스마트 디바이스가 보편화되면서 이에 내장된 가속도 센서를 사용한 제스처의 인식에 관한 연구가 주목받고 있다. 최근 가속도 센서 데이터 시컨스를 통한 제스처 인식에 Dynamic Time Warping(DTW) 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 DTW 사용 시 제스처의 인식률을 높이기 위한 특징 강조형 제스처 인식(FsGr) 모델을 제안한다. FsGr 모델은 잘못 인식될 가능성이 높은 유사 제스처들의 집합에 대해 특징이 강조되는 데이터 시컨스의 부분들을 정의하고 이들에 대해 추가적인 DTW를 실행하여 인식률을 높인다. FsGr 모델의 훈련 과정에서는 유사 제스처들의 집합들을 정의하고 유사 제스처들의 특징들을 분석한다. 인식 과정에서는 DTW를 사용한 1차 인식 시도의 결과 제스처가 유사 제스처 집합에 속한 경우, 특징 분석 결과를 기반으로 한 추가적인 인식을 시도하여 인식률을 높인다. 알파베트 소문자에 대한 인식 실험을 통해 FsGr 모델의 성능 평가 결과를 보인다.
본 연구는 대학생의 인권감수성을 향상시키기 위해 인권감수성 수준과 인권인식 유형을 살펴보는데 있다. 연구방법은 인권감수성 수준을 파악하기 위해서는 설문지 자료를 활용하여 t검증과 분산분석을 실시하였고, 인권인식 유형을 살펴보기 위해서는 Q방법론을 통한 Q요인분석을 실시하였다. 연구결과, 인권감수성의 수준은 3학년과 4학년이 1학년과 2학년보다 높았고, 종교별로는 기독교가 높은 것으로 나타났다. 단과대학별에서는 사회과학대학 학생들이 가장 높은 인권감수성을 보여주었으며, 봉사를 한 학생들이 봉사교육을 실시하지 않은 학생들보다 인권감수성이 높은 것으로 나타났다. 장기기증 등록을 한 학생들이 하지 않은 학생들에 비해, 인권교육을 받은 학생들이 받지 않은 학생들보다 인권감수성이 높은 것으로 나타났다. 인권인식 유형과 관련해서는 총 4개의 유형으로 구분되었고, 유형 1은 인권에 대한 이상적인 개념을 지니고 있으며 도덕적 판단을 중심으로 생각하는 특성을 보이는 '보편적인 사회윤리형', 유형 2는 사회적 규범을 벗어날 생각이 없고 삶 속에서 인권으로 인해 실리적인 혜택을 박탈당하기를 원하지 않는 '실리적 현실형', 유형 3은 기본적인 인권에 대한 개념을 지니고 있고 개인의 권리를 위해서 사회의 규범을 어겨서는 안 된다고 생각하는 '사회체제 유지형', 유형 4는 인권을 지키기 위해서는 기존의 사회적 규범을 벗어나 행동하지만, 그 행동이 사람들과 관계를 배제하는 것은 아님을 보려주는 '개인권리보호의 사회계약형'으로 나타났다. 본 연구의 결과가 인권에 대한 개인의 맥락에서의 인지적 교육에만 구한되지 않고 개인의 삶과 연결될 수 있는 사회적인 관점의 가능성을 찾는데 기여하기를 기대한다.
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
우리나라는 1960년대부터 경제성장에 주력한 결과, 국민들의 생활수준은 크게 향상되었으나, 대량생산과 대량소비 생활이 보편화되어, 부수적으로 발생되는 도시쓰레기의 량이 증가하고 있다. 1997년 말 현재 매립장은 전국적으로 537개소, 총 면적은 36,030천$\textrm{m}^2$에 이르고 있으며, 2001년에는 1997년 말의 약 3배가 될 것으로 예측되고 있다. 매립장 인근 지역에 거주하는 주민들에 대한 설문조사 결과를 살펴보면, 환경오염 피해 중 악취에 의한 피해와 침출수로 인한 지하수 오염문제를 가장 심각한 문제로 인식하고 있는 것으로 나타나,이러한 문제에 대한 뚜렷한 해결 방법이 제시되지 않는 한 혐오시설로 인식되어진 매립장에 대한 인근주민의 거부감은 줄어들지 않을 것이다. (중략)
교구로봇' 교육은 영재교육과 경진대회를 통하여 초등학생과, 학부모, 교사에게 기대와 인식이 매우 보편화 되었다. 또한 창의성과 통섭교육에 대한 관심이 높아짐에 따라 초등학교 방과후 교실의 로봇교육은 더욱 증가할 것으로 보인다. 그러나 방과후 로봇 교실 운영에 대한 초등현장의 교구로봇 교실 운영 실태조사가 이루어지지 않고 있을 뿐만 아니라 지도교사 양성이나 체계적인 프로그램 운영 관리가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교의 방과후 '교구로봇' 교실 운영실태 및 교사의 인식을 조사하여 문제점을 파악하고, 보다 바람직하고 효율적인 방향으로 방과후학교 로봇교실이 정착될 수 있도록 시사점을 제공하고자 한다.
최신의 마이크로프로세서 설계에서는 전력 관련 문제들이 중요한 고려사항이 되었다. 온-칩(On-chip) 온도 상승은 이와 관련하여 중요한 요소로 부각되었다. 이를 적절하게 처리하지 않을 경우 냉각 비용과 칩 신뢰성에 부정적인 결과를 초래한다. 이 논문에서 우리는 시간적/공간적인 핫 스폿(Hot spot) 완화를 위한 설계들과 열 시간 상수, 작업부하 변동, 마이크로프로세서의 전력 분배 사이의 보편적인 상충관계(Trade off)들을 조사한다. 우리의 방안은 작업부하의 실행위치/순서를 변경하고 동시실행 스레드의 수를 조절하여 시스템의 공간 및 시간적인 열 틈새(Heat slack)에 영향을 줌으로써, 운영체계(OS)와 이미 시스템에 존재하는 하드웨어의 지원만으로 적절한 시간제한내에 작업부하를 조절함으로써 온-칩 온도를 낮출 수 있다.
급속한 산업 성장의 부산물로 우리는 각종 편리함을 추구하고 있으며, 교통 수단 역시 큰 몫을 차지하고 있음은 아무도 부정하지 않을 것이다. 특히 자동차는 모두가 필수품이라고 생각할 만큼 보편화되었다. “환경소음”이라는 말이 1974년 ICA 회의에서 처음 공식적으로 사용되었을 만큼 그 전에는 편리함에 가려져 소음은 그리 문제시되지 않았다. 그러나 교육ㆍ문화적 수준이 전반적으로 높아짐에 따라 소음에 대한 인식이 새롭게 되었고, 이제는 연구개발 투자비에서 소음저감에 대한 투자비가 상당 부분을 차지하게 되었다.(중략)
현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.
근대 science를 '격물치지학'으로 번역한 것은 객관사물[만물(萬物)]에 내재한 보편적 천리[리일(理一)]를 과학적 자연법칙으로 국한시켜 이해할 수 있었기 때문이었다. 근대적 문명국이 신학의 효력 때문이라고 판단한다면, 신학(新學)을 수용하는 것이야말로 근대적 문명에 이르는 지름길일 수밖에 없었다. 신학의 정수(精髓)였던 격물치지학[science]은 전근대적인 유학의 도덕(道德)문명에서 서구적 근대문명[civilization]으로 '보편문명의 전이(轉移)'를 상징적으로 보여준 것이었다. 서구근대적 문명인식과 과학적 사유방식은 인간 역시 과학적 탐구의 대상으로 여기게 하였다. 몸에 관한 과학적 탐구는 해부학에서 생리학 및 인종학 등으로 발전하였다. 인간에 관한 과학적 탐구는 사회다윈주의 수용과 맞물려 더욱 공고화되었다. 사회다윈주의적 현실인식은 그들처럼 되는 것[문명화]만이 가장 시의적절한 선택인 것처럼 오도(誤導)하였으며, 더 나아가 강자의 침략을 과학적이고 합리적인 것으로 받아들이도록 강제하였다. 그러나 과학적 보편주의는 곧 군국주의와 제국주의침략을 정당화했다는 점에서 폭력적 야만이었다. 격물치지학의 근대적 폭력성에 대한 비판적 성찰을 가능하게 했던 사유가 바로 유학이었다. 당시 서구적 문명과 삶이 곧 진보요 발전이 되면서 유학은 전근대적 삶의 양식으로서 낡고 쓸모없는 것으로 치부되었다. 하지만 문명성과 폭력성을 동시에 지닌 야누스적 타자에 대한 주체적 대응을 가능하게 하는 이념으로 작동하기도 하였다. 이항로가 성리학적 세계관에 입각하여 서양의 과학기술을 양화론(洋禍論)으로 규정하였다면, 박은식은 과학기술이 군국주의의 도구로 전락했던 측면을 비판하였다. 그동안 우리는 서구적 근대성을 전범으로 삼아 전통철학의 의미를 해석하는데 치중하였다. 한국 근대를 서구문명에 대한 모방과 번역의 차원에서 이해하는 것은 식민주의를 재생산하는 일이 될 수 있기 때문에 바람직하지 않다. 근대 유럽중심주의의 폐해를 넘어서 한국 근대를 제대로 이해하고자 한다면, 유학적 자산은 재음미할 필요가 있다. '무성무물(無誠無物)'은 과학기술이 삶을 도리어 황폐화시키는 기술만능주의시대에 문명다움 즉 이시대의 바람직한 인간다움과 기술다움을 성찰할 수 있는 도덕성의 기반을 제공할 것이다. '바른 몸-사람다움[성신(誠身)]'은 우리가 살고 있는 세상에 대한 이해와 인간이 마주하고 선 '참된 자연'에 대한 인식과 불가분의 관계에 있기[성(誠)] 때문이다. 삶의 맥락에서의 바른 몸은 성(誠)하고자 함[성지(誠之)]을 통해 시중(時中)을 실현하는 주체로 거듭나야, 비로소 물(物)과도 바른 관계맺음이 가능할 것이다.
사용의 편리성, 신속성, 간편성 등 다양한 장점을 가진 디지털카메라가 필름카메라를 제치고 전세계적으로 급속하게 확산되고 있다. 디지털카메라는 편리하고 신속하게 이미지를 얻을 수 있다는 큰 장점이 있지만 ‘왜곡된 색상’으로 인하여 필름카메라보다 못하다는 평가를 받기도 한다. 이처럼 세계적으로 디지털 카메라, 캠코더 사용자 모두가 겪는 애로점이 바로‘컬러 밸런스(화이트밸런스)’이다. 본 고에서는‘컬러 & 화이트밸런스’를 요약하여‘밸런스로’표현하고자 한다. 문제는 사용자들이 디지털카메라 사용방법에 대하여 대다수가 잘 모르고 있다는 것이다. 많은 프로들과 유저들이 디지털 카메라로 촬영한 사진은 당연히‘후 보정’을 하는 것이 정상인 것처럼 알고 있으며, 심지어 디지털 카메라는‘후 보정’을 위한 카메라인 것으로 잘못 알고 있는 경우가 그것이다. 그러나 좋은 사진은‘후 보정’을 하지 않고서‘원색’을 그대로 표현 할 수 있는 것이‘작품’으로서의 진정한 가치가 있고, 사진의‘예술’인 것이다.고급기종의 디지털 카메라를 보유한 대부분의 사용자들은 카메라의 복잡한 기능 메뉴에 번거로움을 겪고 있다. 보편적으로 오토, 태양, 구름, 노을, 형광등1.2, 백열등, K, 켈빈도, 프리셋 등의 기능이 있으나 대부분 커스텀에서 기본 세트메뉴인‘오토’등의 모드를 선택하여 촬영을 하고 있고, 핵심 기능인‘프리셋’은 사용방법조차 모르고 있는 유저들이 많다. 또한 커스텀 모드의 기본메뉴를 선택하여 촬영을 했을 때 색상이 왜곡되는 것을 디지털 카메라는 당연히 그런 것으로 알고 있으며, 따라서 후보정은 당연한 것으로 대부분이 인식하고 있다. 그중에서 원색의 중요성을 인식하는 일부 사용자들만‘프리셋’기능에서 그레이 카드 등으로 밸런스를 세팅하여 촬영을 하고 있다.그러나 가장 정확한 것으로 알고 수 십 년간 사용해오던 그레이 카드 등을 이용하여 프리셋 모드에서 밸런스를 세팅하여 촬영을 할 경우에도, 카메라에 기본적으로 내장된‘커스텀 모드’보다는 색상이 다소 좋은 것을 알 수 있으나, 정확한 원색의 이미지를 얻기는 매우 어려워, 디지털 카메라의 한계라고까지 표현을 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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