시장조사나 사용자의 주문으로부터 기본계획도를 작성 이로부터 원안도를 작성 이 원안도에 대한 여러 가지 분석과 평가를 거쳐 최종적으로 원안도를 확정, 이로부터 상세부품도, 조립도를 그리게 된다. 이와같은 설계시스템 중, 현재 CAD화가 어느 정도 이루어지고 있는 공정은 E, F, G등 구조계산부분 및 J, K의 도며제도 공정 정도이다. 본란에서 다루고자 하는 설계방법론은 "B"의 기본계획도 작성공정의 CAD화를 위한 것이다. 이러한 설계방법론을 확립하기 위하여는 우선 공작기계의 구조형태를 어떠한 방법으로 기술한 것인가가 문제가 되며 이하에서 이러한 공작기계 구조형태의 기술방법과 이를 응용한 공작기계의 구조형태의 설계방법론에 관하여 살펴 보고자 한다.살펴 보고자 한다.
최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.
인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.
본 연구는 기계고장 시 대체경로를 고려한 새로운 유사계수와 주어진 기간 내 수요변화를 고려하여 제조 셀을 구성하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구의 방법론은 2단계로 나누어진다. 1단계에서는 기계고장 시 이용 가능한 대체경로를 고려하여 새로운 유사계수를 제시하고 유전자 알고리즘을 활용하여 부품 군을 식별하는 것이다. 셀 응용의 성패를 좌우하는 주요한 요소들 중 하나는 수요변화에 대한 유연성으로 수요변화, 이용 가능한 기계의 능력 및 납기일에 따라 셀을 재구성하기가 쉬운 일은 아닐 것이다. 대부분의 논문에서 제안한 방법들은 단일기간에 대한 고정 수요를 고려하였으나, 수요의 변화로 인하여 셀 설계는 대부분의 연구에서 고려한 단일기간보다는 장기적인 면을 고려해야 할 것이다. 수요가 변화하는 상황에서 운용요소와 일정요소를 고려한 셀 구성에 대한 새로운 방법론을 2단계에 소개한다.
들뢰즈와 가타리가 제기하는 느리고, 경험적인 교육은 시간 속에서 반복되는 지속을 경험해야만 가능하다. 잠재성과 현실성의 짝으로 이루어진 이 세계의 주체성은 '기계'로 표현된다. '기계'의 주체성은 생성 자체이다. 클라우드 상 어디에나 존재하면서 무의식적으로 빅데이터를 수집하는 정보사회의 주체성 또한 정보사회 자체이다. 정보사회는 개인의 욕망을 주체성의 발현에 앞서 관리하는 사회로 기울 위험을 안고 있다. '기계'는 언표적 배치와 기계적 배치로 이루어져 있다. 배치론에 입각한 사회과학은 반복되는 패턴, 언어성과 물질성의 공존, 경계에 대한 주의, 총체적 전체에 대한 부정이라는 특징을 공유한다. 시간 속에서 집합적 패턴이 구조적으로 변형되어 가는 양상을 띠는 배치의 교육학은 들뢰즈와 가타리의 본래 문제의식인 느리고, 경험적인 교육에 부합한다. 또, '교육-기계'의 물질성과 언표성을 고찰하는 작업은 탈인간 시대의 새로운 학습론, 교육론 확립에 기여할 것이다.
조선에서는 서양 의학이 전래되면서 동양적인 신체관과 서양적인 신체관이 자연스럽게 습합하기도 하고, 양자가 상호 대립하면서 논점을 형성하기도 하였다. 18세기 이래로 형성되기 시작한 주요 논점으로는 두 가지를 꼽을 수 있다. 하나는 서양 해부학의 효과를 얼마나 긍정하는가의 문제이고, 다른 하나는 지각(知覺)을 주관하는 것이 심장인가 뇌인가의 문제이다. 이런 논점은 서양의 신체관을 타자화하는 것이면서, 그것을 통해 동양의 전통적 신체관을 정식화하는 것이기도 했다. 조선에서 서양 의학의 영향이나 신체관의 변화가 뚜렷한 진전을 보인것은 최한기(崔漢綺)에 이르러서였다. 그의 새로운 신체관의 특징은 두 가지로 요약할 수 있다. 하나는 신체에 대해 기계론적인 관점을 강조하는 것이고, 다른 하나는 신체의 지각 능력을 강조하는 것이다. 그러나 그의 기계론적 신체관은 신기론(神氣論)의 간섭을 받고, 지각설은 신기균형설(神氣均衡說)이라 할 수 있는 다소 애매한 측면을 가지고 있었다. 이러한 신체관은 그가 서양 의학과 신기 개념의 접합을 통해 새롭게 확립한 것이지만, 양자 사이의 접합이 완전했다고 보기는 어려운 면이 있었다. 이 점은 그가 의학의 기초로 생각한 물리학 방면에서도 그대로 나타났다. 그는 화학원소론과 기론의 접합을 추구했지만, 궁극적으로 신기론의 유기체론적 성격을 포기하지 않는 한 그 접합은 성공하기 어려웠다. 그런 만큼 최한기의 새로운 신체관 역시 불완전한 임시 건조물의 성격을 벗어날 수 없는 것이었다. 그러나 기계론과 유기체론의 접합이라는 그의 시도 자체는, 그 문제가 오늘날까지 해소되지 않고 있는 거대문제라는 점에서 사상사적 가치를 부인하기 어렵다고 할 수 있다.
19세기 말, 영화와 함께 등장한 애니메이션은 모더니즘이라는 예술사적 양식을 자양분으로 삼아 등장한 매체였다. 하지만 애니메이션과 모더니즘의 관계 설정은 주로 애니메이션의 형상들, 즉 그려진 이미지에 집중되어 왔다. 이는 애니메이션과 회화의 관계를 설명하는 것으로부터 기인한 것이었는데, 이 때문에 애니메이션에서의 움직임의 논의는 머이브릿지와 쥘 마레의 연속사진술(chromophotograph)의 전통, 또는 실사영화(live-action film)가 가진 몇 가지의 특질 속에서만 이해하였다. 그러나 애니메이션의 움직임은 기본적으로 영화나 포토그램의 지표기호적 양식(indexical style)과는 거리가 멀었으며, 재현의 대상도 달랐다. 애니메이션이 재현하는 움직임은 일상적인 움직임이 아닌, 추상화 되거나 압축된 움직임의 표현이자, 상당히 체계화된 움직임이다. 때문이 이러한 움직임은 실사영화의 포토그램적 재현과는 거리가 있다. 오히려 애니메이션에서 재현하는 움직임의 논리는 신체를 각 부분을 분할한 후, 그것들의 가동범위와 시간, 거리 등으로 통제하는 것에 가깝다. 이것은 인간 신체를 교환가능한 기계로 구성하고 파악하려 하였던 - 데카르트와 라메트리로 대표되는 - 근대 기계론의 입장으로 귀결된다. 근대사회로부터 산업사회, 그리고 모더니즘의 시기에 까지 이르는 근대 기계론의 기획은 자연으로서의 움직임이 아닌, 자연 법칙으로서의 움직임으로 파악하면서 효율적인 움직임의 구성이라는 근대 산업사회의 신체 움직임 분석에 까지 이르게 된 것이다. 19세기 말, 테일러(Taylor, F. W.)와 길브레스(Gilbreth, Frank Bunker)의 노동자 작업 시간 연구와 '동작연구'(motion study)는 기계-인간의 틀을 구성하는 근대적 방식이었는데, 이는 근대 기계론의 전통이 산업사회를 지나 모더니즘 전반에 영향을 끼쳤음을 알 수 있다. 더 나아가 이들이 진행한 동작연구들은 이후 애니메이션이 '타이밍'이라는 이름으로 연구하였던 행동분석(action analysis)과 거의 유사한 특성을 가지고 있음을 알 수 있다.
현대 사회는 서구의 자연과학에 바탕을 둔 환원주의적 사고로는 해결할 수 없는 많은 문제점을 담고 있다. 지금까지는 경험론이나 합리론의 바탕 위에 결정론적 세계관을 이루어 왔는데 이것은 일종의 기계론적 세계관이라 할 수 있다. 그러나 20세기 이후 자연과학 분야에서는 전통적인 결정론에 반기를 들었고, 다원주의적 사고가 대두되게 되었다. 즉 포스트모더니티 라는 이름으로 서구의 이성이 해체되기 시작했고, 새로운 사고가 필요하게 되었다. 이러한 새로운 패러다임은 디자인에도 영향을 끼치게 되었고 모던디자인의 한계를 극복하는 차원에서 연구되었다.
기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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