본 논문에서는 적으로부터 은밀히 아군에게 통신 신호를 전송하기 위해서 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 기반 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 돌고래 휘슬음을 여러 개의 OFDM 심볼과 대응되는 시간 슬롯들로 나눈 후, 매 슬롯에서 돌고래 휘슬음이 위치한 주파수 대역을 갖는 부반송파에 Differential Phase Shift Keying(DPSK) 심볼을 매핑하여 변조한다. 제안한 방법은 기존의 Chirp Spread Spectrum(CSS)와 Frequency Shift Keying(FSK) 기반의 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법들에서 발생하는 주파수 윤곽의 불연속성을 줄일 수 있고, 변조 차수를 증가시켜도 모방 성능 열화량이 작다는 장점이 있다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법의 Bit Error Rate(BER)과 모방 성능이 기존의 CSS와 FSK에 비해 우수함을 보였다.
남의 상품 모방의 마술사인 일본은 자원이라곤 물과 태양 그리고 국민의 두뇌 뿐이면서도 지난해 무역흑자 7백70억 달라를 기록했고 선진국의 기초연구 성과를 재빨리 그리고 교묘하게 응용해서 상품화하여 달러박스화 했다. 일본의 도요레욘은 나일론 기술도입으로 소니는 트랜지스터 라디오로, 세이코는 쿼츠손목시계로 세계시장을 주름잡았다. 우리도 기술시대를 맞아 새로운 상품개발로 IMF난국을 하루속히 극복해야겠다.
누에는 4천8백년이나 거슬러 올라간 옛날부터 뽕나무잎의 셀룰로오스를 소화하여 가느다란 명주실을 토해냈다. 유럽의 과학자들은 금세기 초 실크를 모방한 인조견사를 얻어냈고 현대에 이르러서는 석탄ㆍ물과 공기로부터 나일론을 얻었다. 섬유의 발달은 자연모방으로부터 이루어져 최근에는 색깔이 때때로 변하는 카멜레온 섬유가 등장하여 패션소재로 인기를 끌고 있다.
본고에서는 자연계에 존재하는 동조 현상을 이해하고 공학적으로 활용하기 위하여 동조 현상에 관한 대표적인 수학적 모델을 살펴보고 동조의 원리를 분석한다. 또한 동조 현상을 공학적으로 활용한 주요 사례를 살펴봄으로써 자연계를 모방한 동기화 방식의 장단점을 분석하고 자연계 모방 기술의 필요성을 역설한다. 아울러 동조 현상을 공학적으로 활용하는데 필요한 향후 연구 이슈를 제시한다.
특징 선택은 기계 학습에서 분류의 성능을 높이기 위해 사용되는 방법이다. 여러 방법들이 개발되고 사용되어 오고 있으나, 전체 데이터에서 최적화된 특징 부분집합을 구성하는 문제는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 생태계 모방 알고리즘은 생물체들의 행동 원리 등을 기반으로하여 만들어진 진화적 알고리즘으로, 최적화된 해를 찾는 문제에서 매우 유용하게 사용되는 방법이다. 특징 선택 문제에서도 생태계 모방 알고리즘을 이용한 해결방법들이 제시되어 오고 있으며, 이에 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 특징 선택 방법을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 잘 알려진 생태계 모방 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)과 파티클 집단 최적화 알고리즘(PSO)을 이용하여 데이터에서 가장분류 성능이 우수한 특징 부분집합을 만들어 내도록 하고, 최종적으로 개별 특징의 사전 중요도를 설정하여 생태계 모방 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 개별 특징의 우수도를 구할 수 있는 mRMR이라는 방법을 이용하였다. 이렇게 설정한 사전 중요도를 이용하여 GA와 PSO의 진화 연산을 수정하였다. 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안한 방법들의 성능을 검증하였다. GA와 PSO를 이용한 특징 선택 방법은 그 분류 정확도에 있어서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그리고 최종적으로 제시한 사전 중요도를 이용해 개선된 방법은 그 진화 속도와 분류 정확도 면에서 기존의 GA와 PSO 방법보다 더 나아진 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
국가 간 국제무역 확대로 인한 물동량 증가, 국민의 삶의 질 향상에 따른 해양레저 활동의 증가 등 해상교통 환경은 빠르게 변하고 있다. 또한 선원의 고령화, 외국인 선원 증가 등 선박운항 환경도 변화하고 있다. 이러한 해상교통 및 선박운항 환경변화에 따라 시장에서는 해운선사의 수준 높은 안전관리 능력을 요구하고 있다. 본 논문에서는 해운선사의 해양사고, 항만국통제, 안전관리체제 등 개별 제도에 따른 안전관리 결과를 종합적으로 평가 및 관리할 수 있는 제도 도입을 위하여 국내외 유사사례를 조사 분석하고 모방전략을 적용했다. 모방전략을 이용한 연구결과에 있어서 모방산업과 제도는 건설업체 환산재해율 산정제도, 교통안전 우수사업자 지정제도를 선정했다. 두 제도를 분석하여 모방대상으로 근거법률, 평가지표, 인센티브를 추출하고 해운선사 안전관리 수준 평가제도를 위한 근거법 도입, 해양사고율, 항만국통제 점검률, 안전관리체제 심사율로 구성된 평가지표와 안전점검의 면제, 수수료 감면 및 심사시간 단축 등의 인센티브 방안을 제안하였다. 또한 제도의 신속한 도입과 지속적인 시행을 위한 모방시점과 방법을 단계별로 제시하여 제도의 지속발전이 가능하도록 하였다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제24권3호
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pp.109-123
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2013
20세기의 가장 중요한 신경과학적 업적 중의 하나인 거울 뉴런의 발견은 ASD에서의 모방 및 공감 문제를 설명해줄 핵심 원인으로 인식되었으며 결국 2000년대 중반 '깨진 거울 이론'이 공식적으로 등장하게 되었다. 깨진 거울 이론은 돌출 풍경 맵 이론에 의해 보완되면서 ASD에서의 과잉 모방 및 자율신경계 과다 항진까지 보다 정교하게 설명할 수 있게 되었다. 그러나 ASD 환자가 항상 모방 문제를 보이지는 않는다는 것, 모방과 에뮬레이션에 대한 구별이 중요하다는 것이 밝혀졌다. ASD의 깨진 거울 이론에 대한 한계점을 비판하는 연구자들은 결국 모방과 공감에 대한 뇌의 사회적 하향 조정시스템 문제를 강조하는 'STORM 이론'을 내놓게 되었다. 깨진 거울 이론과 STORM 이론 중 어느 것이 더 옳은 이론이라고 현재 단정지을 수는 없다. 깨진 거울 이론은 여전히 학계의 지지를 받고 있으며 지금까지 상당한 연구 성과를 내고 있다. 그러나 STORM 이론은 깨진 거울 이론에서 특별히 강조하고 있지 않은 '사회적 맥락'의 중요성을 강조하며, 마음 이론 등의 정신화 기제가 뇌의 거울 뉴런계를 직접 조정하여 보다 더 세밀한 모방이 이루어진다는 것을 잘 보여주고 있다. 향후 STORM 이론 관련 연구 결과들이 어떻게 나올지를 관심있게 지켜볼 필요가 있다. 이 두 이론은 ASD의 사회적 인지에 관한 연구를 실시할 때 연구 방법이 얼마나 정교해야 하는지를 잘 알려주고 있다. 이는 모방과 공감 문제에 대한 치료 프로그램을 개발하는 경우에도 마찬가지로 적용되는 문제이다. 그러나 이러한 노력은 필연적으로 ASD에 대한 이해의 폭을 넓히게 되며 궁극적으로 ASD 환자에 대한 생물학적, 비생물학적 치료법의 발견에 기여하게 될 것이다. 두 이론을 각각 지지하고 있는 연구자들 간의 모범적인 논쟁을 지속적으로 기대하고자 한다.
소셜미디어 서비스 플랫폼에서 이용자가 콘텐츠를 생산하고 공유하는 활동이 활발하게 이루어지고 있다. 소셜미디어 이용자는 일상적인 생활 콘텐츠를 게재하는 것뿐만 아니라 창의성을 기반으로 콘텐츠를 모방하고 창작하는 행위를 많이 한다. 이에 본 논문은 소셜미디어 사용에서 개인의 창의성과 모방 그리고 창의적 행동 간의 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용자의 연령 및 학력과 창의성간의 상호작용이 모방에 미치는 효과를 파악함으로써 개인수준의 인구통계학적 특성이 창의성과 모방과의 관계에 미치는 조절 효과를 실증 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 소셜미디어 서비스를 이용하는 개인들을 대상으로 약 3달간 설문조사를 수행하였으며, 최종적으로 564개의 설문데이터를 대상으로 분석하였다. 본 연구의 결과들을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 창의성은 모방에 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치고 있는 반면 창작에는 직접적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고 있다. 둘째, 소셜미디어에서 모방은 콘텐츠 창작에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 소셜미디어 사용자의 연령과 학력수준이 창의성과 모방간의 관계를 조절하지 않는 것으로 밝혀졌다. 이상의 연구결과를 바탕으로 연구의 실무적, 학문적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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