본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
본 연구는 기호식품인 커피가 감성적 성격 혹은 유용적 성격의 소비재로 사용되고 있는 현실을 인식하여 커피전문점 이용 동기를 감성적-유용적 동기로 파악하고, 이 동기요인에 따라 시장세분화를 시도하였다. 시장세분 결과, 감성적 동기가 높은 감성적 소비자와 유용적 동기가 높은 유용적 소비자, 그리고 두 가지 동기요인이 모두 낮게 나타난 수동적 소비자의 세 집단으로 구분되었다. 집단별 커피전문점 이용 선택 속성에 있어서 유의한 차이를 보였는데, 감성적 소비자는 '커피맛과 분위기', '특별한 커피', '쾌적한 공간' 등 감성적 선택 요인에 대한 인식과 '가격적 혜택', '인터넷 사용 여부' 등 실용적 혜택에 대한 중요도 인식이 높은 것으로 파악되어 감성적 소비자인 동시에 합리적 소비자라고 할 수 있다. 반면, 유용적 소비자는 '여러 명이 회의할 수 있는 독립적 공간', '혼잡 정도', '화장실 및 흡연실 등의 시설' 등의 '쾌적한 공간'에 대한 중요도 인식이 높게 나타났다. 또, 세분시장별 일반적 특성이나 커피 음용 행동 간 연관성에 있어서, 성별과 주로 마시는 커피 종류, 커피 마시는 시간대, 마시는 장소만이 유의한 연관성을 가지는 것으로 파악되었다.
컴퓨터게임에 대한 문화연구적인 접근을 도모하였다. 다양한 영역에 활용되고 있는 기호학이 역시 컴퓨터게임에도 유용할 것으로 판단되었으며, 이러한 기호학적 배경 하에서 프로프의 서사이론과 바르트의 신화론을 활용하여 스타크래프트를 분석하고자 하였다. 스타크래프트의 서사에서 몇 가지 단순하지만 내적 구조를 관철하고 있는 기능들을 찾을 수 있었는데, 그 기능의 논리는 자본주의의 논리를 모사한 것으로 판단되었다. 또한 대부분의 게임이 계열체적인 서사의 흐름을 갖는 반면에 스타크래프트는 그것의 네트워크 게임이라는 특성 때문에 통합체적인 흐름이 주요한 것으로 나타났다. 이러한 논의 속에서 훈육 통제의 일상화, 시 공간의 자원화, 대상의 몰가치화라는 신화들을 찾을 수 있었다.
사다리꼴의 넓이는 수학적 사고와 역량을 기를 수 있는 중요한 개념이지만 다수의 학생은 사다리꼴의 넓이 공식을 도구적으로 이해하는 경향이 있다. 이러한 문제를 해결하는 실마리를 Dienes의 수학학습이론과 Watson과 Mason의 예 공간 개념에서 찾을 수 있었다. 본 연구는 사다리꼴의 넓이 교수학습에 관한 시사점을 얻고자 Dienes의 수학학습이론에 따른 사다리꼴의 넓이 학습에서 학생들이 구성한 예 공간을 분석하였다. 분석 결과, 학생들이 구성한 수학학습단계별 예 공간은 놀이 단계의 사다리꼴 변형에 대한 예 공간, 비교·표현 단계의 공통점 표현에 대한 예 공간, 기호화·형식화 단계의 사다리꼴 넓이 식에 대한 예 공간이었다. 단계별 예 공간을 구성하는 예의 종류, 생성, 비중, 관련성을 분석하고 예 공간의 구조를 맵으로 도식화하였다. 단계별 예 공간의 일반적인 예, 특수한 예, 관례적인 예를 분석하고 실제 사다리꼴의 넓이 교수학습실행에서 예와 예 공간을 활용하는 방안을 논의하였다. Dienes의 수학학습이론에 따른 사다리꼴의 넓이 학습수행의 유의미함을 논의하였고 본 연구의 내용은 사다리꼴의 넓이 학습의 한 모델이 될 수 있다.
인체에 대한 거부, 인체의 부재의 다양한 의미를 평면화된 의상으로 전달하고자 한 세 작품을 분석한 결과, 1) 손으로 가공한 종이 / 코트 평범한 / 평범하지 않은, 의도적인 / 우연히, 자연적인 / 인위적인 요소들의 대립을 통해 전통과 현대의 대림과 조화의 의미를 전달하고 있다. 2) 입체 /평면, 벽면 / 바닥, 상체 / 하체 둥의 요소들의 대립을 통해 인체에 대한 냉소적인 태도를 엿 볼 수 있다. 3) 안 / 밖, 하나의 드레스 / 덧입은 드레스, 완전한 평면/ 불일치의 공간은 전통적인 옷입기에 대해 새로운 방식의 옷입기를 제시하고 있다.
최근에 IT융합에 대한 관심이 높아지는 시점에서 문화지도DB, 전자문화지도와 같이 학제 간 연구의 성격을 띠는 학문에 대한 연구 또한 활발하다. 전자문화지도는 기본적으로 다양한 문화적 양상을 점, 선, 면, 기호 등을 활용해 지도위에 나타내며 사용자는 주제, 공간, 시간 값의 조작을 통해 세 가지 값이 연계된 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 전자문화지도 기반의 학술지도를 구현한다. 본 시스템은 효율적인 학문동향 파악 및 학술 정보제공 시스템으로 활용 가능할 것으로 판단되며 세부적으로 인문, 지역학을 연구할 수 있는 방안으로 활용하고자 한다.
본고는 위치기반게임 <패러랠 킹덤>을 분석 대상으로 삼아 게임 텍스트에서 플레이어의 움직임, 즉 이동성을 반영하는 고유한 기표 배열 구조를 은유와 환유의 문채 특성으로 고찰한다. 이는 지금까지 공학적 기술을 중심으로 이해되어 온 모바일 게임의 이동성을 수사학적 기법으로 접근할 수 있는 새로운 경로를 제공하기 위한 시도이다. 시각 기호를 기반으로 계열적 장면 배열을 통해 통합적 의미를 생성하는 게임 텍스트의 구조를 고려하여, 게임과 유사한 속성을 지닌 영화 텍스트의 문채를 유형 분석한 크리스티앙 메츠의 이론을 적용했다. 분석 결과, <패러랠 킹덤>는 실제 현실과 가상, 심층적 가상 세계를 총 5개의 복층 공간 텍스트로 구조화하고 있으며, 이러한 공간 특성이 문채작용의 구조적 토대로 기능함을 확인하였다. 특히 플레이어의 게임 외적 이동을 게임 내부로 반영하는 문채작용은 위치 기표 간의 대조와 유사에 의한 은유를 통해 이루어진다. 반면, 캐릭터의 게임 내부적 이동에 의한 증여적 이동성은 공간 기표의 인접성을 기준으로 성립되는 환유적 문채작용을 통해 발생한다.
벡터링 도구를 이용하여 원판과 같은 양질의 도면이 없는 기존 지도를 수치화하기 위해서는 지도로부터 의미있는 벡터링 대상물(도로, 등고선, 해안선, filled-area, 문자, 기호 등)을 추출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는, 칼라지도로부터 추출해야 할 벡터링 대상물을 크게 곡선 미 직선, filled-area, 문자/기호로 분류하였으며, 대상물의 기하학적 특성과 칼라의 분포특성을 반영한 효율적인 벡터링 대상물 추출방법을 연구하였다. 곡선 및 직선 추출을 위해, 선의 연결성과 기하학적 특성을 반영한 방향성 마스크를 설계하고 이를 이용한 선추적 방법을 개발하였다. filled-area와 문자/기호의 경유에는 NxN 블럭간의 칼라분포 유사도 비교방법과 lical thresholding 방법을 각각 이용하여 벡터링 도구에서 수용할 수 있게 해줌으로써 소규모 지리정보 응용시스템을 보다 경제적으로 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 RTP, RTCP, SMIL 등을 이용하여 멀티미디어 데이터 전송시스템을 설RP 및 구현하고 QoS를 네트웍 레벨과 어플리케이션 레벨에서 개선하였다. 클라이언트의 구조적 정보에 의한 요청에 대해 서버는 멀티미디어 데이터를 RTP를 통해 전송하고 RTCP를 통해 수신자 리포트를 받아 QoS 파라미터를 결정하여 QoS를 개선한다. 클라이언트 프리젠테이션에서는 SMIL을 이용하여 각 미디어의 시간적, 공간적 동기화를 이룬다.
최근 수 년간 비디오 콘텐츠 소비 공간이 인터넷으로 확장되며 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술 개발이 진행되어 왔다. 하지만 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술은 사용자의 기호나 업로드된 비디오 콘텐츠의 제목 등을 기반으로 하여 비디오 콘텐츠 클래스에 대한 분석 없이 유사한 비디오 콘텐츠를 탐색하고 추천해주는 기술이 대부분이다. 본 논문에서는 지능적 콘텐츠 추천을 위한 딥러닝 기반 방송 콘텐츠 클래스 분류 시스템을 제안한다. 방송 콘텐츠 내 영상 정보를 이용하여 방송 콘텐츠 클래스를 분류하며 높은 분류 정확도를 보여주는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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