'Boundaries' are divided in various types and expressed in diverse ways. Since the progress of socio-cultural, scientific, technological and ideological changes has been so fast, spaces, including cities and their architecture, are also changing rapidly. It is really hard to catch the general flow of modern architectural situations and the logic behind them since they are very complicated and diverse. It is even more complicated to determine which architectural phases represent the same period and how to provide the accompanying characteristics. Therefore, in this study, the boundary has infinite possibilities. By how to provide the accompanying characteristics. Therefore, in this study, the boundary has infinite possibilities. By reorganizing the structure of the ambiguous boundary and what the ambiguous boundary means itself in the process of thinking of creative designers as well as encompassing spatial design. This study will suggest a formative possibility that can be applied as space.
자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.
우리의 현실 속에 비현실을 체험하곤 한다. 매일 밤 꾸는 꿈에서, 가까운 사람의 죽음에서, 컴퓨터 게임이나 시뮬레이션 공간에서 비현실을 감지한다. 현실과 가상의 경계가 모호한 현대사회에서 환상문학이 던지는 반어법적 질문은 오히려 이 시대 인간의 심연과 맞닿아 있다. 이즈음 새롭게 떠오르는 환상문학의 관심은 대표적인 고전작품들 속에서 그 뿌리를 확인해 볼 수 있다. 9인의 문인.평론가가 세계 환상문학의 백미를 가려 뽑아 독자 여러분께 소개한다.
최근 IT서비스 산업은 복잡한 서비스 시스템 통합과 더불어, 제품과 서비스의 융/복합화를 위한 IT서비스 제조 (manufacturing)산업으로 활발히 확장되고 있다. 이는 제품의 서비스화 (product servicize)와 서비스의 제품화 (service productize) 현상의 가속화로 인해 제품과 서비스의 구분이 모호해 지고 있는 산업변화에 대응하려는 산업의 노력으로 판단된다. 고객 가치 향상을 위해 IT서비스 제조산업에서는 제품과 서비스의 모호한 경계를 극복하고, 서비스중심의 신규 IT서비스를 개발할 수 있는 무형의 프로세스 정립이 요구되었다. 본 연구에서는 서비스 사이언스 측면에서 제공되는 이론들 (NPD, NSD, UCD, Contingency theory)을 검토하여, IT서비스 제조산업의 특성이 반영된 마케팅 지원 process template를 개발하는 데에 목적이 있다. 제안된 template는 목표시장 및 기술환경의 분석과 동시에 IT서비스 제품 분석을 통해 IT서비스 사업 마케팅 기회를 전략적으로 탐색할 수 있는 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰, 태블릿PC, 와이브로(WiBro), LTE 등 정보기술의 발전과 함께 스마트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 스마트워크를 도입함으로써 나타나는 업무 비업무 경계 모호성의 근본 문제를 경계 이론에 통해 이해하고자 하였다. 국내 K사의 재택근무와 스마트워크센터근무 이용자를 대상으로 경계 이론에서 제시하는 핵심 개념인 침투가능성, 경계 강도, 간섭 등을 포괄적으로 고려한 실증 연구를 수행하였다. 연구 결과를 통해 스마트워크 이용자는 업무와 비업무 영역 간의 비대칭성을 지각하고 있다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 스마트워크와 관련된 향후 연구에서 업무와 비업무 영역 간 양방향성을 전제하여 경계 관리 전략을 고려할 필요성을 제시하고 있다.
전 세계적으로 일어나고 있는 금융환경의 변화는 금융기관의 경쟁을 격화시키고 있으며, 각 금융기관들은 금융혁신을 위한 노력을 가중시키고 있다. 여기에 인터넷의 등장은 금융환경의 변화를 더욱 가속시키고 있는 실정이다. 이러한 금융환경 변환의 특징은 금융정보화, 금융 경계의 모호화, 금융세계화 등으로 요약될 수 있다. 이 글에서는 금융환경의 변화에 따른 사이버 금융의 현황에 대해 살펴본다.
전 세계적으로 일어나고 있는 금융환경의 변화는 금융기관의 경쟁을 격화시키고 있으며, 각 금융기관들은 금융혁신을 위한 노력을 가중시키고 있다. 여기에 인터넷 등장은 금융환경의 변화를 더욱 가속시키고 있는 실정이다. 이러한 금융환경 변화의 특징은 금융정보화, 금융 경계의 모호화, 금융세계화 등으로 요약될 수 있다. 이 글에서는 금융 환경의 변화에 따른 사이버 금융 현황에 대해 살펴본다.
기존의 지역기반 스테레오 정합 방법은 정합에 사용하는 정합창 크기에 따라 다양한 결과를 갖게 된다. 특히 사용하는 정합창의 크기가 커질수록 영상의 잡음에 강인하지만 객체의 경계부분이 모호해지는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 고정된 크기의 정합창을 사용하는 지역기반 스테레오 정합 방법과 다른 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 경계를 검출하는 알고리즘을 이용하여 경계부분에는 작은 크기의 정합창을 사용한 변이값을 적용하고 경계가 없는 부분은 큰 크기의 정합창을 사용하여 얻은 변이값을 적용하도록 하였다. 경계를 검출하는 과정에서 본 논문은 AND 연산을 사용하여 최대한 객체의 테두리만을 나타내는 경계값을 구하도록 하였다. 또한 두 가지 크기의 정합창을 이용함으로써 발생하는 복잡도 증가를 감소시키기 위해 기존의 SAD 연산 알고리즘을 수정하여 복잡도를 감소시켰다. 본 논문에서 사용한 정합창의 크기는 $5{\times}5$와 $15{\times}15$이며 실험결과 제안한 방법은 $15{\times}15$ 정합창을 사용한 결과와 비교하여 변이지도에서 객체의 경계부분은 더 잘 살리면서 수행시간을 줄여 효율적인 정합결과를 얻어냈다.
본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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