한국어 문장을 구조 분석할 때에 모호성을 발생시키는 유형 중의 하나가 나열 및 병렬형이다. 문장 구조 복잡도를 증가시키는 나열 및 병렬형을 구조 분석 전에 미리 하나의 단위로 묶어서 처리하는 것이 문장 구조 분석의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구에서는 형태소 태그를 이용한 기본 규칙으로 문장을 청크 단위로 분할하고 분할된 청크 중에서 나열형을 인식하여 해당되는 청크들을 하나의 나열 청크로 통합하여 청크의 개수를 줄인다. 병렬형에 대해서는 반복되는 병렬 청크의 범위와 생략된 용언을 복원한다. 이러한 인식은 첫 단계로 기호(symbol)를 중심으로 구축된 간단한 규칙으로 인식을 하고 이러한 규칙에 해당되지 않는 형태의 나열 및 병렬형은 Maximum Entropy 모델을 이용하여 적용한다. ME모델은 어휘자질, 형태소 품사 자질, 거리 자질, 의미자질, 구 단위 태그 자질(NP:명사구, VP:동사구, AP:형용사구), BIO 태그(Begin, Inside, Outside) 자질에 대한 ME(Maximum Entropy) 모델을 이용하여 구축되었다.
중파대역의 단축형 모노폴 안테나 설계는 저주파대역에서 실험적으로 도출된 제한된 데이터를 사용하여 안테나 설계를 기본적으로 설계하고 보정하는 방식을 사용하고 있다. 안테나 설계에 사용된 단순한 방법으로 중파대역의 단축형 모노폴 안테나의 정확한 성능 예측이 불가능하고, 다양한 지선식 단축형 모노폴 안테나 구조에 대한 성능 분석과 설계가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 DGPS 중파대역 지선식 단축형 모노폴 안테나의 다양한 안테나 구조를 설계하고 성능을 분석할 수 있는 안테나 설계 모델을 정립하고, 지선식 단축형 모노폴 안테나의 설계 파라미터에 대한 안테나 성능과 설계 모델을 분석한다. 설계 모델의 적합성을 위하여 100 kHz 대역의 단축형 모노폴 안테나와 지선식 단축형 모노폴 안테나를 설계하여 기존의 설계 모델들과 성능 결과를 비교 분석한다. 기존 설계 모델과 거의 일치하는 특성 결과로 제안 모델을 활용하여 DGPS 안테나 설계 모델을 분석한다.
본 연구는 대화형 추천 시스템인 다중 목표 대화형 추천 시스템(MG-CRS)에서 사용되는 다양한 사전 학습된 언어 모델들을 고찰하고, 각 언어모델의 성능을 비교하고 분석한다. 특히, 언어 모델의 크기가 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. BERT, GPT2, 그리고 BART의 세 종류의 언어모델을 대상으로 하여, 대표적인 다중 목표 대화형 추천 시스템 데이터셋인 DuRecDial 2.0에서 '타입 예측'과 '토픽 예측'의 정확도를 측정하고 비교한다. 실험 결과, 타입 예측에서는 모든 모델이 뛰어난 성능을 보였지만, 토픽예측에서는 모델 간에 혹은 사이즈에 따라 성능 차이가 관찰되었다. 이러한 결과를 바탕으로 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능 향상을 위한 방향을 제시한다.
현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.
언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.
내부 경쟁력 강화를 위한 E-Biz 모델과 Skill을 기반으로 B2C 판매 중개형 모델과 B2B 구매 중개형 모델을 병행하는 E-Biz 전략을 수행함. 1. 기존 사업영역에서 미래 전자상거래 사업과 내부 경쟁력을 강화 할 수 이는 기반 구축(Sikill 확보) 2. 기존 사업에 전자상거래 기술을 적용한 경쟁력 강화 3. 기존 사업영역에서 고수익의 전자상거래 사업 본격화 4. 신규 사업영역에서 전자상거래 사업 구축(중략)
데이터는 21세기 원유로써 새로운 가치를 기대할 수 있는 중요한 자원이다. 해운산업에서도 선박운항을 통해 축적된 많은 해사데이터가 존재함에도 불구하고 활용할 수 있는 비즈니스 모델개발에 소홀하였다. 본 논문은 해운산업계 및 학계 전문가 인터뷰를 통해 조사된 해사데이터의 종류와 이용가능성을 기반으로 주요 수요처와 수요형태를 파악하였다. 이러한 해사데이터의 특성과 수요를 고려하여 크게 민간형과 공익형의 비즈니스 모델을 제시하였다. 민간형의 경우 해사데이터를 활용하여 추가적인 부가가치를 창출하는 모델이며 주로 선박 내부데이터를 활용하였다. 공익형의 경우는 공공의 안전과 사회적인 편익을 위한 모델이며 주로 선박의 외부데이터를 활용하여 공공서비스와 결합될 경우 큰 시너지효과를 기대할 수 있을 것으로 파악된다. 본 연구는 제시된 비즈니스 모델들을 산업계 전반으로 확산될 수 있는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.
본 논문은 단일 주문형 비디오 환경에서의 서버/클라이언트 미디어 서비스 모델을 분석하고 이를 병렬 주문형 비디오 환경에 적용함으로써 보다 나른 사용자 QoS(Quality of Service)를 제공하고자 한다. 미디어 서비스 모델로는 클라이언트가 데이터를 요청하고 서버가 전달해주는 Client Pull 모델과 서버 측에서 일방적으로 데이터를 전달해 주는 Server Push 모델 그리고 두 모델을 통합한 IPP(Interleaving Pull & Push) 서비스 모델로 크게 나뉜다. 병렬 주문형 비디오 환경을 위해 병렬형 미디어 스트리밍 서비스, 즉 단일 클라이언트를 위해 다수의 서버들이 동시에 서버에 참여하는 PMSS(Parallel Media Streaming Service) 시스템을 구축하였으며, 단일/병렬 주문형 비디오 환경에서 네트워크상 전달지연과 클라이언트 버퍼 내 데이터 잔여량 인자를 통하여 각 서비스 모델간 성능을 비교 분석하였다. 실험을 통해 병렬 주문형 비디오 환경에서 IPP 서비스 모델이 가장 적은 전달지연과 안정적인 클라이언트 버퍼를 유지함을 알 수 있었다. 이를 통해 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다
한국정보기술응용학회 2001년도 추계공동학술대회 논문자료집 정보화 젼략 패러다임의 변화에 대한 보기술의 대응
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pp.169-171
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2001
본 논문에서는 XML(eXtensible Markup Language)을 위한 데이터 모델을 제시하기 위해 현재 광범위하게 사용되고 있는 관계형 데이터베이스(relational database) 개념을 적용한다. 관계형 데이터베이스는 업무 요구사항의 분석으로부터 고수준의 개념적 데이터 모델을 사용해서 데이터베이스에 대한 개념적 스키마(conceptual schema)를 생성한 다음, 고수준 개념적 데이터 모델을 구현 데이터 모델로 변환하여 논리적 데이터베이스 스키마를 생성한다. 이때, 고수준 개념적 데이터 모델링의 대표적인 방법으로 ER모델을 사용하고, 구현 데이터 모델로 관계 모델(relation model)을 사용한다. XML은 문서의 논리적 구조를 정의하는 DTD와 XML Schema 등을 갖는다. XML의 DTD와 정보 모델링 기법인 E/R 모델은 모두 작은 세계(real world)를 모델링하는 도구들이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 XML의 DTD와 E/R 모델의 구성요소들을 분석하여 서로 사상(mapping)시키는 'XML을 위한 데이터 모델(A Data Model for XML)'을 제시한다. 최종적으로 제시된 XML을 위한 데이터 모델에 의해 작은 세계(real world)을 모델링하는 XML DTD에서 정의한 구조(XML Structure)을 따르는 유효한 XML문서(validate XML document)들은 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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