
본 연구는 온라인환경에서 소비자가 제품을 구매할 때 얼마나 브랜드에 의존하여 의사결정을 하는 지에 대한 실증연구이다. 기존의 연구에서는 온라인에서는 탐색비용이 저렴하고, 정보가 풍부해서 브랜드 의존성이 약화될 것이라고 설명하고 있다. 그러나 본 연구는 온라인 상에서 제품 구매시 제품 유형에 따라 브랜드 의존성이 차별적일 것이라는 가설을 설정하였다. 분석결과, 탐색제품의 경우에는 속성정보의 가용성이 소비자의 불확실성을 감소시켜 브랜드의 의존성이 약화되었다. 그러나, 경험제품의 경우에는 다중감각의 취약성이 소비자의 불확실성을 증가시켜 브랜드 의존성이 높게 나타나게 하였다. 결론적으로, 제품유형에 따라 온라인 상 구매의사결정에 대한 브랜드 의존성이 다르게 나타났다.
의존 명사와 이를 꾸미는 관형어는 통사적으로 긴밀한 언어학적 단위를 이루므로 의존 명사에 대한 하위 범주 분류는 한국어 자연어 처리에 있어서 중요하다. 그러나 기존 국어 문법에서는 이 문제가 일관성 있게 다루어지지 않았다. 이 논문에서는 국어 사전(조재수 1997)에 올라 있는 의존 명사 600여 개를 허웅(1996)의 분류 기준을 보완하여 일관성 있게 하위 범주 분류를 시도하였다. 또 수량 단위 명사는 앞에 오는 수사의 종류에 따라 더 세분하였다.
백과사전에서 정답을 찾기 위한 정보 중의 하나로 구조분석 정보를 이용하기 위하여 의존 관계 분석을 통해 정확한 구조분석에 대한 연구를 하였다. 정답을 찾기 위한 대상이 되는 용언과 논항의 관계를 파악하기 위해 먼저 의존관계 분석의 모호성 정도를 줄이기 위해 문장을 구묶음으로 나누었고 나눠진 구묶음에서 중심어와 중심어에 해당하는 의미코드를 추출하였다. 이렇게 구분된 구묶음 간의 의존관계를 파악하기 위하여 주로 격틀과 의미코드에 의존하는 의미자질, 거리 자질, 격관계 자질, 절형태 자질을 이용하여 의존관계 모호성을 해소하였다. 백과사전의 특성상 생략되는 성분과 연속 동사 처리를 하여 보다 정확하게 백과사전 QA시스템에서 정답을 찾을 수 있는 정보를 제공하도록 하였다. 실험결과 동사구와 명사구의 의존관계는 89.43의 성능을 보였고 의존관계에 격을 부여한 경우는 78.40%의 정확율, 백과사전 후처리에 해당하는 복원은 68.23의 성능을 보인다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-based software Development) 환경에서 컴포넌트간의 의존관계 정보를 제공하는 것은 컴포넌트를 합성하는 개발자에게 중요한 일이다. 그러나 컴포넌트의 의존관계 정보가 충분하게 제공되지 않고 있다. 따라서 개발자는 원시 컴포넌트의 의존관계를 모르고 컴포넌트를 합성하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는, 위와 같은 단점을 보완하기 위하여, 컴포넌트 사이의 의존정보를 XML로 정의하여 관리하고, 개발자에게 원시 컴포넌트 의존관계 정보를 제공하여, 무결성 있고 영속성 있는 정보 시스템 개발을 위한 컴포넌트 의존정보를 제공하는 의존 관리자의 설계와 구현을 하였다. 의존 관리자에서 생성된 컴포넌트는 재사용성 측정 메트릭의 측정값이 $89\%$에서 $95\%$가 신뢰구간 안에 포함되어 있음을 보이고 있다.
블럭암호의 비도는 S-box의 비도와 운영방식에 의존된다. S-box 의 비도는 이 한수의 성분함수인 Book함수의 비선형성, 상관면역위수, SAS, 균형성 등에 의존되며, S-box자체의 비선형성, 입력성부(또는 입력비트)에 대한 출력성분(또는 출력비트)의 독립성 등에 의존된다. 이와 같은 출력 성분의 독립성에 관한 개념의 하나가 완비성이다. 본 논문에서는 Galois 체 GF(2)위해 n차원 벡터공간 GF(2)$^{n}$ 에서 완비함수의 존재성에 관한 몇 가지 알고리즘과 완비함수가 만족하는 성질들을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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