본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
띄어쓰기에 대한 오류는 한국어 처리 전반에 영향을 주므로 자동 띄어쓰기는 필수적인 요소이다. 글쓴이의 대부분은 띄어쓰기 오류를 범하지 않으므로 글쓴이의 의도가 띄어쓰기 시스템에 반영되어야 한다. 그러나 대부분의 자동 띄어쓰기 시스템은 모든 띄어쓰기 정보를 제거하고 새로이 공백문자를 추가하는 방법으로 띄어쓰기를 수행한다. 이런 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 기계학습에서 글쓴이의 의도가 반영된 자질을 추가하는 방법을 제안한다. 실험을 위해서 CRFs(Conditional Random Fields)를 사용하여 기존 시스템과 사용자의 의도를 반영한 띄어쓰기 시스템과의 성능을 비교하고 분석한다.
본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.
국가와 산업의 발전을 위해 다양한 분야가 결합하여 연구개발되고 있다. 이에 본 연구는 국가 연구개발에서 연구 참여인력의 다학제가 기술사업화에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 실증분석을 위해 기술 상용화를 연구목적으로 다양한 과학기술 분야가 종합적으로 연계되어 진행되는 정부출연연구기관에서 수행한 주요연구개발 사업을 살펴보았다. 연구자료는 2015-17년도 철도/대중교통/물류 분야의 주요연구개발 사업 자료를 이용하였으며, 149개 과제를 최종 분석대상으로 하였다. 분석결과 연구개발비, 참여인력 수, 참여기관 수, 연구개발 단계 및 연구의 융합 정도를 통제했을 때 참여인력 다학제가 기술사업화에 통계적으로 유의하게 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 연구 주제의 학문적 융합요소를 파악하여 연구 기획에 의미 있게 활용되길 기대한다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 셀룰러 방송(cellular broadcast)을 위한 LTE (long term evolution) 기반 5G (fifth-generation) MBMS (multimedia broadcast and multicast services)와 5G NR (new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 검출 성능을 평가하고 5G NR의 PBCH 검출 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 시간 영역에서 수신 신호와 모든 가능한 PSS (primary synchronization signal)의 상관(correlation)을 계산하고, 상관 값을 결합(combining)하여 SS/PBCH 블록의 시작 위치와 프레임 동기를 획득한다. 또한, PBCH 검출 성능 향상을 위해 프레임 내에 존재하는 모든 SS/PBCH 블록에 포함된 PBCH 신호를 결합하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 적용한 PBCH 결합 방법에 대한 성능을 평가하고 기존 LTE 기반 5G MBMS의 PBCH 검출 성능과 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 환경과 고정 및 이동 환경에서 5G NR의 PBCH를 결합함으로써 검출 성능이 향상되고 기존 LTE 기반 5G MBMS 보다 우수한 성능을 보여준다.
본 연구는 특수교육, 재활과학, 사회복지 분야를 통해 장애인 교육 및 복지의 거점 대학으로 위상 및 정체성을 확립하고 있는 대구대학교를 기반으로 장애인평생교육의 융합전공이 신설될 수 있는 근거와 방안을 다각적으로 논의하는 데 목적을 두어 실시되었다. 장애인평생교육은 장애인 학습자를 대상으로 하기 때문에 장애의 특수성을 공통적으로 반영하고 있으나, 교육과 복지의 두 가지 관점 및 성격을 구성하고 있으므로 장애인 관련 분야의 학제 간 융합연구에 따른 접근이 중요하게 요구된다. 위 차원에서 대구대학교는 현행에 구축하고 있는 학문 및 실천 기반의 각종 인프라를 통해 국내 장애인평생교육을 주도할 수 있는 적합한 기반을 갖추고 있으며, 법규 제정에서부터 현장기관의 설치 및 운영 등에 이르기까지 명확성이 구축되지 못한 장애인평생교육 지원체제의 현실적 한계를 개선해 나갈 수 있는 리더십 역시 충분히 갖추고 있다. 이에 따라, 본 연구는 문헌 고찰과 전문가 자문을 통해 대구대학교에서 학제간 융합전공 신설 차원에서 장애인평생교육을 반영할 수 있는 방안과 관련 근거를 연구 내용으로 제시하였다. 학제간 융합전공 신설 차원에서 조망된 장애인평생교육은 특수교육, 재활과학, 사회복지의 세 분야 간에 우선순위적 관점으로 적용되기보다는 세 분야가 공통적으로 접근할 수 있는 전문역량을 통하여 활성화되어야 한다는 관점으로 강조되었다. 연구 결과, 장애인평생교육 지원체제를 구축하지 못한 국내의 경우 특수교육, 재활과학, 사회복지의 학제 간 융합연구가 수월한 대구대학교의 적용 모델 및 방안을 기점으로 점차 관련 타 대학으로 보급 및 확산되어야 한다는 필요성이 시사되었다. 또한, 세 분야 간의 합의를 통하여 장애인평생교육 전문인력의 자격 개발 경로가 체계적으로 구축되어야 할 필요성 역시 시사되었다.
The necessity of convergence education is more emphasized based on the education policy for fostering creative men of talent. Inside universities, however, programs for training talented individuals are still at primary stage. Universities understanding the importance of convergence education and thus founding some major fields of convergence studies have experienced hosts of troubles. The paper discusses the necessary plans of supports from the government and the university to activate the convergence education in accord with the social demands. Twenty-eight professors in engineering colleges participated in the survey for reviewing the required factors for the convergence education. In addition, structured interviews were carried out with three specialists working in industry and academic area of convergence technology. The study could suggest the following activation plans based on the government supports: (1) establishing a support center of convergence education, (2) founding a major field of convergence, (3) developing curriculums and curriculum subjects, and (4) hosting related conferences and forums. Also, the study could suggest the following activation plans based on the university supports: (1) developing special programs on convergence education in accord with the industrial demands, (2) revising regulations and administrative systems more flexible for the convergence education, and (3) providing incentives to the participants in the convergence education.
다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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