B2C 전자상거래 분야의 대표격인 인터넷쇼핑몰은 유통산업의 구조에 큰 영향을 미침에 따라 쇼핑몰의 성공적 구축 및 운영이 주된 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 최근 웹사이트 평가모델로 주목 받고 있는 3C-D-T 모델을 기반으로 보완하여 국내 인터넷쇼핑몰 웹사이트 평가에 보다 최적화된 평가모형을 제시하였다. 평가모형의 보완은 주로 평가영역 부분에서 이루어졌는데, 인터넷 쇼핑몰 웹사이트에서 비교적 비중이 적은 Community 영역의 평가점수가 전체 웹사이트 평가에 주는 영향을 최소화 시키는 의미가 있었다. 그리하여 3C-D-T 모델의 평가영역의 Commerce 항목과 Community 항목을 통합하여 새로이 Com&Com 항목을 구성했고, 그것으로 보다 최적화 된 인터넷쇼핑몰 웹사이트 평가모형을 구축할 수 있었다. 그리고 이 새로운 평가모델로 국내 메이저 종합쇼핑몰 웹사이트들을 분석, 비교평가 하였다.
현재, 컴퓨터를 사용하는 실시간 시스템의 응용분야에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 실시간 시스템의 개발은 체계적인 접근방법이 부족하다는 이유로 더디게 진행되고 있다. 체계적인 접근방법의 하나는 실시간 시스템의 시간적인 특성과 기능적인 행동을 잘 추상화 해 줄 수 있는 좋은 모델을 사용하는 것이다. 지금까지 객체지향 개념에 기반한 많은 모델들이 개발되어 소개되고 있다. 그 중 UCI에서 개발된 TMO (Time-triggered Message-triggered Object) 모델은 위에서 언급한 요구사항을 잘 만족시켜 준다. [1]본 논문에서는 이러한 TMO 모델을 가장 잘 명세해 줄 수 있도록 해 주는 TMO 모델 명세언어인 C++T를 설계하고 이에 대해 상세히 기술한다. 또한, 이러한 C++T 명세를 기존의 언어인 C++로 번역해 줄 수 있는 C++T번역기를 설계하고 개발한다. 마지막으로, TMO 명세언어 C++T를 기반으로 한 TMO 통합개발환경에 대하여 소개한다.
본 연구의 목적은 프리캐스트 콘크리트(P.C) 대형판 아파트 구조물에 대한 우리나라 내진설계기준안 및 지침을 수립하기 위해 필요로 하는 정보를 취득하는데 있다. 이것은 실제 지진과 유사한 진동을 발생시키는 진동대를 사용하여 P.C대형판 구조물의 거동을 분석관찰함으로써 달성되었다. 여기에 사용된 시험체중의 하나는 습식접합 1/3 축소 3층 입체 P.C모델이었다. 지진파를 일으키기 위해 4mx4m 크기의 진동대가 사용되었다. 또한 선택한 입력지진가속도파는 Taft N21E 성분기록지진파로서 최대지진가속도(PGA)는 원하는 지진세기수준에 따라 조정되었고 시간축으로는 동적상사성법칙에 따라 축소되었다. 이 P.C모델의 진동대 실험을 통해 얻은 결과를 근거로 하여, 근거로 하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. (1)이 시험체에 관한한, 지진안전계수는 7-8정도로 나타났으며, (2)이 P.C모델이 감쇠계수는 대체로, 철근콘크리트구조물 감쇠계수의 두배에 해당하는 값인 8%정도이며, (3) 이 모델은 접합부의 벌어짐과 미끄러짐에 의한 에너지소산을 통해서 2-3정도의 전체적인 변위연성비를 보여주었다.
(주)쎄트렉아이는 지구관측위성의 주 탑재체로 사용될 고해상도 전자광학카메라, EOS-C Ver.3.0의 FM 개발을 완료하였다. EOS-C Ver.3.0 FM은 STM 열진공 시험 결과를 이용한 설계 최적화를 통해 STM 대비 향상된 열제어 성능을 갖도록 설계되었다. FM 개발 후, 인수(acceptance) 수준의 열진공 시험 수행을 통해 작업도(workmanship) 확인을 완료하였다. 또한 열평형 시험 결과를 이용하여 열-수치 모델에 대한 검증 작업을 수행, 열-수치 모델이 EOS-C Ver.3.0 FM의 실제 열적 특성을 잘 모사하고 있음을 확인하였다.
일반화된 excursion set 이론과 자기 유사 구형 유입(Self-similar spherical infall) 모형에 기반하여 Splashback 질량함수에 대한 해석적 단일 매개변수 모델을 착안하였다. Planck/WMAP7 관측결과를 토대로 구축된 EREBOS N-Body 시뮬레이션의 수치적 결과의 해석적 모델을 이용한 회귀분석을 통해 단일 매개변수이자 Splashback 경계의 확산적 특성을 수치화하는 확산계수(Diffusion Coefficient)의 추정치를 계산하였다. 계산된 확산계수를 적용한 해석적 모델과 수치적 결과가 5 ≤ M/(1012h-1 M⊙) < 103의 질량범위에서 매우 근접히 일치하는 것을 보였으며 Baysian and Akaike Information Criterion 검정을 통해 0.3 ≤ z ≤ 3의 범위에서 기존의 모델들보다 본 모델이 선호 돼야함을 확인하였다. 또한 확산계수가 적색편이에 대하여 선형진화에 근접한 변화를 보임을 발견하였으며, 특정 임계 적색편이(zc)를 기준으로 확산계수가 0에 수렴함을 발견하였다. 더 나아가 두 Planck모델과 WMAP7모델에서 도출된 확산계수는 서로 상당한 차이를 보였다. 이 결과는 암흑물질 헤일로의 splashback 질량함수가 z ≥ zc에서 매개변수가 없는 온전한 해석적 모델로 설명되고 zc가 독립적으로 우주의 초기조건을 독립적으로 특정지을 수 있는 가능성을 지님을 시사한다. 이 초록은 The Astrophysical Journal의 Ryu & Lee 2021, ApJ, 917, 98 (arxiv:2103.00730) 논문을 바탕으로 작성되었다.
타이탄의 근적외선 영역 스펙트럼에서 나타나는 특유의 넓은 흡수밴드를 고체 탄화수소화합물과 질소화합물의 조합으로 설명하고자 한다. 이 흡수 밴드는 대기권의 하층부에 존재하는 연무(haze)에 의한 것으로, 3.3 - 3.4 micron 부근과 2.30 - 2.35 micron 부근에서 유사한 형태가 발견됐다. 두 파장대 모두 C-H 스트레칭 모드가 존재하는 영역이라는 공통점이 있으며, 그 형태가 넓은 흡수밴드로 나타나므로 대기 중에 고체상태의 탄화수소화합물이 존재하는 것으로 유추할 수 있으며, 관련 분자들의 실험값과 복사전달모델을 이용하여 이를 설명하고자 한다. 또한, 이 흡수밴드는 고도에 따라 그 형태와 세기가 달라지므로, 연무 입자들의 고도에 따른 수직분포 및 크기 등을 파악할 수 있다. 이 연구에서는 기존에 타이탄에서 발견된 $CH_4$, $C_2H_6$, $CH_3CN$의 고체 분광선과, 해당 영역에서 흡수선을 보이는 $C_5H_{12}$, $C_6H_{12}$, $C_6H_{14}$ 등의 고체 분광선을 이용한 모델을 Cassini 탐사선의 VIMS 관측자료로부터 유도한 파장 및 고도에 따른 광학적 깊이 변화량과 비교하여 보여주고자 한다.
본 논문은 Markov 모델에 의한 효과적인 한국어 음소모델 작성방식과 인식에 대하여 기술한다. hidden Markov 모델은 음성신호 고유의 비정상성을 효과적으로 모델화할 수 있다. 본 논문에서는 음소의 일련의 변화하는 특성, 즉 천이-안정-천이의 변화를 나타내기 위하여 3상태 음소모델을 제안한다. 또한 음소길이가 인식성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝히고 길이를 고려한 3상태 hidden Markov 모델을 사용하여 인식률을 개선시킬 수 있음을 보였다.
기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.
순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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