자연어처리에서 임베딩이란 사람의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 변환한 것으로 자연어처리의 필수 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 단어 기반 임베딩인 Word2Vec, GloVe, fastText와 문장 기반 임베딩 기법인 BERT와 M-USE, RoBERTa를 사용하여 한국어 문장 임베딩을 만들어 NSMC, KorNLI, KorSTS 세 가지 태스크에 대한 성능을 확인해보았다. 그 결과 태스크에 따라서 적합한 한국어 문장 임베딩 기법이 달라지며, 태스크에 따라서는 BERT의 평균 임베딩보다 GloVe의 평균 임베딩과 같은 단어 기반의 임베딩이 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인할 수 있었다.
공동주택 개발사업은 대규모의 자원과 인력이 투입되는 중장기 복합공정 사업으로 사업 내 외적 영향요인이 복합적으로 관계되는 바, 사업추진 시 현장여건을 비롯한 정치 경제 사회 분야의 내 외부 불확실성 요소로 인한 많은 사업 리스크가 발생하게 된다. 이러한 리스크는 사업의 성패를 결정짓는 중요한 인자로서 작용하게 되며, 종국에 기업의 수익 및 재무구조를 변화시키는 중점 관리요인으로 그 중요성이 크게 대두되고 있어 이에 따른 리스크 저감을 위한 방안 및 효율적인 대책이 필요하다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 건설프로젝트 중 공동주택 개발사업을 대상으로, VE기반 리스크 관리모델 및 절차를 수립하고 이에 따른 사업 추진 시 기획 및 설계, 시공, 유지관리에 이르는 전 단계에서의 발생 가능한 리스크 요인을 총 3단계 10분류 81개 항목으로 도출, 분석하고, 각각의 리스크 항목별 중요도를 가치공학(VE)을 기반으로 하여 평가 제시함으로써 궁극적으로 개발사업의 성공적인 추진과 이에 따른 공공 및 민간 건설 산업의 경쟁력을 확보할 수 있는 기초자료를 제시하였다.
In a rural house, it is necessary to make a quality model that choose effective design value engineering. So more effective models, this study examine requests of a rural house project designers, constructors, and tenants. Checked items are classified into four groups that working area, dwelling area, constructive and environmental parts. Each groups are also divided into detailed items for basic decisional elements. When basis points sets 10, it can be divided that working area parts 3pts, dwelling area parts 2.5pts, constructive parts 3pts and environmental parts 1.5pts. In this results, we can make a proposal of evaluation on additive value quality model for a rural house in design value engineering.
In campus project, "Barrier Free Design" is the essential part for the handicapped. It is necessary to make a quality model that choose effective design value engineering objects. So more effective models, this study examine requests of the university students. Checked items are classified into four groups that movement, guidable, safety and territoria parts, and each groups are also divided into detailed items for basic decisional elements. When basis points sets 10, it can be divided that movement parts 2.93pts, guidable parts 2.31pts, safety parts 2.41pts and territoria parts 2.35pts. in this results, we can make additive value and quality model for barrier free design in campus design value engineering.
최근 Spitzer에 의해 발견된 광도가 매우 낮은 원시성들(VeLLOs)은 일정 비율로 accretion이 일어난다는 가정을 바탕으로 하는 기존의 별생성 이론으로는 설명이 불가능하다. 이런 VeLLOs 뿐만 아니라, Spitzer Legacy Program인 c2d 팀에 의해 연구된 원시성들의 광도분포는 일정한 accretion rate을 가정하는 이론보다는 episodic accretion을 가정하는 모델에 의해 더 잘 설명되어질 수 있음이 보여졌다 (Dunham et al. 2010). Episodic accretion 모델은 아주 뜨거운 열적 상태를 포함하여 분자운내의 화학적 상태에 영향을 미치기 때문에, 얼음상태로 있는 분자들의 분포나 함량에 변화를 가져오리라 예상된다. 따라서 본 연구는 광도가 낮은 원시성들에 대해 AKARI 우주망원경을 이용하여 2.5-5 마이크론에서 나타나는 ice feature를 관측하고 분석함으로서 episodic accretion의 흔적을 찾고자 하였다.
B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n:n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.
미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.
한국어는 교착어이어서 형태소 분석 없이 품사 부착이 어려울 뿐 아니라 형태소를 분석할 때 다양한 어형 변화가 복원되어야 한다. 이것은 한국어 형태소 분석의 고질적인 문제 중 하나이며, 주로 규칙을 이용해서 해결한다. 규칙을 이용할 경우 주어진 문맥에 가장 적합한 복원을 어려워 여러 형태의 모호성을 생성하며, 이는 품사 부착에 의해서 해결된다. 본 논문에서는 이 문제를 기계학습 방법(Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델)을 이용하여 해결한다. 기계학습 모델의 입력 자질은 어형 변화가 발생하는 주변 음절이며 출력 범주는 복원된 음절이다. ETRI 구문 말뭉치를 이용한 실험에서 제안된 형태소 복원 모델을 사용한 형태소 단위의 품사 부착 성능은 97.5%의 $F_1$점수를 보였으며 이 모델이 형태소 복원에 매우 유용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 텍스쳐와 컬러 정보를 기반으로 비디오 감시를 위한 빠른 물체 분류 방법을 제안한다. 영상들로부터 SURF와 색 히스토그램의 국부적 패치들을 추출하여 그들의 장점을 이용한다. SURF는 명암 내용 정보를 제공하고 색 정보는 패치에 대한 특이성을 증강시킨다. SURF의 빠른 계산뿐만 아니라 객체의 색 정보를 활용한다. 국부적 특징을 이용하여 관심 영역 혹은 영상의 전역적 서술자를 생성하기 위해 Bag of Word 모델을 이용하고, 전역적 서술자를 분류하기 위해 Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델을 이용한다. 또한 본 논문에서는 판별적인 기술자인 SIFT도 성능 분석한다. 네 종류의 객체에 대한 실험결과 95.75%의 인식률을 보였다.
수도건설사업은 공용이후단계에서 소요되는 운영${\cdot}$유지관리비용 중에서 기계설비 및 관로시설이 대부분을 차지하는 대표적인 플랜트시설로 구성되므로 일반적인 토목시설물의 LCC모델과 차별화되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수도건설사업에 적합하도록 비용분류구조를 제시하고 이에 따라 수도시설 LCC분석 모델을 개발하였다. 설계VE 활동시 기초가 되는 설계VA의 절차를 실무활용도 측면을 고려하여 개선된 설계VA절차를 제시하였다. 제시된 설계VA 절차와 LCC분석모델을 사용하여 실제 건설사업의 설계VE활동에 있어 송수관로의 적정 선형 선정에 적용하였다. 제안된 수도건설사업의 설계VA모델은 향후 수도건설사업의 경제적${\cdot}$가치혁신적 대안선정과 유지관리비 예산 추정 및 적정예산 배정에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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