본 논문은 한국인 피험자를 대상으로 이루어진 어절 재인 실험 시 관찰된 언어 현상인 길이 효과, 빈도 효과, 그리고 이웃 효과를 설명할 수 있는 한국어 어절 재인 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안한 모델은 코퍼스에서 나타난 어절의 빈도를 이용하여 정렬한 트라이(trie) 구조를 기반으로 하고 있다. 본 모델은 피험자들의 어절 재인 현상을 모두 설명할 수 있으며 피험자들을 대상으로 한 실험에서 사용한 동일 자료를 이용하여 시뮬레이션한 결과 유의미한 상관 관계를 보였다. 현재 시뮬레이션 중 발견된 언어 현상이 한국인 피험자에서도 나타나는지를 규명하기 위한 실험과 영어 단어 재인시의 언어 현상에 대해서도 적용할 수 있는 확장 방안에 대하여 연구를 수행하고 있다.
엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 달의 위상 변화에 대한 교과서 모델과 중 고등학생이 표현하는 모델의 비교 분석을 통해 보완 모델을 제안하고자 한다. 수도권 지역의 일반계 고등학교 1, 2학년 학생 20명과 중학교 1, 2, 3학년 학생 36명을 무선 표집하고 구두 인터뷰를 통해 달의 위상 변화 모델을 그리도록 하였다. 현행 중 고등학교 교과서의 달의 위상 변화 단원에서 직접적으로 달의 위상 변화를 설명하는 모델은 대체로 한가지로 제시되어 있는 것에 비해, 학생들의 모델은 크게 6가지 유형으로 나타났다. 학생들의 모델을 분석한 결과 낮은 학년의 학생일수록 유년적 개념과 대안적 개념이 많이 포함된 모델을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 달의 위상 변화 단원을 배운 후에도 이러한 대안적 모델을 여전히 가지고 있는 학생들이 많은 것으로 나타났다. 이것은 교과서에서 제시하고 있는 과학적 모델의 설명이 학생들의 선개념을 극복하기에 충분치 못하기 때문인 것으로 보인다. 교과서에서는 달의 위상 변화 모델이지고 있는 제한점에 대한 설명 없이 모델이 제시되어 있으며, 이런 부분이 학생들에게 대안적 개념을 유발 할 수 있는 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 다양한 모델을 사용함으로써, 교과서 모델의 제한점을 보충하고 학생들의 달의 위상 변화에 대한 이해를 도울 수 있도록 보완 모델을 제안하고자 한다.
컴퓨터 게임에서 눈 덥힌 산이나 계곡 등을 표현하기 위해 지형 모델을 사용하며, 이러한 지형모델은 게임 속에서 캐릭터가 생활하는 공간으로 게임에서 없어서는 안 될 중요한 요소이다. 지형모델의 사실적인 묘사는 게임의 몰입도를 좌우하기 때문에, 현재는 많은 지형 모델 툴을 통하여 만들고 있다. 본 논문에서는 지형 모델을 툴을 이용하지 않고, 3D MAX를 이용하여 누구나 쉽게 제작할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 3D MAX는 그래픽 디자이너들에게 많이 쓰이고 있으며, 3D 그래픽 소프트웨어로 유지보수가 쉽다는 장점이 있다. 본 논문에서는 3D MAX를 이용하여 지형 모델을 만들고, 이를 DirectX 환경에서 사용하는 방법에 대해 설명한다.
데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.
부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.
본 논문에서는 InGaAsP 에피막에서 도핑 농도와 에피막의 미세조직구조가 photoluminescence (PL) 스펙트럼의 위치 및 형상에 어떤 영향을 미치는가를 연구하였고, 그 결과를 설명하기 위해 가능한 모델을 제시하였다. InGaAsP 에피막(발진파장 ~1.3$\mu$m) 을 액상증착법(liquid phase epitaxy, LPE)으로 성장하여 9K에서 PL측정을 했을 때 InGaAsP 활성층 내 Zn 억셉터의 유무에 따라 PL 피크의 위치가 최대 30nm (24meV)까지 shift하고 피크의 선폭도 넓어지는 현사을 발견하였다. 이와같은 피크 분산현상은 inGaAsP 에피막이 유기금속 기상증착법으로 성장되거나 Zn로 고농도로 도핑되거나 고온에서 어닐링 될 경우 대폭 감소하였다. 이를 설명하기 위해 여러 가지 모델을 설정하여 실험을 하였으며 이 중 InGaAsP 에피막의 미세조직구조 특히 Spinodal 분해에 의한 조성이 모듈레이션과 Zn의 상호작용의 관계가 이 현상을 설명하는 데 가장 적절하다는 것을 밝혔다.
본 연구에서는 미디어 서비스 플랫폼을 개발할 때 고려해야 하는 사항과 이를 효율적으로 설계 개발 하는 방법을 설명하고자 한다. 이를 위해 미디어 서비스를 설계, 개발하기 위해 고려해야 할 대용량 미디어 컨텐츠의 특성, 대용량 컨텐츠 관리 방안, 인코딩/트랜스코딩, 코덱, 컨텐츠 배포 및 스트리밍, 방송 시스템과의 연동 및 송출 등의 기술에 대해서 설명하고 있으며, 이 기술들을 기반으로 미디어 서비스를 설계, 개발하는 방안에 대해서 기술한다. 최근의 미디어 서비스는 고용량, 고품질의 미디어를 제공해야 하고 서비스를 다양한 매체에서 항상 이용할 수 있는 기능을 제공해야 하므로 서비스는 클라우드 기반으로 구축되어야 한다. 또한 미디어 서비스는 다양한 디바이스에서 다양한 형태로 서비스에 대한 요청이 있으므로, 방송 및 통신망을 통합하여 서비스를 제공하고, 다양한 디바이스로 미디어 서비스를 제공할 수 있도록 클라우드 기반의 미디어 서비스를 제공하는 기능을 제공해야 한다. 또한 실제 서비스 모델을 수용할 수 있도록 커뮤니티 기능을 기반으로 하는 서비스 모델을 제시한다. 이러한 서비스 요구사항을 만족시키기 위해서 본 연구에서는 실제 방송 사업자의 방송 시스템과 연동하여 시범서비스를 구축하여 스마트 TV, 스마트 폰, 스마트 패드 및 PC 등 다양한 디바이스로 공통의 미디어 서비스를 제공하는 표준 플랫폼을 설계, 구현하는 방안에 대해서 설명한다.
다측면 객체모델은 개념적 데이타베이스 모델인 EA모델을 확장한 객체중심 데이타 모델로서, 여러 측면에서 관측되고 표현될 수 있는 실세계의 동일객체들을 직접 데이타베이스의 동일객체로 모델링 할 수 있도록하여 데이타베이스의 개념적 스키마 설계를 용이하게 한다. 본 논문에서는 이러한 다측면 객체모델의 기본개념들을 설명하고, 수학적 접근에 의한 형식론을 구성하였으며, 그 모델의 구성을 위한 단계적 접근방법을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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