에듀테인먼트는 교육(education)과 오락(entertainment)의 합성어이다. 교육적인 내용을 놀이와 접목시킨 것을 말한다. 최근 하천개발은 치수적인 면에 개발과정을 넘어서 친수적인 면, 환경적인 면을 부각시켜 보다 질높은 삶을 살아가는 방향으로 발전하고 있다. 치수사업에 있어서도 과거의 제방중심의 사업에서 보다 다양하고 진보된 대책의 개발과 적용이 이루어지고 있다. 이러한 치수적인 안정을 기반으로 친수적인 면이 부각되면서 보다 접근성이 용이하고, 친수적인 하천의 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 최근의 지역축제로 성공적인 하천 축제로 강원도 양양군 연어축제(남대천), 경상북도 봉화은어축제(내성천)등이 있다. 이러한 축제들은 주요내용이 물고기를 잡는 체험과 관계기관의 적극적인 참여와 관리로 전국의 관광객들이 찾는 축제로 발전하고 있다. 일반적으로 이러한 축제들은 대상어종에 대해 설명하고 있으며, 물고기를 잡는 체험으로 진행되고 하천에 대한 스토리를 접목시키지만, 하천변 개발로 이루어지는 것은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 하천개발에 있어 다양한 소재를 접목시켜 친수적 하천개발에 교육적 요소를 결합하여 스토리 텔링기법으로 하천을 개발하는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 기존 AHDRNet에 channel attention 기법을 적용했을 때 성능에 어떠한 변화가 있는지를 평가하였다. 기존 모델의 병합 망에 존재하는 DRDB(Dilated Residual Dense Block) 사이, 그리고 DRDB 내의 확장된 합성곱 레이어 (dilated convolutional layer) 뒤에 또다른 합성곱 레이어를 추가하는 방식으로 channel attention 기법을 적용하였다. 데이터셋은 Kalantari의 데이터셋을 사용하였으며, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)로 비교해본 결과 기존의 AHDRNet의 PSNR은 42.1656이며, 제안된 모델의 PSNR은 42.8135로 더 높아진 것을 확인하였다.
현재 코로나19로 장기화 되고 있는 사회적 거리두기로 인해 '코로나19'와 '우울감(blue)'의 합성어인 '코로나 블루(Corona Blue)'를 겪는 인구가 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 코로나 블루를 극복하기 위한 실내 취미 생활로 반려 식물을 재배하는 인구가 증가하는 추세이다. 하지만 처음 반려 식물을 키우는 사람들은 급수량 조절에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 아두이노를 이용한 토양 온습도 측정기를 개발하였다. 또한 이와 연동하여 홈가드닝 최초로 토양의 온습도를 실시간으로 확인할 수 있는 모바일 애플리케이션인 '화분지기'를 개발하였다.
메타버스란 가공, 추상을 의미하는 메타(Meta)와 현실을 의미하는 유니버스(Unvierse)의 합성어이며 가상의 3차원을 뜻한다. 현재 메타버스는 4차 산업혁명의 중요 트렌드로 지목되어지고 있으며 다양한 기업들의 투자 또한 지속적으로 증가하는 추세이다. 이중 게임은 메타버스에서 가장 많은 비중을 차지하고 있으나 아직까지 메타버스 게임의 신뢰도가 높지 않으며 현재 출시되었거나 앞으로 출시될 게임들에 대한 적합한 테스트 기법이 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 메타버스를 기반으로 하는 게임 테스팅에 강화학습 에이전트를 활용하는 방안에 대해 제안한다.
인터넷의 발달과 스마트폰의 보급으로 인하여 그에 따른 소셜 미디어 문화가 형성됨에 따라 PC통신부터 지금까지 소셜 미디어 신조어가 그 문화로 자리 잡아가고 있다. 소셜 미디어의 등장과 사람들의 가교역할을 해주는 스마트폰의 보급화로 신조어가 생기고 빈번하게 사용되고 있는 추세이다. 신조어의 사용은 다양한 문자 제한 메신저의 문제점을 해결하고 짧은 문장을 사용하여 데이터를 줄이는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 신조어에는 사전적인 의미가 없으므로 데이터 마이닝 기술이나 빅데이터와 같은 연구에서 사용되는 알고리즘의 성능 저하와 연구에 제약사항이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 웹 크롤링을 통해 텍스트 데이터를 추출하고, 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 통해 의미부여 및 단어들에 대한 감정적 분류를 통한 문장의 오피니언 파악을 진행하고자 한다. 실험은 다음과 같이 3단계로 진행하였다. 첫째, 소셜 미디어에서 새로운 단어를 수집하여 수집된 단어는 긍정적이고 부정적인 학습을 받게 하였다. 둘째, 표준 문서를 사용하여 감정적 가치를 도출하고 검증하기 위해 TF-IDF를 사용하여 데이터의 감정적 가치를 측정하기 위해 명사 빈도수를 측정한다. 신조어와 마찬가지로 분류된 감정적 가치가 적용되어 감정이 표준 언어 문서로 분류되는지 확인하였다. 마지막으로, 새로 합성된 단어와 표준 감정적 가치의 조합을 사용하여 장비 기술의 비교분석을 수행하였다.
HTLV-1 이 pol 유전자산물을 합성하기 위해서는 genome-size mRNA 를 번역해 나아가는 ribosome 이 -1 방향으로 두차례 frame 을 바꾸어야 한다. 우리는 단 한차계의 frameshifting 만으로도 많은 양의 Gag-Pro-Pol polyprotein 의 합성어 가능하도록 gag 와 pro 유전자의 frame 을 연결시킨 mutant RNA 를 제작하였다. 이 돌연변이를 이용하여 ribosome 의 shift site 하류영역내에 형성이 예상되는 RNA 의 이차구조 또는 삼차 구조가 -1 frameshifting 을 결정하는 인자로서 작용하는지의 여부를 조사하였다. 결손변이주의를 해석한 결과 pro-pol 중첩영역에서 효율적으로 frameshifting 이 일어나기 위해서는 stem-loop 가 필수적으로 형성되어야 하지만 pseudoknot 의 형성은 그다지 중요하지 않다는 사실을 알았다.
XML 문서가 가지고 있는 태그의 자유로운 정의와 내포된 구조 정보는 정보 검색 및 문서 관리 분야에 많은 이점을 제공할 수 있다. 본 논문은 XML 요소(element)의 의미와 구조 정보를 반영한 문서간의 유사성을 검사할 수 있는 XML 문서 분석 기법을 제시하고자 한다. 도출된 문서간 유사성은 많은 정보 검색 및 마이닝 등의 기초 자료로 사용될 수 있다. 먼저 XML 요소를 시소러스를 이용하여 유사어와 합성어로 구성된 확장-요소 벡터로 확장하고 유사 행렬을 구축하여 요소간 유사성을 판별한다. 또한 오토마타(NFA(Nondeterministic Finite Automata)와 DFA(Deterministic Finite Automata)(를 이용하여 XML 문서의 내포된 구조를 발견하고 최소화 한다. 요소간의 유사 행렬과 최소화된 XML 구조를 이용하여 구조간의 유사성을 판별한다. 본 논문의 XML의 의미를 반영한 유사성 분석 기법은 온라인 서점의 실제 문서의 카테고리를 인식하는 데 있어 100% 정확도를 보였다.
새로운 한자합성어의 학습에서 의미 투명성의 효과를 행동 실험과 ERP 실험을 통해 조사하였다. 참가자들은 구성형태소와 단어 의미의 관계가 투명한 조건(=투명 신단어)과 불투명한 조건(=불투명 신단어)에서 3회기에 걸쳐 새로운 단어-의미쌍을 학습하였다. 학습 단계에서는 자기 조절 의미 학습 시간과 ERP를 측정하고, 검사 단계에서는 학습한 단어에 대한 어휘판단시간과 의미 회상 점수를 측정하였다. 의미 학습 시간, 어휘판단, 의미 회상 검사 모두에서 의미 투명성의 효과가 유의하게 나타났다. 투명 신단어의 경우, 불투명 신단어에 비해 의미 학습 시간이 더 짧았음에도 불구하고, 어휘판단이 더 정확하고 빨랐으며, 의미 회상 검사 수행이 더 좋았다. 의미 투명성 효과는 ERP의 N400 성분의 진폭에서도 나타났다. 단어 의미가 투명한 조건에 비해 불투명한 조건에서의 N400 진폭이 더 컸다. 본 연구의 결과는 단어 재인 연구에서 발견된 의미 투명성 효과가 단어 학습에서도 나타남을 보여주며, 이는 단어 학습에서 형태소 정보가 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 기존의 RLJ-신뢰도 (RLJ-confidence measure)와 정규화 신뢰도 (normalized CM)의 단점을 보완하기 위해 ACM (Anti-filler CM)을 제안하였고, HCM (hybrid CM)을 이용하여 기존의 NCM과 제안한 ACM을 통합하였다. 제안된 ACM은 기존 신뢰도의 단점 중 하나인 오인증 (FA: false acceptance)의 원인이 반음소 모델의 구성방법에 있다고 보고 음소 인식기를 이용하여 실제 음소 수열을 추정한 다음, 이를 반음소 모델로 정의하고 신뢰도를 계산하였다. 두 가지 신뢰도의 특성을 살펴보면, 기존 NCM(FR: false rejection)에 좋은 성능을 보이고, 제안한 ACM은 FA에서 좋은 성능을 보여 두 신뢰도가 상보적인 특성을 가진다 이를 이용하여 두 가지 신뢰도를 가중치 벡터 α를 이용하여 통합하고 이를 합성 신뢰도 (HCM: Hybrid CM)라고 정의하였다. 실험결과 미검출율 (MDR: missed detection rate) 10%부근에서, HCM 적용시에 0.219 FA/KW/HR (false alarm/keyword/how)로서 NCM 단독사용에 비해 성능이 22% 향상되었다.
본 논문에서는 아라비안 숫자를 포함한 텍스트를 음성으로 합성하기 위하여, 숫자 형태와 분류사 그리고 숫자가 나오는 문맥에 따라 숫자를 자동으로 문자화할 수 있는 전처리 규칙을 설정하는데 목적을 둔다. 먼저 선행연구를 통해 숫자를 포함한 수사 및 수사표현의 읽기 규칙의 적용 범위 및 한계점을 살펴보고, 음성 합성을 위한 아라비안 숫자의 문자화 규칙을 설정하고자 한다. 현대 한국어에서 아라비안 숫자를 읽는 방식은 크게 고유어 방식과 한자어 방식이 있으며 단(單)단위에서는 영어가 사용되기도 한다. 또한 한자어 방식에서도 단위를 붙여 읽는 경우와 모든 수를 단 단위로 읽는 경우가 있으므로, 아라비안 숫자의 문자화를 단순한 규칙을 설정하여 자동화하기에는 중의성이 높다. 본 연구에서는 (1) 숫자 전 전치어(pre-numeral), (2) 기호를 포함한 숫자열의 표현 형식과 크기, (3) 단위 표현, (4) 숫자 후치어(post-numeral), (5) 분류사(classifier) (6) 분류사 후치어(post-classifier), (7) 수사표현 앞뒤 문맥에 따라, 아라비안 숫자표현이 문자화되는 방식을 살펴보았다. 분석 대상 말뭉치는 C 신문의 2000년 1월부터 2000년 4월까지 전체 기사 1,400건에서 숫자가 포함된 숫자표현 약 63,000개론 구성하였다. 패턴화된 구조 및 중의성이 없는 구조를 12가지로 밝히고 중의성이 있는 구조의 유형을 밝혔으며 분류사 후치어와의 결합 관계, 좌우 문맥정보를 통해 중의성 해결의 단서를 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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