본 연구는 관계적 접근으로 문화와 삶의 위험한 거리의 문제를 탐구하고자 한다. 이를 위하여 문화와 삶의 각자의 거리와 닫힌 거리를 통해 문화와 삶의 위험성의 경로와 메커니즘을 파악한다. 발견된 내용은 닫힌 문화와 닫힌 삶의 구조가 문화와 삶의 거리를 위험하게 만들고 위험한 문화와 삶을 만드는 요인이라는 것이다. 이러한 사실은 문화와 삶의 각자의 거리가 닫힌 거리로 나아가는 과정에 각자성이 작용한다는 것을 보여준다. 아울러 문화와 삶의 서로의 거리가 가능성을 가져야 위험한 거리의 문제가 해소가능성을 가지는 것으로 확인되었다. 진정한 서로의 거리는 문화와 삶이 동시적으로 열린 조건충족성을 가질 수 있어야 되나 실제에 있어 그것이 오히려 위험한 거리를 야기하는 경로와 메커니즘이 된다는 사실을 발견하였다. 이러한 점에서 '단층위험성'이 아니라 '다층위험성'의 개념을 제안하였다. 또한 문화와 삶에 작용하는 위험성의 해소를 위해서는 '인식의 위험성의 중요성'이 발견되었다. '인식의 위험성'이 '현상의 위험성'을 낳는다는 사실이 확인되었다. 나아가 건강한 문화와 삶을 위해 본래적 인식이 요청된다는 것을 주장하였다. 각자의 거리를 넘어서 서로의 거리로 나아가는 열린 인식이 강조되었다.
데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.
본 논문은 차량 간 통신을 이용해 차량 간 거리를 줄임으로써 도로의 용량을 증가시키기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 차량 간 거리는 차량의 제동능력에 의해 결정된다. 편대운항시스템의 차량 간 통신을 이용해 제동능력에 관련된 계수를 공유함으로써 서로간의 제동거리를 알 수 있다. 따라서 서로의 제동능력을 확인 후 차량 간 최소 거리를 측정하여 도로의 용량을 증가시킬 수 있다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.
유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
과학과 문학의 거리는 멀기만 한 듯하다. 그러나 양 극단의 조화에서 최고의 가치체계를 만들어내는 것이 순리라면 과학은 문학을, 또 문학은 과학을 새로운 동반자로 인식하여 서로의 부족함을 메우려는 노력이 필요하다. 1백년 전 상견례를 한 과학과 문학이 앞으로 1백년 후에도 해로하길 기원한다.
이 글은 영국 홈리스에 대한 기존의 연구들을 검토하면서 홈리스의 세 가지 측면을 고찰한다. 첫째, 홈리스의 현황을 파악하기 위하여, 홈리스에 대한 서로 다른 정의와 홈리스 규모에 대한 여러 추정치를 비교 검토한다. 이 글은 또한 거리노숙자 규모를 측정하는 방법을 둘어싼 논쟁을 정리한다. 둘째, 홈리스의 원인을 분석한다. 홈리스의 원인을 규명하는데 다섯 가지 접근이 있다. 이 글은 이런 다섯 가지 접근들의 등장 배경, 내용, 그들 사이의 논쟁을 정리한다. 셋째, 영국 홈리스 정책을 고찰한다. 영국 홈리스 정책의 가장 중요한 특징은 홈리스에게 임시주택 혹은 안정적인 주택을 제공하는 것이다. 이 글은 1960년대 이후 영국 홈리스 정책의 변화 과정을 정리한다. 1997년 집권한 노동당 정부는 거리노숙자 정책을 정부의 최우선 정책과제들 가운데 하나로 설정하면서 거리노숙 문제의 해결에 적극적으로 개업했다. 그 결과 2000년 이후 거리노숙자가 대폭 줄어들었다. 현재 시행되고 있는 거리노숙자 정책은 주거지원 뿐만 아니라 다양한 차원의 지원을 포함한다. 홈리스 예방도 중요한 정책으로 다루어지고, 정보와 인간단체가 협력해서 거리노숙 문제를 해결하고자 한다. 거리노숙자를 줄이는데 성공한 영국의 거리노숙자 정책은 우리에게 많은 시사점을 줄 것이다.
동일 지역 내 위성망 및 지상망이 동일 주파수를 사용할 경우 서로 간의 간섭으로 인해 서비스에 영향을 받게 된다. 따라서 간섭에 대한 영향 평가가 필요하게 되고 그에 따라 조정이 필요한 경우 조정 절차에 들어가게 된다. 본 문서의 목적은 조정 필요성의 유무를 결정하기 위한, 서비스 간의 유해 간섭이 없는 최소한의 거리를 구하는 데에 있다. 본문에서는 요구 주파수 대역에 대해 전송 손실을 비교하여 반복 계산을 통해 조정거리를 결정하는 방법에 대해 분석하였다.
PC 통신에서 주로 이루어지던 Community의 활성화가 점차 거대한 Network으로 구성된 인터넷으로 그 자리를 옮기고 있다. Community의 활성화는 기존의 Off-line에서 이루어진 공동체 의식을 점차 사이버 환경에서 이루어지게 한 것을 의미하며 이는 현실 상 먼 거리에 위치한 서로 다른 User들을 사이버라는 새로운 환경에서 동호회를 통해 서로의 공통된 주제에 대해 의견을 나눌 수 있음을 의미하는 것이다. 본 논문은 이러한 동호회의 성격을 띈 사이버 동창회를 만들기 위한 설계 및 운영방안 그리고 나아가서는 구현에 필요한 웹 프로그래밍에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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