무선 통신 환경의 발달은 유무선 통합 환경에서의 실시간 협동 작업을 지원하는 그룹웨어에 대한 요구를 증가시키고 있다. 그런데, 유무선 통합 환경에서 협동작업을 하기 위해서는 현격한 네트워크 대역폭의 차이에서 발생하는 데이타 전송 지연 시간의 차이를 극복하는 뷰 동기화 기법이 중요하다. 본 논문에서는 완화된 WYSIWIS를 활용하여, 사용자의 관심 영역에 기반한 뷰 동기화 기법을 제안한다. 무선 사용자는 단말기의 작은 화면 때문에 공유 작업 영역 중 일부분만을 보게 되므로 이 관심 영역에서 발생되는 이벤트를 우선적으로 전송함으로써 관심 영역 내에서의 뷰 동기화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 ns-2클 사용한 시뮬레이션을 동하여 제안하는 기법의 성능을 평가하였으며, 사용자 관심 영역 내에서 무선 사용자들이 유선 사용자들과 실시간 협동 작업을 할 수 있을 만큼 낮은 메시지 전송 지연 시간을 유지하는 것을 보였다. 또한, 다양한 실시간 그룹웨어 시스템 개발에 활용될 수 있도록 제안된 뷰 동기화 기법을 기존의 그룹웨어 개발 환경으로 사용되는 Habanero를 활용하여 프레임워크의 형태로 구현하였다. 사용자를 위한 클라이언트로 간단한 텍스트 에디터를 구현하였다.
잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.
스마트폰 시장의 급격한 성장으로 새로운 비즈니스 모델이 필요함에도 불구하고 그 동안의 스마트폰 앱 관련 연구들은 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)과 Rogers의 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)을 기반으로 한 것이 대부분으로 실제 사용자 특성에 관한 연구는 부족했다. 이 연구에서는 스마트폰 앱 기능을 분류하고 기능별 앱을 이용하는 사용자들의 특성을 분석하였다. 스마트폰 앱의 기본 기능인 통화 및 메시지, 음악 및 동영상, 정보검색, 게임, SNS(Social Network Service)에 따른 사용자 특성은 인구통계학적 특성뿐만 아니라 스마트폰 이용 특성(앱 다운로드 빈도, 유료 앱 다운로드 경험)에서도 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 그리고 스마트폰 이용 특성은 스마트폰 사용기간과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 대표적으로 음악 및 동영상 관련 앱을 활발하게 사용하는 집단은 앱을 주 3회 이상 다운로드받는 20대 여성으로 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것이 특징이다. 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것은 앱 마켓의 플레이어들에게 긍정적인 부분이지만, 음악 관련 앱 제공의 경우 대규모 업체들이 독점하고 있어 중소규모 플레이어들은 기존과 차별화된 혁신적인 비즈니스 모델을 개발해야 함을 시사한다. 이 연구 결과는 앱 이용에 따른 사용자들의 특성을 살펴봄으로써 앱 마켓의 플레이어들이 비즈니스 모델을 기획하고 각 기능별로 보다 사용자 특성에 맞는 앱 상품을 개발하는데 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
Nowadays the printing market has shift from 2D(two dimension) industry to 3D(three dimension) industry, along with IT. With rapidly changing market, it's true that the effort to develop the printing materials and upgrade the printing qualities is produced actively in the country. Particularly, the differences in printing materials can often determine the quality of printings in the printability. In the case of the printability of offset, 9 items(paper, ink, order of printing, ink supply, blowing-up halftone, grey balance, key color(base color), overlap efficiency, quality at the halftone dot reproduction etc.) are usually considered as the important factors and used to estimate the printability at abroad. However, in domestic, ink-jet paper is not used for the printing/publishing by ink-jet printing for digital, but done mainly for offset printing. Because the paper of gloss coated type, which is the ink-jet paper, has high price, it's too hard to manufacture massively printing/publishing. Also, in the case of the paper of uncoated type, in spite of its reasonable price rather than the former, the type of uncoated one also has demerit that the ink-jet paper has a clear difference between the front and the back. Therefore, it's tough reality that Ink Jet paper is hardly taken advantage of as the printing/publishing. Thus, what is done in the first to print and/or publish on ink-jet paper is that the front and the back must be printed evenly, and appropriate to the printability of ink-jet. Although there're some kinds of ink-jet paper in the country, it has not been produced in true domestic production yet. In addition, thanks to the brightness of fluorescence brightening agent, the foreign product can offer the good-qualified one-time printing. But when it comes to the printing/publishing, there're difficulties that it may cause the Ocular Fatigue because of long-term exposure of the eyes to text. This research tries to find out the optimum ink-jet paper in domestic for the printing/publishing by studying on the printability of ink-jet on digital web-printing. And it also tries to look for the paper's brightness which can be reduce the possibility to cause the consumers' Ocular Fatigue.
하나의 합성기에서 감정이 표현되지 않는 기본 음성과 여러 감정 음성을 함께 합성하는 경우 음색을 유지하는 것이 중요해 진다. 감정이 과도하게 표현된 녹음 음성을 사용하여 합성기를 구현하는 경우 음색이 유지되지 못해 각 합성음이 서로 다른 화자의 음성처럼 들릴 수 있다. 본 논문에서는 감정 레벨을 조절하는 HMM 기반 음성 합성기를 구현하기 위해 구축한 음성데이터의 음색 변화를 분석하였다. 음성 합성기를 구현하기 위해서는 음성을 녹음하여 데이터베이스를 구축하게 되는데, 감정 음성 합성기를 구현하기 위해서는 특히 녹음 과정이 매우 중요하다. 감정을 정의하고 레벨을 유지하는 것은 매우 어렵기 때문에 모니터링이 잘 이루어져야 한다. 음성 데이터베이스는 일반 음성과 기쁨(Happiness), 슬픔(Sadness), 화남(Anger)의 감정 음성으로 구성하였고, 각 감정은 High/Low의 2가지 레벨로 구별하여 녹음하였다. 기본음성과 감정 음성의 음색 유사도 측정을 위해 대표 모음들의 각각의 스펙트럼을 누적하여 평균 스펙트럼을 구하고, 평균 스펙트럼에서 F1(제 1포만트)을 측정하였다. 감정 음성과 일반 음성의 음색 유사도는 Low-level의 감정 데이터가 High-level의 데이터 보다 우수하였고, 제안한 방법이 이러한 감정 음성의 음색 변화를 모니터링 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 프로축구 서포터즈의 하위문화를 부르디외의 아비투스 이론적 관점에서 분석하였다. 지금까지 서포터즈와 관련한 선행연구에서는 하위문화의 작동방식과 내면으로의 본질적인 접근이 부족하였기 때문에 프로축구 서포터즈의 하위문화는 어떠한 활동과 과정을 거치면서 서포터즈의 아비투스로 발전하는가를 살펴보고자 하였다. 연구의 목적을 위해 본 연구에서는 유목적 표집 중 강도표집과 준거표집을 통해 서포터즈 활동경력이 5년 이상이며, 서포터즈에서 임원활동을 했던 서포터 중에서 6명의 서포터를 연구참여자로 선정하였다. 이들을 대상으로 참여관찰과 비참여관찰을 병행하면서 연구를 진행하였으며, 연구참여자들과 심층면담을 실시하여 분석하였다. 또한 인터넷 자료는 인터넷 홈페이지를 개설한 이후부터 자료를 발췌하여 수집하였다. 분석결과 프로축구 서포터즈가 일반관중과의 문화적 구별짓기가 발생하는 과정을 확인 할 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 프로축구 서포터즈의 하위문화는 열광적인 현장응원과 소모임 문화 등이 있음을 확인하였다. 둘째, 프로축구 서포터즈의 하위문화가 오랜기간 동안 지속되면서 결국 서포터즈만의 아비투스로 발전되어 일반관중들이 쉽게 참여할 수 없는 그들만의 문화가 되어가고 있음을 확인하였다.
유사한 문서를 비교하는 방법으로는 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 새로운 방법의 문서 유사도 측정 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 동시에 단점을 보완하도록 고안되었다. 특히 두 비교 방법의 비중을 "블록크기"라는 단일 변수를 이용하여 조절할 수 있도록 한 것이 제안 시스템의 핵심이다. 다단계 정렬은 문서를 일정한 길이의 블록으로 나누어 지문을 추출하고 블록간의 유사도를 계산한 다음 그 결과를 서열정렬법으로 다시 한 번 탐색하는 과정을 거친다. 이때 문서가 분할되는 과정에서 유사구간이 두 개 이상의 블록으로 나누어지는 현상이 발생하기도 한다. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 유사도 비교 성능 개선을 위한 단편화 제거 기법과 휴리스틱 비교법에 대해 설명하고 실험적으로 그 결과를 보인다.
본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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