The Late modem society have been changing in so complicated and diverse ways. Each unique parts of both culture and arts are interpenetrating as lowering high of u artistic boundaries lot better communication between environmental contexts in the concept of ‘intertextuality’. Contemporary Interior Design also has freed itself from a conventional boundary of field rather than stay in a single field, which is now shown to attempt a new style of design and expression style connecting itself it to other genre. So in this thesis ‘installation’does not mean a traditional field of arts but for building interior space with environmental area in extended context - place(hyper -reality ), tableau (medium) , transformation (expansion) . Contemporary Interior Design is expanding its range and enhancing its power of expression based on the installating concept and its expression style.
URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.
단층촬영영상(Tomographic cross-section images)으로부터 임의의 등밀도 표면(iso-density surface)을 재구성하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 마칭큐브 알고리즘에 비해 정밀도는 떨어지지만 안정적인 표면을 생성하는 셀경계 알고리즘(Cell-Boundary Method)을 이용하여 초기메쉬를 구하고 이를 표면축소포장(Shrink-wrapping)처리를 통해 정밀한 등밀도 표면을 생성하게 된다. 이는 마칭큐브와 같이 단층영상에서 등밀도 표면을 직접 추출하는 것이 아니라 등밀도점(iso-density Point)을 먼저 추출하고 표면의 모호성이 없는 안정적인 초기메쉬를 이들 방향으로 축소하여 정확한 표면모델링을 가능하게 한다. 이를 통해 마칭큐브에서 발생하는 표면 결정의 모호성이 없이 보다 안정적인 표면을 정확하게 만들 수 있다.
지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)에서 이용되는 공간 데이터 모델의 표준 규약인 OpenGIS 명세서(specification)를 이용하여 공간 관계 연산자(Spatial Relational Operator)를 구현하고자 할 때 세부적인 의미가 명확하게 이해되지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 각각의 공간 객체들의 내부(Interior), 외부(Exterior), 경계(Boundary)의 정의를 이용하여 실제로 공간 연산자를 구현할 때 고려해야 하는 의미의 불확실성에 대해 고찰하여, 세부적 의미를 밝힌다.
본 논문은 기존의 목표항목만을 위주로 한 학습체계에서 발생하는 오분류 문제의 해결을 위해 기존의 학습체계에 경계항목을 자동으로 탐 색하여 포함시켜 확대시키는 방법을 제안하고 있다. 여러 주제에 걸쳐 다양한 내용을 다루는 복잡한 문서들은 확실히 어느 범주로 분류해야 할 지 판가름하기 어려운 성질인 모호성이 강하다. 이러한 경우 모든 경우들을 정확히 구분할 수 있는 최적의 경계를 찾는 일은 더욱 어려운 일이 다. 복잡하고 불확실성이 높은 데이터들의 특징은 대부분 분류 경계영역에 위치하므로 이러한 분류경계의 데이터들을 새로운 학습 항목으로 인 식시키도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 주어진 목표항목 사이의 경계항목을 자동으로 탐색하여 학습체계에 추가하는 학습 체계 확장 알고리즘을 제시하고, 의도적인 학습오류를 발생시킨 후 기존방법과의 비교실험을 수행함으로써 제안방법의 정확성과 안정성을 비교하였다. 실 험결과 경계범주를 포함하여 학습 체계를 확장시켰을 때의 예측력은 기존 0.70에서 0.86으로 약 24% 향상 되었고, 오류를 포함시켰을 때의 예 측력은 기존 0.52에서 0.79로 약 49% 향상되었다.
스마트워크가 확산되면서 업무와 비업무의 경계가 모호해 지고 있으며, 이로 인해 테크노스트레스가 유발되고 있다. 그러나 테크노스트레스는 수동적으로 그 결과를 받아들이기 보다는 일과 비업무의 경계를 능동적으로 조절함으로써 극복될 수 있다. 스마트워크 환경에서 업무/비업무 영역이 모호해지면서 발생하는 업무 영역에서 기술침해로 인한 스트레스에 대한 대응전략을 파악하기 위해 직무 만족도에 영향을 미치는 요인과 스마트워크 참여자가 적극적으로 선택하는 경계관리전략의 역할을 이해할 필요성이 있다. 본 논문은 비업무의 업무 간섭, 직무 자율성, 직무 몰입, 직무 만족 간의 인과관계와 경계관리전략 유형별 조절 효과를 담은 연구 모델을 개발했다. 스마트워크 참여자를 대상으로 수집된 설문을 분석한 결과, 전체 5개 가설이 채택되었으나, 경계관리전략 유형별로 나눠 검증한 결과는 각 유형에 따라 직무만족에 영향을 주는 3개 가설의 채택과 기각이 상이하게 나타났다. 이러한 결과는 스마트워크 사용자의 경계관리전략에 따라 차별적인 변화관리를 마련할 필요가 있다는 점을 시사한다.
모든 문장에는 '새로운' 정보를 전달하기 위한 초점이 있고 높낮돋들림을 포함하는 초점범위는 다시 정보 초점을 필수 요소로 갖는 정보 구조 경계를 갖는다. 모호성이 없는 적절한 초점 구조를 결정하기 위해 '국어 초점 원리'를 도입함으로써 초점 성분의 영역이 확인되고 화맥에 의한 초점 해석이 가능해진다. 초점 성분을 설명하고 높낮돋들림과 초점 돋들림의 관계를 기술하는 '기본초점규칙'이 필요하며 '정보 구조 원리'에 의해 '새로운' 정보가 선택되어 초점 범위는 화맥에 의해 구체화된다. 정보 구조가 문법 체계의 모든 의미 계층과 관계를 가지며 정보 구조의 경계 안에 정보 초점으로 실현되는 초점 돋들림이 있게 되므로 기본 초점 규칙은 '초점 돋들림 원리'로 수정되어 초점 범위 내의 음절에 초점 돋들림이 할당된다.
국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.
더미 역설에 대한 양진주의적 해결전략이란 경계사례를 참인 모순으로 이해하는 것이다. 그러나 이러한 전략을 수용하기 위해서는 모순을 인정하지 않는 대안의 가능성을 먼저 고려해야 한다. 대안이 있다면 굳이 모순을 인정할 필요는 없기 때문이다. 이와 관련해서, 벨은 모순을 인정하지 않으면서 양진주의가 갖는 장점을 모두 갖는 대안을 제시한다. 필자는 이 글에서 이러한 벨의 주장이 성립하지 않음을 보일 것이다. 필자의 논의는 주로 울타리 도식(inclosure schema)에 기초한다. 필자는 더미 역설이 울타리 도식을 만족함을 보인 후, 이 도식에 기초해서 절단점의 존재를 거부하는 대안들이 모두 모순을 함축한다는 것을 보일 것이다. 물론, 이러한 대안에는 벨의 대안 역시 포함된다. 그리고 이것은 모호성에 대한 직관 즉, '관용'을 수용하는 한, 양진주의를 받아들여야 한다는 것을 의미한다.
영상의 강도 혹은 컬러에 대해 균일한 영역으로 분할한 후 분할된 각 패치를 정합 시키는 패치 정합 방법은 객체의 경계를 유지하고, low 텍스쳐 영역에서 변이의 연속성을 유지하므로 효율적이다. 그러나 high 텍스쳐 영역에서는 패치가 과 분할 되어 정합의 모호성으로 인해 많은 오 정합이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 워터쉐드 영상분할에 근거한 적응 패치 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 성능분석은 실험을 통해 증명하혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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