본 논문은 공학적 응용의 기초가 되는 신호 처리의 관점에서 한국어의 평양 지역어의 자음과 서울 지역어의 자음에 대한 비교 연구를 수행하였다. 지금까지 대다수의 음성학적 연구는 언어의 진화에서 중요한 역할을 하는 모음을 중심으로 이루어져 왔다. 그러나 어떤 언어든 거의 모든 경우 자음의 수가 모음의 수보다 많다. 따라서 자음에 대한 음성학적 연구 또한 언어 연구에서 중요한 것이다. 본 논문은 음운론적 또는 실험음성학적 방법들로 진행된 평양 지역어의 모음 연구에 더하여 공학적인 방법으로 자음 연구를 수행하였다. 평양 지역어와 서울 지역어에서 음가상 많은 차이를 보이는 치경 자음을 데이터로 하였고 음성신호의 주요한 파라미터들 - 포먼트 주파수, 피치, 스펙트로그램 등 - 을 측정하였다. 한국어 /시/와 /씨/에 대한 두 지역어의 음가를 비교하였다. 이러한 연구는 앞으로 음성 인식과 음성 합성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 2-패스에 걸쳐 지역, 전역 정보를 추출하고 이 정보들을 이용하여 효과적으로 정답 후보들을 색인하는 방법을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인 방법은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 지역 정보(한 문서 내에서 정답 후보와 주변 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 점수를 부여한다. 다음으로 전역 정보(모든 문서를 대상으로 하여 정답 후보와 공기 (co-occurrence)하는 내용어 사이의 관계)를 이용하여 각 내용어에 이미 할당되어 있는 점수를 변경한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답 후보와 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 이러한 색인 방법은 빠른 응답 시간과 비교적 높은 정확률을 필요로 하는 실용적 질의 응답 시스템에 적합하다.
본 연구는 베이징 마이크로 위안어를 대상으로 하여 커뮤니티 디자인의 개념, 구성요소 등에 대해 파악 하였다. 그리고, 이론적 고찰을 통해 도출된 주민참여, 자치, 자원활용, 네트워크, 지속성 다섯 가지 요소를 통해 마이크로 위안어의 커뮤니티 디자인을 구체적으로 분석하였다. 이에 따라 마이크로 위안어의 건축재생과 커뮤니티 디자인에 대한 분석을 토대로 베이징 구시가지의 지역활성화 발전을 위한 방향을 제시하고자 한다.
강원도 동해안 지역 하천은 유로연장과 유역면적이 작고 하천 상류부는 급경사이며 하류부는 완경사의 특징을 보여주고 있다. 이 지역 대부분의 하천이 바다로 직접 유입되고 있어 바다와 하천을 옮겨 다니는 회유성 어류가 서식하고 있으며 이들은 소하성, 강하성 및 양측성 어류로 구분된다. 이러한 회유성 어류의 이동은 동해안 지역 하천 하류부 완경사지에서 농업용수를 취수하기 위한 보의 설치로 인하여 어려워졌으며, 이러한 문제에 대처하기 위하여 수산자원 보호령(대통령령 제 5027호) 제 21조에서 어도설치를 규정하고 있다. 강원도 동해안 지역 하천에 설치되어 있는 어도의 실태를 보면 총 19개 하천에 있는 83개소의 농업용 취수보에 약 130개의 어도가 있다. 기존에 설치되어 있는 전어도에 대한 현장조사결과 어도의 기능에 장애를 일으킬 만한 원인은 어도시설의 구조적인 문제와 관리문제로 대별할 수 있다. 본 연구는 어도의 기능이 원활하게 유지되도록 어도시설물에 대한 각종 자료를 체계적으로 집적한 어도정보시스템을 구축하여 어도시설에 대한 현황파악을 용이하게 하고, 지방자치단체에서 개별적으로 수행하던 어도관리를 통합관리할수 있게 하며, 어도시설 표준모형 설계의 기초자료 및 하천 정보, 어류생태정보와 연결된 정보시스템으로의 확장을 가능하게 한다. 본 어도 정보시스템은 기본적으로 인터넷상에서 서비스가 이루어진다. 사용자는 웹 브라우저를 이용하여 어도 정보시스템이 탑재된 웹 서버에 접속하여 서비스를 요청한다. 사용자의 요청을 받은 웹 서버는 게시판과 DBMS를 제어하여 그 결과를 사용자에게 건네준다. 사용된 기술은 ISAPI 규격의 확장인 IDC, HTX이다. 관리자와 사용자의 입력, 수정, 검색, 삭제등에 관한 읽고 쓰기 권한을 구분한다.이 경과함에 따라 소멸하며 약산성에서 높은 생성능을 보임을 알 수 있었다, 강별로는 낙동강에서 THMs파 HANs의 생성능이 비교적 높았고, 영산강에서는 HAAs의 생성능이 높았다. 각 원수의 특성에 따른 생성능을 파악함으로써 생성능 저감방안을 마련하며, 소독 부산물질의 인체노출평가에 따른 위해성평가를 통해 관리기준을 설정해야 할 것이다.는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulco
국내는 물론 전 세계적으로 CTP 판재 시장에서 높은 시장점유율을 차지하고 있는 KPG(코닥폴리크롬그래픽스)의 아시아태평양지역 플레이트 프로덕트 매니저인 팀 소이어(Tim Sawyer)씨가 지난 2월 초 방한했다. 팀 소이어씨는 아시아태평양지역에 CTP 및 판재에 대한 기술적인 조언과 비즈니스 상 필요한 각종 정보지원 등을 하고 있다. 팀 소이어씨를 만나 CTP 및 판재, 그리고 최근 인수키로 한 크레오에 대한 내용을 들어보았다.
본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 비전 트랜스포머의 셀프 어텐션이 갖는 지역적 특징 부족을 개선하는 이중 구조 셀프 어텐션 방법을 제안한다. 객체 분류, 객체 분할, 비디오 영상 인식에서 합성곱 신경망보다 연산 효율성이 높은 비전 트랜스포머는 상대적으로 지역적 특징 추출능력이 부족하다. 이 문제를 해결하기 위해 윈도우 또는 쉬프트 윈도우를 기반으로 하는 연구가 많이 이루어지고 있으나 이러한 방법은 여러 단계의 인코더를 사용하여 연산 복잡도의 증가로 셀프 어텐션 기반 트랜스포머의 장점이 약화 된다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 locality inductive bias 향상을 위해 self-attention과 neighborhood network를 이용하여 이중 구조 셀프 어텐션을 제안한다. 지역적 컨텍스트 정보 추출을 위한 neighborhood network은 윈도우 구조보다 훨씬 단순한 연산 복잡도를 제공한다. 제안된 이중 구조 셀프 어텐션 트랜스포머와 기존의 트랜스포머의 성능 비교를 위해 CIFAR-10과 CIFAR-100을 학습 데이터를 사용하였으며 실험결과 Top-1 정확도에서 각각 0.63%과 1.57% 성능이 개선되었다.
딥러닝이 발전하면서 초해상화 기술은 단순 보간법(Interpolation)에서 벗어나 딥러닝을 활용해 발전하고 있다. 딥러닝을 사용한 초해상화 기술은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 연구가 일반적이지만, 최근에는 어텐션(Attention) 메커니즘을 활용한 초해상화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘 중 하나인 비지역 희소 어텐션(Non-Local Sparse Attention, NLSA)을 활용한 초해상화 성능 향상 방법을 제안한다. 실험을 통해 NLSA를 함께 활용하면 기존 초해상화 신경망 모델인 IMDN, CARN, OISR-LF-s의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 국책사업인 핵폐기장 유치와 관련해 지역간 경쟁과정에서 나타난 갈등적 이슈들을 해당 지역신문들이 어떻게 다루고 있는지를 뉴스프레임 분석을 통해 고찰했다. 연구대상인 광주일보, 매일신문, 전북일보의 뉴스기사 분석결과, 핵폐기장이라는 같은 사건에 대해 각각의 신문들이 사용하는 주요 프레임이 상이하게 나타났다. 우선 광주일보와 매일신문에서는 대항 프레임이 높게 사용되었으며, 이와 달리 전북일보에서는 지역발전 프레임이 가장 높게 집계되었다. 또한 헤드라인 주제어와 뉴스프레임 구성은 깊은 연관성이 있는 것으로 밝혀졌다. 광주일보와 매일신문의 대항프레임 기사에서는 헤드라인 주제어로 핵폐기장 사용 빈도가 높았으며, 지역발전 프레임의 전북일보기사에서는 헤드라인 주제어로 방사성폐기장이 압도적으로 높게 나타났다. 정부의 '양성자'와 '핵폐기장' 연계정책 발표 이후에도 광주일보와 매일신문에서의 뉴스 프레임은 그 이전과 비교하여 변화가 거의 없었다. 이에 반해 전북일보에서는 연계 정책 발표 이후, 대항 프레임이 현격히 감소한 대신에 정책 프레임은 크게 증가한 것으로 집계되었다. 동시에 전북일보의 헤드라인 주제어 사용에서 핵폐기장은 급격하게 감소하였으며, 방사성폐기장은 급격하게 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과에서 전북일보는 헤드라인 주제어로 방사성폐기장을 즐겨 사용하여 핵폐기장의 부정적 이미지를 최소화하고, 핵폐기장 유치가 곧 지역발전이라는 여론을 조성한 것이라 할 수 있다. 언론이 구성한 세계가 현실 그 자체가 된다는 그간의 프레임 연구 결과들은 당시 전북 부안으로 핵폐기장 유치가 결정된 것은 결코 우연이 아님을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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