인간이 생각하고 지식이 습득되어지는 방법에 대한 이해는 인지과학자들에게 항상 중요 관심사이다. 학교교육이 전개된 후의 학생들을 대상으로 한 인지과정을 탐구하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에 유아기 유아들을 대상으로 과학적인 표상능력을 이용하여 유아의 인지구조를 고찰하였다. 5세 유아 120명을 대상으로 2년간 주변에서 흔히 볼 수 있는 곤충류를 관찰할 수 있도록 한 후, 그림 그리기와 언어 표현 방법을 이용하여 유아들의 인지과정이 탐구되었다. 유아들은 1차, 2차 표상과정을 통해 기존에 갖고있던 사물에 대한 개념에 분명한 변화를 보였다. 본 연구결과는 유아들의 과학지식 형성에 대한 인지과정을 기술하며, 과학적 지식으로 확장될 수 있는 효율적인 지도 방법을 제공한다.
선진국에 비해 원천 설계기술의 낙후와 저임금을 무기로 하는 후발국의 공세에 진퇴양난의 위 기에 당면한 국내 전자업계는 80년대 후반부터 본격적으로 소개되기 시작한 컴퓨터 통합제조시 스템 즉 CIM(computer integrated manufacturing) 시스템에 대한 많은 관심과 걔와 함께 이의 구축을 서두르고 있다. 그러나 CIM시스템이 특정기술들의 집합으로써 표현되는 구체적 모습을 갖춘 시스템이라기보다는 기업의 경영목표나 비전을 달성하기 위한 전략적 도고로서 이해되어야 할 것이며, 또한 아직까지 선진국의 기업에서조차 이상적인 CIM시스템을 구축하기 위하여 계 속적 노력을 진행중으로서, 구축방향이나 범위는 기업의 전략에 따라 크게 상이할 것으로 생각 된다. 이 글에서는 이상적 CIM시스템을 지향하는 자사의 신생산시스템에 대한 추진배경 및 전략, 그리고 이에 대한 구체적 사례를 간략히 소개하고자 한다.
본 논문에서는 이전에 개발된 만타형 무인 잠수정의 수학적 모델을 기초로 하여 모델 불확실성과 외란이 존재하는 경우에 강인한 제어 성능을 나타낼 수 있는 강인 제어기를 설계하였다. 제어기 설계는 수심 제어와 방향 제어로 분리하여 수행하였고, 이를 위하여 6자유도의 수학적 운동 방정식을 수심 및 방향 제어를 위한 운동 방정식으로 각각 표현하였다. 운동 방정식에 나타나는 유체력 계수에 불확실성이 존재하고 운항 중 발생하는 조류등을 외란이 존재하는 것으로 생각하고 강인 제어기를 설계하였다. 강인 제어기의 전체적인 구조는 백스테핑 방법을 사용하였고, 모델 불확실성과 조류를 외란으로 가정하여 외란의 영향을 효과적으로 감쇠시킬 수 있는 $L_2$-gain 분석 개념을 이용하였다. 시뮬레이션은 제어기 설계에 사용된 유체력 계수에 실제값과 차이를 주었고, 조류의 모델을 포함시켜 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 모델 불확실성과 외란의 존재하는 경우에도 제어 성능에 큰 변화가 나타나지 않는 것을 보여 주었다.
온톨로지(Ontology)란 사람들이 세상에 대하여 보고 듣고 느끼고 생각하는 것에 대하여 서로 간의 토론을 통하여 합의를 이룬 바를 개념적이고 컴퓨터에서 다룰 수 있는 형태로 표현한 모델로, 개념의 타입이나 사용상의 제약조건들을 명시적으로 정의한 기술이다. 온톨로지는 일단 합의된 지식을 나타내므로 어느 개인에게 국한되는 것이 아니라 그룹 구성원이 모두 동의하는 개념이다. 그리고 프로그램이 이해할 수 있어야 하므로 여러 가지 정형화가 존재한다. 온톨로지는 자연어의 기계 번역과 인공지능 분야에서 활용되며, 최근에는 특정 분야의 인터넷 자원과 그 사이의 관계를 기술하는 온톨로지를 사용하는 시맨틱 웹과 이것에서 파생된 시맨틱 웹 서비스 등의 핵심 요소로서 주목받고 있다. 이 논문은 본 연구에서는 창업 시스템 사례를 통한 온톨로지 개발 및 구축을 제안한다. 온톨로지를 이용한 창업 시스템의 개발은 창업 영역에서 서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
영상의 시작은 시나리오의 내용을 가장 밀도 있게 담아내기 위해 피사체를 카메라를 통해 특정 부분을 찾고 선택하는 일에서부터 이루어진다. 이러한 의미에서 영상의 최소단위인 프레임에 대한 이해와 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 작품연구에서는 사각의 틀에 고립된 피사체와 고립 전 피사체의 본래 의미를 살펴봄으로써 프레임 공간의 관계성을 이해하고 밀도 있는 애니메이션의 화면 구성을 연출하기 위한 단초를 마련해 보고자하였다. 이러한 맥락에서 스토리가 있는 입체방식의 클레이툰 형식으로 작품을 제작하여 의도적으로 선택된 틀 속의 인물과 틀 밖의 대상(인물과 자연)에 대한 가치이 동일성을 제시하고자 하였다. 또한 작가 자신의 다양한 역할에서 요구되어지는 이중적 사고의 명암을 상징적인 사각틀(삶의 공간)을 통해 내면적인 포용과 갈등의 관계로 표현하였다. 그러나 이때의 포용과 갈등은 삶의 전체공간에서 용해되어 새로운 가치를 이끌어 내는 원천이 되고 이는 곧 일상 속의 다양한 행태(틀)가 삶이라는 전체의 공간과 동등한 가치를 갖고 있음을 진지하게 생각하는 계기가 되었다.
미래 유망 디바이스를 X-Device로 규정하고 국내외 미래예측보고서 분석 및 ICT, 뇌 공학, 디바이스 분야의 전문가 인터뷰를 통해, 1세대 X-Device로 마인드 디바이스(Mind Device)를 선정하였다. 마인드 디바이스는 뇌신경 탐지를 통해 인간의 의사를 읽어내고 생각만으로 표현 소통을 가능케 하는 디바이스로 정의된다. 미래 유망 디바이스에 대한 세부 예측 및 향후 기획을 위해, 마인드 디바이스 관련 R&D 진행현황 및 필요성을 살펴보고 예상 적용분야를 정리하였다.
전자현미경 영상인 유방암 조직세포의 암 분포 정도를 알기 위해, 조직세포중 암이 퍼진 부분과 그렇지 않은 부분에 대해 정량적 분석과 세포수에 의한 분석을 비교하여 보았다. 유방암 조직세포의 면역조직화함염색에서 암이 있는 세포핵은 갈색으로 나타났고, 그렇지 않은 세포는 푸른색으로 나타났다. 이것은 환자를 진단하고 예지하는데 있어서 중요한 요인으로 작용하지만 지금까지는 의사의 주관적인 생각이 다분히 포함된 판단에 의존할 수 밖에 없었다. 의료영상이미지의 시각적 표현을 위해 RGB칼라를 HLS칼라로 변환하여 사용하였으며, 이것은 시각적으로 좀 더 쉽게 갈색세포핵과 푸픈색 세포핵을 구분하게 해 주었다. 두 세포핵을 분리하기 위해 히스트그램의 임계치와 Box classification의 두 알고리즘의 사용하여 추출하였다. 그리고 추출한 세포핵들에 대해 각각 정량적인 분석과 세포수에 의한 분석을 하였다. 이러한 실험은 시각적 병리정밀검사에 좋은 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
컴퓨터 네트워크를 통하여 구현되고 있는 SNS의 발달 과정을 살펴보면 타인과의 대화를 중점적으로 구현한 초창기 시절을 지나, 자신의 사상과 생각을 전파, 공유하는 시대로 발전되었다. 이러한 소셜 네트워크는 나름의 효율성을 지니고 있으나, 사람의 본질인 아날로그적 감성을 표현하기에는 모자라는 점이 있었다. 본 연구는 현재의 소셜 네트워크에 감성적인 요소를 삽입하여 조금 더 친밀한 소셜 네트워크를 구현하고자 하였다. 인간의 감성적 요소를 이루는 만남, 추억이 주가 되는 소셜 네트워크는 디지털 시대에서 놓칠 수 있는 아날로그적 감성과 따뜻한 인간미를 느낄 수 있다는 장점이 있다. 소셜 네트워크의 편리함과 모바일 기술력을 이용해 오프라인에서 느낄 수 있는 따뜻함을 배가 한다.
로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.
컴퓨터에서 사용되는 2D 이미지는 크게 비트맵과 벡터의 두 가지 표현 방식이 존재한다. 일반적으로 사용되는 이미지와 텍스처는 대부분 비트맵을 기반으로 하고 있으며, 이에 따라 많은 텍스처 합성에 관한 연구 또한 비트맵 기반으로만 이루어져 왔다. 그러나 일부 분야들에서는 몇 가지 단점에도 불구하고 벡터 형식의 이미지를 선호하고 있으며, 비트맵이 가지지 못한 장점들과 현재의 충분한 컴퓨터 연산 능력을 고려해 볼 때 벡터 이미지의 필요성과 활용분야는 앞으로도 늘어날 것이라 생각된다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터 형식으로 주어진 텍스처 패턴을 분석, 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 입력 받는 벡터 이미지는 몇 가지의 속성을 지닌 스트로크(Stroke)들의 집합으로서, 각각의 스트로크는 비트맵에서의 픽셀과 같이 기본적인 분석과 합성의 단위가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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