This study was carried out to examine characteristics of various acoustic indicators evaluating speech intelligibility such as reverberation time(T30), D50, C50 and speech transmission index(STI) in Korean elementary school classrooms. Results showed that mean T30 at middle frequencies(500 Hz to 2000 Hz) measured in 9 classrooms was about 0.75 s, which exceeds a regulation specified on American National Standards(ANSI); 0.60 s. Mean D50, C50 and STI were 60 % to 66 %, +2 dB to +3 dB, and 0.65, respectively. The maximum difference in D50 and C50 according to different receiver points in a classroom was 13 % and 2.5 dB, while the maximum difference in T30 was 0.03 s. Whereas STI measured in classrooms has relatively low correlation with other indicators, correlation between D50 and C50 was high, R2=.9964. In addition, T30 and C50 were fitted well as logarithmic regression curve with R2=.9610. It was +3.73 dB in C50 and 68 % in D50 which are the value corresponding to 0.60 s in T30 on this curve.
본 논문에서는 RISC 마이크로프로세서에 DSP프로세서를 추가하여 멀티미디어 기능이 강화된 응용에 알맞은 마이크로프로세서(YS-RDSP)를 제안한다. YS-RDSP는 최대 4개의 명령어를 동시에 병렬로 처리할 수 있다. 프로그램의 크기를 줄이기 위해 YS-RDSP는 16비트와 32비트의 두 가지 명령어 길이를 지원한다. YS-RDSP는 칩 하나로 RISC마이크로프로세서의 programmability 및 제어능력에 DSP의 처리능력을 제공하기 위하여 8-KByte ROM과 8-KByte RAM을 내장하고 있다. 칩 내에 있는 주변장치중 하나인 시스템 컨트롤러는 저전압 동작을 위한 3가지의 전압강하모드를 지원하며 SLEEP명령어는 CPU코어와 주변장치의 동작상태를 변환시킨다. YS-RDSP프로세서는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 0.6um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 자동화 P&R에 의해 10.7mm8.4mm코어 면적을 갖도록 레이아웃 되었다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
In dieser Arbeit wird versucht, einen weiteren theoretischen Rahmen $f\"{u}r$ die Farbensymbole(Rot, Gelb und Grun) in der deutschen, englischen und korearischen Sprache, vor allem in Idiomatik weiterzuentwickeln. Rot und Grun sind in diesen Sprachen reichlicher als Gelb vertreten. Die symbolische Bedeutung von Rot ist besonders ambivalent Es ist die Farbe der Gesundheit, aber auch die Farbe des Blutes, Krieges und Todes. Rot ist in den untersuchten Sprachen als 'sehr', 'gut', 'gesund' oder 'schlecht' belegt Rot zeigt aber einzelsprachliche Eigenschaften. Im Koreanischen ist Rot syrnbollisch mit 'Frau', im Englischen mit $'B\"{u}rokratismus'$ verbunden.. Gelb hat auch $widerspr\"{u}chliche$ Symbolbedeutung .Es ist die Farbe der $Fr\'{u}hlingsblumen$, der Sonne und des Lichtes. Aber Gelb kann die Farbe von 'Neid, Eifersucht' oder 'feige, schlecht' sein. Grun ist die wichtigste Farbe der Natur. So ist diese Farbe symbolisch mit 'gut', 'unreif, 'sehr, viel', 'Wachstum und Gedeihen' assozziert. Durch Vergleich und Analyse der Farbensymbole in diesen drei Sprachen und durch Resultat der Antwort auf Fragenbogen an denen 99 Deutschen, 100 Amerikaner und 101 Koreaner teilnahmen, zeichnen sich folgende Ergebnisse ab. Sprachsymbole von dieser Farbe hat auf die Farbenwahrnehmungen von diesen Leuten nicht direkte $Einfl\"{u}sse{\;} ausge\"{u}bt$. Rot assoziert in 89 Koreanern und 5 Amerikanern 'Leidenschaft': Gelb in 52 Amerikanem, 47 Deutschen und 38 Koreanern $'W\"{a}rme'$: Grun in 33 Amerikanern, '37 Deutschen und 11 Koreanern 'Frieden'. Im Englischen und Deutschen zeigt sich die Assoziation von Gelb mit 'Neid, Eifersucht', was mit kulturellen Vorstellungen $\"{u}bereinstimmt$. 38 Deutsche und 4 Amerikaner geben $f\"{u}r$ Gelb die Symbolbedeutung 'Neid' an. Hier bin ich mit sprachlichem Determinismus von Wharf-Hypothese einverstanden: Verschiroene Sprachgemeinschaften erfassen die Wirklichkeit in ganz verschiedener Weise. Sprachsymbol und Kultursymbol scheinen an die Farbenwahrnehmungen von untersuchten Leuten $anzukn\"{u}pfen$.
이 연구는 영상콘텐츠 분야가 정권별로 어떤 의미 구조를 형성하고 있는지 분석하기 위해 의미연결망 분석 기법을 적용했다. 연구대상은 영상콘텐츠 석박사학위논문의 초록을 대상으로, 시기는 문화산업 도입기인 1993년부터 2016년까지이다. 분석대상 단어는 정권별 최상위 출현단어인 영상, 미디어, 교육, 콘텐츠 등 4개 언어의 의미연결망을 분석하였다. 분석방법에는 빅데이터 분석기법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 활용했고, 분석프로그램으로는 R을 사용했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '교육'에 대한 영향력 감소이다. 초기 영상콘텐츠 분야는 영상과 관련한 '교육', 어떻게 '표현'할 것인지에 대한 연구들이 많이 실시되었으나 점차 감소 추세를 보였다. 둘째, '미디어'의 역할 변화이다. 중기의 영상콘텐츠 분야는 영상을 전달하는 수단인 '미디어'에 대한 연구들이 주로 실시되었으며, 더불어 '디지털' 기술에 대한 연구들이 강세를 보였다. 마지막으로 '콘텐츠' 위상의 변화이다. 노무현 정부를 시작으로 내용물의 질에 관련한 '콘텐츠'에 대한 관심이 증대하였으며, <박근혜정부>에는 '영상'과 '콘텐츠'의 위상이 거의 동등해져 연구들이 실시되었다.
본 논문에서는 칼라패턴의 물리적 속성을 감성 속성으로 변환시켜 주는 적응 퍼지 시스템을 기반으로 한 감성평가모델을 제안하였다. 감성평가모델은 칼라패턴의 물리적 속성인 평균색상, 평균채도 평균명도 주파수 성분이 서로 상반되는 의미를 갖는 형용사 쌍으로 표현되는 감성속성에 영향을 준다는 Soen의 심리학적 실험을 기초로하였다. 제안된 모델은 두 개의 적응퍼지시스템과 이시스템으로부터얻어지는 감성평가치를 융합하기 위한 퍼지 집합 연산자인 $\Upsilon$모델로 구성되었다. 실험결과 본 논문에서 제안한 모델이 비서형 모델을 근사화하는 신경회로망 모델과는 근접한 결과를 제공하였고 훈련된 결과로부터 언어적 해석이 용이함을 보였다. 제안된 모델에 의한 감성평가결과는 감성을 기반으로 하는 칼라패턴의 검색에 이용될수 있을 것으로 기대된다.
2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.
본 연구는 스마트교육의 한 요소인 스마트 기기를 활용하여 축적된 데이터를 기초로 유아의 개별 맞춤학습을 위한 스마트교육환경을 구축하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 유치원 만5세 학급에서 자유선택활동 운영을 위한 개선 방안을 제안하고, 유아 스스로 놀이 계획을 세우고 평가하는 자유선택활동 운영시스템을 구현하였다. 본 연구 참여한 유아들은 놀이계획, 놀이수행 및 수행평가등 전체 활동시간을 스스로가 적극적이며 즐겁게 참여하였다. 그 결과 유아는 스마트기기를 통한 자신의 흥미영역에 대한 활동선택에 기존교육환경보다 적극적으로 참여하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 자유선택활동 운영시스템을 이용한 교사는 분석된 자료를 활용하여 스마트기기를 이용한 개별유아의 흥미분야와 학습수준 및 교실의 각 영역별 이용형태를 혼자서 쉽게 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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