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- 저자 : 김선효(Seonhyo Kim) (검색결과 3 건)
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김선효(Kim, Seonhyo) 형태론 2004 형태론 Vol.6 No.2
본고의 목적은 문법화와 어휘화의 상관관계를 구명하는 것과, 용언의 어간에 관형사형 어미가 결합한 ‘Xㄴ’형과 ‘Xㄹ’형 중에서 어휘화한 관형사의 특성과 유형을 살펴보는 것이다. 우선 문법화와 어휘화의 관계는 대립적인 관계가 아니라 문법화가 어휘화에 내포되는 관계이다. 어휘화는 어휘부 밖에 있던 통사 단위가 어휘부 안으로 들어오는 과정이며, 문법화는 통사부에 있던 단위가 어휘부 안으로 들어오기도 하고 어휘부 안에 있던 단위가 어휘부 내로 이동하기도 한다. 이러한 문법화와 어휘화의 개념에 의하면 이들은 상보적 관계가 아니라 문법화가 어휘화에 내포되는 것임을 알 수 있다. 그리고 어휘화한 관형사의 유형에는 단일구성과 복합구성이 있는데, 이들은 단어 형성 과정이 통시적이며 관형사 파생 접미사가 존재하지 않아 단어 형성이 활발하지 못하다. 그것은 관형사형 어미가 관형사 파생 접미사의 역할까지 수행하여 관형사 파생 접미사 형성에 대한 저지 현상을 가지고 있기 때문이다. 이러한 어휘화한 관형사에는 관형사가 가지는 통시적 현상으로 인하여 그 범주의 경계가 불투명한 준어휘화한 관형사가 발견된다. This article focuses on two points. First, what is the relationship between grammaticalization and lexicalization? Second, what are the types and characteristics of lexicalizations based on verb + adnominal of the type 'X-n' and 'X-l'? The article finds that grammaticalization and lexicalization are not mutually exclusive, but rather that their relationship is connotative: grammaticalization is a subset of, or a kind of, lexicalization. Lexicalization is a process whereby elements originally outside the lexicon are incorporated into the lexicon, while grammaticalization is a process that either brings elements formerly in the syntax into the lexicon, or else reallocates elements within the lexicon from one area to another. G iven such an understanding of lexicalization and gram m aticalization, these are not com plem entary notions, and gram m aticalization m ust be subsum ed under lexicalization. W ithin the types of lexicalized adnom inal, there are both unitary and complex structures; the word formation process for these is diachronic, and insofar as there is no adnominal-related derivational suffix, such word formation is not productive. This is because the adnominal forms themselves play the role of adnominal derivational suffix, and thus block the formation of such derivational suffixes. Because of the diachronic phenomena involved in the adnominal forms in these lexicalized adnominals, their categorical boundaries are unclear, and we are forced to recognize them as 'semi-lexicalized adnominals'.(Sogang University).
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김선효(Seonhyo Kim),유현희(Hyeon-Hee Yu) 충북대학교 생활과학연구소 2021 생활과학연구논총 Vol.25 No.1
This study investigates the quality characteristics of rice cookies with added sorghum powder. For the color value of the dough, we have increased the amount of sorghum powder, resulting in the L value decrease in density independently, an increase in the a value, and a significant decrease in the b value. There was a visible difference from the control group. There was no significant difference between the 5% and 10% added groups. The pH of the dough decreased significantly with the addition of sorghum powder. When the sorghum powder increased, the L value and the b value decreased, and the a value increased. At the same density, the L value was higher on the upper side than on the lower side, and the a and b values were found to be lower. The pH of the cookies decreased significantly with the addition of sorghum powder. The cookie density was not significantly different between the control and 5% added groups, but the group with more than 10% sorghum powder added tended to decrease. The hardness and spreadability of cookies significantly increased by increasing the amount of sorghum powder. The water content of cookies decreased significantly as the amount of added sorghum powder increased. By contrast, the content of crude protein increased with the addition of more sorghum powder. Adding sorghum significantly increased the sensory test values to the 20% added group but decreased from the 25% added group. This study suggests that adding 20% sorghum flour to cookies is advisable due to high preference.
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T-Cache : 시계열 배관 데이타를 위한 고성능 캐시 관리자
신제용(Jeyong Shin),이진수(Jinsoo Lee),김원식(Wonsik Kim),김선효(Seonhyo Kim),윤민아(Mina Yoon),한욱신(Wook-Shin Han),정순기(SoonKi Jung),박세영(Se-Young Park) 한국정보과학회 2007 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.13 No.5
지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이타를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포 함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다. Intelligent pipeline inspection gauges (PIGs) are inspection vehicles that move along within a (gas or oil) pipeline and acquire signals (also called sensor data) from their surrounding rings of sensors. By analyzing the signals captured in intelligent PIGs, we can detect pipeline defects, such as holes and curvatures and other potential causes of gas explosions. There are two major data access patterns apparent when an analyzer accesses the pipeline signal data. The first is a sequential pattern where an analyst reads the sensor data one time only in a sequential fashion. The second is the repetitive pattern where an analyzer repeatedly reads the signal data within a fixed range; this is the dominant pattern in analyzing the signal data. The existing PIG software reads signal data directly from the server at every user's request, requiring network transfer and disk access cost. It works well only for the sequential pattern, but not for the more dominant repetitive pattern. This problem becomes very serious in a client/server environment where several analysts analyze the signal data concurrently. To tackle this problem, we devise a fast in-memory cache manager, called T-Cache, by considering pipeline sensor data as multiple time-series data and by efficiently caching the time-series data at T-Cache. To the best of the authors' knowledge, this is the first research on caching pipeline signals on the client-side. We propose a new concept of the signal cache line as a caching unit, which is a set of time-series signal data for a fixed distance. We also provide the various data structures including smart cursors and algorithms used in T-Cache. Experimental results show that T-Cache performs much better for the repetitive pattern in terms of disk I/Os and the elapsed time. Even with the sequential pattern, T-Cache shows almost the same performance as a system that does not use any caching, indicating the caching overhead in T-Cache is negligible.
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