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본 연구는 비차폐점화과제와 차폐점화과제를 비교하여 우리말 복합명사의 해석에 수식어와 핵심어의 분리처리가 필수적인 과정인지 그리고 어휘빈도와 의미투명도가 분리처리에 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 실험 1에서는 복합명사의 초기 어휘처리과정을 알아보기 위해 차폐점화조건과 비차폐점화조건에서 점화자극과 표적어간의 전체 또는 일부가 반복될 때 나타나는 점화효과를 어휘빈도 조건별로 비교하여 복합명사의 분리처리과정을 분석하였다. 차폐점화조건에서는 어휘빈도나 점화조건과 무관하게 전체조건과 부분조건간의 차이가 관찰되지 않았으나, 비차폐점화조건의 경우 수식어에서는 어휘빈도와 무관하게 전체조건보다 부분조건에서 더 큰 점화효과가 관찰되었으며 핵심어에서는 전체조건과 부분조건간의 차이가 분명하게 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 의미투명도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 차폐점화과제와 비차폐점화과제를 비교하여 검토하였다. 그 결과 실험 1과 마찬가지로 차폐점화조건에서 의미투명도에 무관하게 전체조건과 부분조건간의 차이가 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 복합명사의 이해과정에서 하위 구성어로의 분리처리가 어휘처리 초기에 일어남을 시사한다.

This study was planned to examine whether decomposition processes between modifier and head are necessary in the interpretation of compound nouns and whether word frequency and semantic transparency have an effect on the decomposition processes by comparing the masked priming task and the unmasked priming task. In Experiment 1, whether decomposition processes were influenced by the word frequency of compound nouns was analyzed and the amount of priming effects between the whole condition and the part condition were not different in the masked priming task but inconsistent results were found in the unmasked task. In Experiment 2, semantic transparency 's effects on the decomposition processes were investigated and similar results as experiment 1 were found. In conclusion, decomposition processes is pre-lexical and necessary processes in the interpretation of compound nouns

In recent years, distributed computing technology has been one of the cutting edge technologies for its low power and cost, which makes numerous IT organizations extend their hands in order to improve their financial ability. Because of these new features, grid computing, the original task scheduling mechanism, can’t work effectively in distributed computing environments, hence, we need a new task scheduling method to solve the problems. With considering the complex characters of the task in different distributed computing applications, firstly, we construct a more comprehensive task scheduling model, which has three sub objective functions. Secondly, we present an improved genetic algorithm to solve the multi- objective NP-hard problem. Finally, we implement some simulation experiments, and the evaluation results show us that the proposed model and improved GA are efficient and effective. The first part is the research status and related problems. The second part is the establishment of system architecture and task scheduling model. The last part is the experimental analysis and conclusion.

상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.

This study proposes a structured approach to human reliability analysis (HRA) in the railway domain by applying a sequential integration of hierarchical task analysis (HTA), failure mode and effects analysis (FMEA), and the task decomposition method (TDM) to the routine tasks of high-speed train drivers. Given that human error remains a leading cause of railway accidents, particularly in operational domains, this study identifies safety-critical tasks based on real accident cases and evaluates their error potential and cognitive load. By mapping HTA-defined routine tasks with accident-based FMEA findings and analyzing the resulting high-risk tasks with TDM, this study establishes a foundation for qualitative and quantitative HRA. Furthermore, it sets the groundwork for dynamic HRA through multi-agency collaboration and integration of real-time data, positioning performance-shaping factors (PSFs) identified by TDM as key inputs. This research helps advance proactive safety management and human error mitigation strategies in the railway sector, while suggesting future work on broader application, data-driven modeling, and real-time risk prediction.

고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC 클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 Maya 렌더러를 채택한 PC 클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임 간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다.

본 논문에서는 경험적 모드 분해 방법을 이용하여 시각자극 출현에 따른 과제 수행 시 발생하는 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역에 대한 진폭과 위상변화를 확인하였다. 과제수행에 대한 뇌 유발전위를 구성 주파수 대역 별로 분해하기 위하여 경험적 모드 분해 방법을 적용하였고, 분해된 각 내재모드함수에 힐버트 변환을 적용하여 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 순간 진폭과 위상 변화를 확인하였다. 과제 수행 시 뇌 유발전위의 P2, N2과 P3지점에서 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 진폭이 크게 관찰되었으며, N1, P2부근에서 순간 위상의 변화가 최대가 되었다. 시각 자극 출현에 따른 응시 상태에서는 두 대역 모두 관련된 위상 변화시점이 확인되지 않았다. 대역통과필터 방법 적용 시, 경험적 모드 분해 방법에 비해 시간과 주파수 해상도가 떨어졌으며, 필터의 파라미터에 따라 위상 변화 시점의 결과에 차이가 발생하였다. 연구를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역이 시각 자극 출현에 따른 과제 수행에 대한 뇌 유발전위의 주요성분인 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 위상변화와 뇌 유발전위의 생성을 위상 변화와 연관 지어 해석하였다.

In this paper, amplitude and phase difference patterns for theta and alpha bands of the Evoked Potential(EP) in relation to perform a task at visual stimulus were analyzed using the Empirical mode decomposition(EMD). The EMD is applied to decompose EP signals with task-related sub-frequency band signals. Intrinsic mode function was implied in Hilbert transform and instantaneous amplitude and phase differences of theta and alpha were derived from Hilbert transformed EP. In a task status, large amplitude for both bands was observed at P2, N2, and P3 points as well as maximum phase difference was observed at N1 and P2. We confirmed that both bands are associated with a task at visual stimulus, and less associated with fixation. The proposed method enhances the time and frequency resolution in comparison with band-pass filter method which observed different phase results according to conditions.