논문은 메를로-퐁티와 레이코프의 육체와 정신의 분리 불가능성에 관한 연구를 바탕으로, 미디어아트 기반의 다층공간에서의 경험이 인간 존재의 이해에 미치는 영향에 대해 탐구하고자 한다. 미디어아트가 제공하는 감각적 경험은 관람자의 신체적 존재감을 강화하고, 현실과 가상의 경계를 모호하게 함으로써 새로운 현실 인식을 유도한다. 이를 통해, 인간의 존재와 세계와의 깊은 관계를 새롭게 인식하고 탐색할 수 있음을 보여준다. 본 논문은 미디어아트가 어떻게 육체와 정신의 연결을 통한 존재적 경험을 확장시키는 중요한 수단이 될 수 있는지를 분석하고, 예술과 기술의 결합이 존재론적 이해에 기여하는 방식을 설명한다.
본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.
본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.
최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.
인간은 유사 이래로 자신을 둘러싼 모든 것들을 본능적으로 미메시스(Mimesis)하고 환영(Illusion)을 생산하며 예술과 문화를 계승 발전시켜왔다. 그 대상으로는 단지 지시할 수 있는 객체만이 아닌 객체를 둘러싼 공간 역시 포함되었다. 르네상스 시대에 등장한 원근법은 서구 역사에 있어 공간을 바라보는 지배적인 방식으로서 자리를 잡았고, 근대 시각 체계를 형성하였다. 오랫동안 원근법에 기반 했던 공간의 연출방식은 디지털 미디어 시대에 접어들면서 다층적 구조를 내포한 수평적 데이터 구성이라는 개념으로 재정의 되었다. 이러한 구성적 특성은 보다 효율적이고 합리적인 방식으로 공간의 사실적 재현을 가능하게 만들었다. 공간의 연출방식은 시각 예술 문화에 있어서 하나의 방법론이라는 외피적 범주를 넘어 세상을 바라보는 인간의 가치관을 반영한다는 의미를 지니므로 디지털미디어 기반의 공간 연출방식에 대한 심도 있는 연구의 필요성이 있다.
다층 변위 매핑 기법은 여러 층으로 구성된 변위 맵들을 사용하여 단층의 변위 맵으로 표현할 수 없는 복잡한 형태를 재현할 수 있으며, 영화와 게임 등의 디지털 콘텐츠에서 보다 사실적인 표현을 저비용으로 제공할 수 있다. 하지만 다층 변위 맵 자료 구조의 특성상 표현을 자세히 할수록 여러 층의 변위 맵이 필요해지고 하단부의 변위 맵일수록 변위 정보를 저장하고 있지 않은 공간이 많이 생긴다. 본 논문에서는 저장 공간을 비효율적으로 사용하는 다층 변위맵을 비손실 압축하고 렌더링하는 방법을 제안한다. 제안하는 렌더링 방법은 비손실 압축 변위맵 정보를 사용하기 때문에 원본 변위 맵의 렌더링 결과와 동일한 화질을 보장한다.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.
산업헉명 이후 유리와 철의 이용은 넓은 개구부를 지닌 대형공간을 지닌 건축을 가능케 하였고, 1970년대 이후 새로운 건축양식의 추구라는 시대적 요구는 아트리움의 건축적 응용을 확산하게 하였다. 아트리움은 다층건물의 유리로 덮힌 대형공간으로 건물의 중심적이고 내부적인 공공의 공간이다. 대형공간으로서 아트리움의 가장 큰 특징은 넓은 채광창을 통해 실내로 유입되는 태양광에 있다. 넓은 채광창은 사람들에게 시각적인 개방감을 제공하며, 또한 많은 채광량으로 식재에 의한 조경이 가능해 외부공간과 같은 분위기를 연출하면서도 비·바람·추위 등으로부터 보호되는 쾌적한 온열환경을 제공하고 있다.
자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 동력학은, 자성박막의 학문적 연구와 응용기술 개발의 핵심을 제공하는 매우 중요한 분야의 하나로서, 최근 크게 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 차세대 광자기 재질로 각광받고 있는 Co/Pd 다층박막에서의 자기구역 형상 및 자기구역 동력학을 연구하였다. 전자빔 진공증착 시스템을 사용하여, Co 층의 두께와 Pd층의 두께, 그리고 전체 층수가 변화하는 일련의 Co/Pd 다층박막 시료를 제작하였다. 제작된 모든 시료가 명목두께에 대하여 4%의 정밀도로 제작되었음을 확인하였고, 제작된 시료의 자기 및 광자기 성질은 자기이력곡선 등을 측정하였다. 또한 고성능 광자기 Kerr 현미경 시스템을 이용하여 자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 자기구역 동력학을 관찰하였다. 이 장비는 1,000배의 배율에서 0.3$\mu\textrm{m}$의 공간분해능을 가지며 실시간 자기구역 영상을 CCD 카메라를 통해 컴퓨터에 저장함으로써, 자지구역 거동현상을 관찰할 수 있다. 자성다층박막에 존재하는 자기구역의 형상을 이론적으로 예측하기 위하여, 다층박막 구조에서의 정자기 에너지를 일반적으로 계산할 수 있는 이론을 유도하였다. 이 이론을 통해 다층박막의 자성층의 두께가 두꺼워짐에 따라, 자기구역의 형상이 단일 자기구역 형상에서 줄무늬 자기구역 형상으로 천이함을 예측할 수 있었고, 이러한 지구구역 천이현상을 Co-Pd 다층박막의 자화역전현상을 연구하였고, 새로운 자구동력학 정량분석기술을 개발하여 Co/Pd 다층박막에 적용함으로써 자화역전의 자구벽 이동속도와 핵형성 확률을 각각 정량적으로 구하였다. 이러한 관찰 및 분석기술을 통하여, Co/Pd 다층박막의 층구조에 따라 대조적인 자화역전현상이 존재함을 관찰하였다. 이러한 대조적인 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성질에 의해 이러한 대조적인 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성지에 의해 이러한 대조적인 자화역전현상이 결정될 수 있음을 설명하였다. 또한, 미시적 자기이력곡선 측정을 통하여 자성박막구조에 따른 국소적인 구조불균일성을 관찰하였고, 이러한 구조불균일성 또한 대조적인 자화역전현상을 결정하는 큰 요인임을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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