본 논문에서는 Java 프로그램에 대한 집합기반 분석 설계 시, 효율적인 분석을 위해 분석의 단위를 조절하는 생성규칙 변환 방법을 제안한다. 기존의 생성규칙을 변환함으로서 기존의 분석보다는 정확성이 감소하지만 보다 효율적인 분석을 설계할 수 있다. 본 방법을 응용한 예로서 기존의식 수준의 클래스 분석과 예외 상황 분석에 대해 생성규칙 변환을 사용하여 효율적인 클래스 분석과 예외상황 분석을 설계하였다. 클래스 분석에서는 메소드와 필드 변수 단위의 분석을 설계하였으며, 예외상황 분석에서는 메소드와 try 구문 단위의 분석을 설계하였다. 그리고 예외상황 분석에서는 식 수준의 분석과 변환된 메소드 수준의 분석이 각 메소드에 대해서 동등한 정보를 제공함을 보였다.
A voice transformation (VT) method that can make the utterance of a source speaker mimic that of a target speaker is described. Speaker individuality transformation is achieved by altering three feature parameters, which include the LPC cepstrum, pitch period and gain. The main objective of this study involves construction of an optimal sequence of features selected from a target speaker's database, to maximize both the correlation probabilities between the transformed and the source features and the likelihood of the transformed features with respect to the target model. A set of two-pass conversion rules is proposed, where the feature parameters are first selected from a database then the optimal sequence of the feature parameters is then constructed in the second pass. The conversion rules were developed using a statistical approach that employed a maximum likelihood criterion. In constructing an optimal sequence of the features, a hidden Markov model (HMM) was employed to find the most likely combination of the features with respect to the target speaker's model. The effectiveness of the proposed transformation method was evaluated using objective tests and informal listening tests. We confirmed that the proposed method leads to perceptually more preferred results, compared with the conventional methods.
기존 연구에서는 비즈니스 프로세스 프레임워크에서 정보 추출 및 검색을 위해 비즈니스 프로세스 시스템 질의 언어(BPSQL)를 제안했고, 기존 질의(Query)언어를 그대로 사용하기 위해 비즈니스 프로세스 프레임워크 내 각 레이어 정보들을 테이블화했지만, 레이어 정보의 스펙을 가지고 데이터베이스 구축을 수작업하는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타모델 기반의 모델-텍스트 변환기법을 적용하여, 5 레이어의 비즈니스 프로세스 모델 스키마 기반의 구축 자동 방법을 제안한다. 이를 위한 단계절차는 전체 구조와 데이터베이스 스키마의 메타 모델 정의, 모델 변형 규칙 정의 순이다. 통합정보시스템 설계의 메타 모델링을 통한 각 레이어 스펙정의와 전체 레이어 모델정보 테이블 스키마 스펙을 정의하고, 이 두 스펙 정의를 가지고 모델-텍스트 변환기법을 통해 자동으로 전체 시스템이 구축 된다. 이를 통해서 통합정보시스템 구축이 효율적으로 될 수 있다.
Under the WTO system, global standardization of professionalism in architecture practice calls for transformation of curriculum in architectural education in Korea. This paper compares the curriculum standards of international accrediting authorities such as NAAB and RIBA based on UIA accord which defines fundamental knowledge and abilities of an architect. As a result this paper extracts 51 achievement oriented criteria of architectural education in Korea. It can be categorized as communication, design, cultural context(history and theory, human behavior and social aspects), technical systems(structural systems, environmental control systems, construction material and assemblies) and practice(project process, project economics and business management, laws and regulations). Based on this recommended Korean curriculum standards, current curriculum is analyzed focusing on the 5 architectural programs in Seoul. Through this analysis, it became clear that some area - social and economic aspects in architecture, sustainability in architecture, understanding and selection of construction material, assemblies and environmental control system, recycling of existing building, professional liability, professional rules of conduct, project economics and project management - need to be covered and emphasized to meet the international standards in professional education in architecture. The result in this paper will be used as a basic data in the process of finding the direction of restructuring curriculum for professional architectural education in Korea.
기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.
Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 동양수학의 뿌리를 찾기 위한 목적의 일환으로 인도의 술바수트라스 기하학에 대해 살펴보았다. 술바수트라스(끈의 법칙)는 고대 인도의 베다시대 (BC 1500~600) 문헌으로 힌두교의 경전 중 하나이다. 이 경전 속에 있는 기하학은 성스런 제단이나 사원을 설계하거나 건축하가 위해서 연구되었다. 이 경전은 간단하고 명백한 평면 도형의 명제부터 도형의 작도법, 제단의 작도법과 같은 기하학적 내용뿐 만아니라, 피타고라스 정리와 활용, 도형의 변형, 분수와 무리수, 연립부정방정식 등과 같은 대수적 내용이 포함한다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 술바스트라스 기하학의 특징과 희생제단과 불의제단의 건축을 위한 술바스트라스 기하학을 살펴보고 술바수트라스의 기하학과 다른 문명권의 기하학의 발전을 비교하여 그 특징을 조사하였다.
제1기~제3기 지하철로 대표되는 우리나라 도심지 터널에는 대부분 관용터널공법에 의한 배수형 터널형식이 적용되어 있으나, 최근 도심지 대심도 공간을 적극적으로 활용하는 건설사업이 광범위하게 추진되고 있다는 점을 고려할 때, 기존 도심지 터널의 경험적 규칙에 부합하지 않는 부정적 영향이 발생할 수 있는데, 특히 주로 배수형식을 적용해 온 우리나라 터널기술 관행 상, 지하수 변동과 그에 따른 수리역학적 거동이 발생할 가능성이 크다. 배수형 터널형식 적용의 문제를 해결하기 위해 지하수 변동을 제어하는 시도가 이루어지고 있는 바, 그러한 경우에 필요한 터널 지하수 관리기준의 개념 설정 및 터널수리역학적 거동에 대한 분석을 수행하였다. 도심지 대심도 터널 건설로 인한 지하수 변동 문제를 예방하기 위해서는 현재, 수위를 획일적으로 제어하는 내용의 지하수 관리기준이 지하안전영향평가 단계에서만 적용되고 있는 경험적 기술관행과 관련하여, 터널 내 유입량을 제어하는 방향으로 개념전환이 필요하다는 점을 제시하고, 터널 계획시 허용유입량 설정에 필요한 지하수위 - 터널 내 유입량 관계를 도출하였다. 이러한 터널 지하수 관리개념의 도입이 향후 추진될 다양한 도심지 대심도 터널 건설사업에서 지하수 변동과 그로 인한 지반침하, 지하수자원 고갈 및 유지관리 성능저하 등의 문제 해결에 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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