• 제목/요약/키워드: 밀착결합

검색결과 53건 처리시간 0.02초

도시재생 참여 주체로서 도서관의 역할에 관한 연구 (A Study on the Role of Library in Urban Regeneration)

  • 노영희;노지윤
    • 한국비블리아학회지
    • /
    • 제31권1호
    • /
    • pp.89-113
    • /
    • 2020
  • 도시재생사업에서 도서관은 기초생활인프라 중 하나로 필수적으로 고려되어야할 시설이다. 단순한 기초생활인프라로서의 의미를 넘어 도서관이 도시재생의 참여 주체로서 그 기능과 역할을 효과적으로 수행하기 위해서는 기존 도시재생 사업에서 도서관들의 역할 및 성격, 참여형태을 먼저 이해할 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시재생사업 관련 전략계획의 내용에서 도서관과 관련된 내용을 조사하고, 도시재생 참여 주체로서의 도서관의 역할과 참여형태 차원에서 고찰하였다. 이를 통해 도시재생의 도서관이 향후 도시재생 참여 주체로서의 그 역할과 기능을 극대화할 수 있는 방향을 모색하고자 하였다. 연구 결과, 도시재생 내 도서관은 주거환경의 질 제고, 도시 활력증진, 생활밀착형 문화적·교육적·사회/복지적 역할, 지역 내 커뮤니티 허브로서의 역할이 기대되고 있다고 볼 수 있다. 또한, 도서관의 참여형태는 크게 지역·지리적 특화도서관, 다양한 서비스와 결합한 하이브리드 도서관, 지역사회 협력과 연계를 기반으로 한 도서관, 주민 참여를 기반으로 한 지역 커뮤니티 허브형 도서관으로 구분해 볼 수 있었다. 향후 도서관은 도시재생의 참여 주체로서 기대되는 5가지 역할을 바탕으로 보다 적극적인 역할 변화를 도모할 필요가 있다. 또한, 도서관이 도시재생 거점시설로서 그 역할을 성공적으로 수행하기 위해 도서관 서비스의 주체인 사서, 서비스, 프로그램 등에 대한 보다 세부적인 논의가 도시재생 계획 수립시에 필요할 것으로 보인다.

인공지능을 활용한 셀럽봇 모델 제시 (Present the Celeb-Bot Model Using Artificial Intelligence)

  • 이대근;나승유
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.765-776
    • /
    • 2018
  • 인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.

복합 특징의 분리 처리를 위한 모듈화된 Coupled-ART 신경회로망 (A Coupled-ART Neural Network Capable of Modularized Categorization of Patterns)

  • 우용태;이남일;안광선
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제19권10호
    • /
    • pp.2028-2042
    • /
    • 1994
  • ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망과 같은 자기조직망에서 신호와 잡음을 적절히 정의한다는 것은 어려운 문제이다. 즉, 한 입력 패턴의 일부분이 어떤 패턴에서는 입력 패턴의 신호로 다루어지나 다른 패턴에서는 잡음으로 취급되어야 할 대도 있다. ART 신경회로망 모델은 신호와 잡음의 정의를 문맥과 학습에 따라 적절하게 규정하기 위하여 계산 단위를 자동적으로 자기척도(Self-Scaling 할 수 있는 기능을 가지고 있다. ART 모델에서의 이러한 자기 척도 기능은 입력 패턴들이 유사한 성질을 가진 경우에는 유효하게 잘 동작한다. 그러나 ART 모델은 기본적으로 하나의 경계 인수에 의해 패턴을 분류하기 때문에 여러가지 성질이 복합된 입력 패턴을 효율적으로 분류하기가 어렵다. 예를 들어 패턴들을 자세하게 분류하기 위하여 경계 인수의 값을 크게 하면 잡음으로 취급되어야 할 부분이 신호로 취급되어 불필요한 인식 부류가 발생한다. 또한 경계 인수를 작게 하면 패턴을 구별하기 위한 중요한 정보가 잡음으로 취급되는 경우가 발생하여 비효율적인 분류를 한다. 본 논문에서는 ART 모델의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 복합 특징을 분리 처리할 수 잇는 모듈화된 Coupled-ART 신경회로망 모델을 제안하였다. Coupled-ART 신경회로망 모델은 신경회로망의 구조를 기능별로 모듈화하고 이러한 모듈들을 서로 밀착된 구조로 결합하여 확장된 기능을 수행하는 형태로 구성하였다. 이러한 모듈화된 신경회로망을 통해 패턴 인식 과정에서 다양한 크기나 성질을 가진 특징들에 대한 분류를 비슷한 크기나 성질을 가진 특징들끼리 분리하여 분류를 하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 상위층에서 각 모듈의 처리 결과를 종합하여 최종적인 분류를 함으로써 기존의 ART 모델보다 더 효율적으로 패턴을 분류할 수 있다.28.8%$)에서 높고 60 및 40%수분구(水分區)($23.6{\sim}24.1%$)에서 낮은 편이었다. 그러나 옥수수의 조섬유함량(粗纖維含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 60%수분구(水分區)($14.2{\sim}21.6%$) 및 40%수분구(水分區)($13.8{\sim}16.0%$)가 다른 고토양수분구(高土壤水分區)($7.3{\sim}13.9%$)보다 높은 편이었다. 5. 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 $24.6{\sim}36.7%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 월등히 높았고 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 $2.0{\sim}5.3%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 현저히 낮았다. 특(特)히 P.931의 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 다른 작물(作物)에 비해 현저(顯著)히 높은 편이었다.적차이(量的差異)를 나타냈다.間)에는 부(負)(-)의 상관(相關)이 있다.($P{\leq}0.01%$). 5. NEL 및 starch value 환경온도(環境溫度)가 상승(上昇)됨에 따라 감소(減少)된다. 4 엽기(葉期) sorghum식물(植物)의 환경온도(環境溫度)를 달리 하였을 때 NEL가치(價値)는 각각(各各) 4.87MJ($30/25^{\circ}C$), 5.46MJ($25/20^{\circ}C$) 및 5.81MJ/kg($18/8^{\circ}C$)로 변(變)하여 고온(高溫)에서 net energy lactation 축적(蓄積)이 크게 감소(減少)되었다.다.

  • PDF