Syntaktische und Semantische Untersuchungen der Heutigen Deutschtempora

Das Ziel dieser Arbeit liegt darin, das deutsche Tempussystem kritisch dazustellen und die Tempusbedeutung des Deutsch-Ausschnitts mit Hilfe der formalen Grammatiktheorie adäquat zu beschreiben. Dieser "Deutsch-Ausschnitt" hält sich an das English-Fragment von PTQ(The Proper Treatment of Quantification in Ordinary English, R. Montague, 1973), was besonders dessen temporal interessanten Teil betrifft

-이태원 지역을 중심으로-

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 생태조경·지역시스템공학부, 2017. 2. 윤희연.영세한 소매점이 입점, 중심 발달상권에서 확장된 가로 형태의 골목상권은 최근 젊은 소비자들에게 매력적인 장소로 인식되고 있다. 이러한 골목상권은 기존의 중심 발달상권에 비해 불편한 접근성, 영업환경으로 인해 잘 알려지지 않았다. 그럼에도 불구하고, 중심 발달상권의 높은 임대료를 피해 재능 있는 공예품 업자, 요리사 등이 골목상권에 정착하면서 골목상권을 문화적, 경제적으로 부흥케 하고 있다. 그러나, 골목상권이 가지고 있던 이러한 가치는 최근 상업화로 정의되는 사회 현상으로 인해 퇴색되고 있다. 골목상권이 더욱 유명 해짐에 따라 고유의 정체성을 잃고 있으며, 상업화가 급속도로 진행되고 있다. 이 같은 상황 속에서, 본 연구는 이태원 지역의 발달상권과 골목상권에 소재한 음식점의 1998년부터 2006년에 해당하는 개폐업 특성과 그 추이를 비교할 것이다. 첫째, 커널밀도분석을 활용하여 두 상권의 영역을 추정할 것이며, 둘째, 카플란-마이어 모형과 확장 콕스-비례위험모형을 바탕으로 각 상권에 소재한 음식점의 생존과 폐업 추이를 비교하고, 음식점 폐업위험도에 영향을 미치는 요인을 비교 분석했다. 카플란 –마이어 모형 분석 결과, 골목상권에서의 중앙생존기간은(Median Survival time)은 2,287일이며, 발달상권의 2,618일으로 나타나 골목상권에 위치한 음식점의 영업기간이 짧았으며 폐업 위험이 높았다. 그러나, 음식점의 영업기간에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려, 확장 콕스-비례위험 모형으로 분석한 결과 골목상권에 위치한 음식점의 폐업위험도가 발달상권에 위치한 음식점의 위험도보다 약 19% 낮아 골목상권이 발달상권보다 생존에 더욱 유리한 입지 조건임을 나타내었다. 두 상권의 생존 기간에 영향을 주는 공통 변수는 프랜차이즈여부 변수, 상권 별 1년 전 대비 당해 년도 개업 및 폐업 증감률 변수, 연평균 소비자 물가지수이다. 반면, Reach, Straightness, 점포 1층 입점 여부, 주차 여부는 발달상권을 설명하는 특이 변수이며, 주간선도로 및 지하철까지의 거리, 경사로 여부, 점포 규모, 발달상권의 3년전 대비 2년전, 2년전 대비 1년전 개업과 폐업 증감률 변수는 골목상권의 생존기간에 영향을 주는 특이 변수이다. 본 연구의 결과를 바탕으로 두 상권 간에는 생존 및 폐업특성의 차이가 존재하며, 위에서 언급한 요인과 상권 별 생존 특성을 고려한 지원 정책이 필요할 것이라는 결론을 내릴 수 있다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 및 목적 1 제 2 절 연구의 범위 및 구성 5 1) 연구의 공간적 시간적 범위 05 2) 연구의 구성 및 흐름 08 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 고찰 10 제 1 절 연구의 이론적 배경 10 1) 음식점업의 정의 10 2) 발달상권과 골목상권의 정의 12 3) 입지와 상권에 관한 이론 14 제 2 절 선행연구 검토 및 연구의 차별성 17 1) 발달상권과 골목상권에 관한 연구 17 2) 입지 및 점포특성에 관한 연구 20 3) 선행연구와의 차별성 26 제 3 장 분석 설계 29 제 1 절 연구의 가설 설정 29 제 2 절 데이터 32 제 3 절 방법론 및 변수 설정 34 1) 커널밀도분석 34 2) 생존분석 및 변수 도출 36 제 4 장 연구의 결과 및 고찰 43 제 1 절 분석과정 및 연구의 결과 43 1) 발달상권과 골목상권 영역의 추정 43 2) 기초 통계량 분석 결과 48 제 2 절 발달상권과 골목상권의 생존율 분석 57 1) 발달상권과 골목상권의 생존함수 비교 57 2) 발달상권과 골목상권의 위험도함수 비교 59 제 3 절 음식점 폐업위험도에 영향을 미치는 요인 분석 결과 61 1) 상권 전체 음식점 폐업위험도에 영향을 미치는 요인 61 2) 발달상권 내 음식점 폐업위험도에 영향을 미치는 요인 66 3) 골목상권 내 음식점 폐업위험도에 영향을 미치는 요인 71 제 5 장 결론 76 인용문헌 83 Abstract 92Maste

Wiedervereinigungsprozeβ der deutschen Nationalsprache in dem vereinigten Deutschland

Nach der politischen Wende wird der kommunikatine und sprachliche Ausgleich im Zuge des Vereinigungsprozesses fordiert. Aber am 3. 10. 1990 sind die Deutschen sprachlich noch nicht wiedervereinigt. Es ist das politische System, das mit dem 8eitritt der ehemaligen DDR verschwundenist. Die ehemaligen DDR-8ürger führen ihre Alltagsleben noch nach wievor. Eigentlich waren sie kein Abwicklungsgegenstand. Im Hinblick auf das sprachliche Zusammenwachsen müssen die sprachlichen 8esonderheiten der ehemaligen DDR akzeptiert und respektiert werden. Damit kann die 40-jährigen Entwicklung der Nationalsprache in Ost nicht zu einem gescheiterten Experiment sondern den unterschiedlichen fruchtbaren Erfahrungen führen

APPARATUS AND METHOD FOR SUPPRESSING NOISE IN ULTRASOUND IMAGE BASED ON DEEP-LEARNING NETWORK WITHOUT REFERENCE DATA

본 개시의 일 실시 예에 따른 초음파 영상의 스페클 저감 방법은 프로세서에 의해, 스페클 패턴이 포함된 제1 초음파 영상을 제공 받는 단계 및 프로세서에 의해, 제1 초음파 영상을 딥러닝 기반의 학습 모델에 입력하여 스페클 패턴의 적어도 일부가 저감된 제2 초음파 영상을 획득하는 단계를 포함하고, 학습 모델은 스페클 패턴이 포함된 서로 다른 초음파 영상이 각각 입력 및 레이블(label)로 구성된 훈련 데이터로 훈련된 학습 모델일 수 있다

Sources separation of passive sonar array signal using recurrent neural network-based deep neural network with 3-D tensor

In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method. 다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다. © 2023 Acoustical Society of Korea. All rights reserved.TRU

은닉층 오차에 의한 성능향상 및 하드웨어 구현을 위한 신경회로망

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 1994.8, [ iv, 97 p. ]In this thesis we have developed two neural network models, which not only provide robust hetero-association and classification performance but also are suitable for hardware implementation. The multi-layer bidirectional associational associative memory (MBAM) is an extension of Kosko``s bidirectional associative memory (BAM) into multi-layer architecture, of which synapses are defined as sum of vector outer products. By storing the binary vectors, one can emulate multi-valued synapses with only binary storages for easy hardware implementations. To train the MBAM one need adjust the binary vectors by genetic algorithm or simulated annealing. A new error term is added to push the hidden-layer activations into saturation regions, which reduces effects of hard-limiting nonlinearity, instead of Sigmoid nonlinearity, at practical hardware implementations. Computer simulation and VLSI hardware implementation demonstrate much better performance than single-layer BAM. Also the bidirectional recall process provides much better error correction capability than multi-layer Perceptron. The additional hidden-layer error is also introduced to train multi-layer Perceptron for good generalization and robust classification. Good generalization is achievable only with proper combination of the training data size, the underlying problem complexity, and the network complexity. Unlike other methods which reduce network complexity to improve generalization by putting restrictions on synaptic weights, this algorithm increases complexity of the underlying problem by imposing appropriate additional requirements on hidden-layer neurons, i.e. low output sensitivity to the input values or equivalently saturation of hidden-layer activations. Learning is based on gradient-descent error minimization, and the additional gradient-descent term turns out to be Hebbian. Hence this new algorithm incorporates both the error back-propagation and Hebbian learning rules. The developed hybrid learning ...한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과

Three element adaptive array system

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과, 1986.8, [ [iii], 64 p. ]한국과학기술원 : 전기 및 전자공학과