전산 신경과학은 신경 시스템을 생물물리학, 신경회로, 그리고 시스템 레벨 등 여러 가지 관점에서 크기와 구조를 모델링하여 신경 신호의 전달과 전달되는 정보의 내용을 이해하고자 하는 분야이다. 전산 신경과학은 기존의 생물학적인 신경과학 연구에 대한 보완적인 연구방법으로 이론적이고 계산적인 방법을 사용한다. 본 논문에서는 신경 세포에서 반응 인코딩에 해당되는 신호 발생율(firing rate)과 스파이크 통계(spike statistics)를 설명하고, 신경 세포에서 반응 디코딩에 해당되는 스파이크-트레인 디코딩(spike-train decoding)에 대하여 설명한다.
본 고는 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 7 MPEG(Moving Picture Experts Group) 3DG(3D Graphics coding) 그룹에서 진행되고 있는 포인트 클라우드 데이터 압축 표준 기술 중 하나인 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 표준에 대하여 설명하고자 한다. G-PCC는 포인트 클라우드의 기하 정보와 속성 정보를 3차원 공간에서 서로 다른 기술을 이용하여 압축하는 표준으로, 무손실 압축 방법의 경우 10:1의 압축율을 제공하고 손실 압축의 경우 35:1 정도의 압축율을 보인다. 본 고에서는 G-PCC의 기하 정보와 속성 정보의 압축 방법을 상세히 설명하고 같은 기능을 수행하는 압축 기술 간의 성능을 비교하고자 한다.
최근 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 필터링하여 자동으로 추천하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 참여형, 개방형, 공유형 서비스들의 증가와 함께 웹 3.0 시대에는 더욱 지능화되고 개인화된 서비스가 중요시되고, 이를 위한 맞춤형 정보 제공 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 추천 방법의 대표적인 기술인 협업 필터링(Collaborative Filtering) 방안 분석에 대해 설명하고, 협업 필터링 방법의 적용 연구를 설명한다.
본 논문은 Sensored BLDC 모터의 제어방법을 설명하고, 효율적인 최적 제어를 하기위해 Lead Angle 제어를 하는 방법에 대하여 설명하였다. Lead Angle 값을 실시간 Auto Tuning 하는 기법을 설계 및 구현하였다. 실제 Microchip 사의 DSC를 사용하여 Software로 동작을 구현하였으며, PWM 스위칭 하기 위한 반도체 소자는 IGBT 모듈인 IPM을 사용하여 BLDC 모터의 구동회로인 인버터를 구성하였다. 실제 사용하는 400W급 BLDC 모터를 사용하여 Lead Angle 제어와 Auto Tuning 실험결과를 비교 검증하였다.
개념도는 학생들이 갖고 있는 지식의 내용을 들여다 볼 수 있는 방법을 제공함으로써 학생들의 지식을 진단, 학습결과를 평가하는데 활용되고 있다. 더 나아가서 개념도를 활용하여 자신이 공부하는 내용을 조직하고 정리하는데 효과적인 전략으로 활용할 수 있을 뿐 아니라 서로 다른 생각을 가진 동료들 사이 협력을 용이하게 한다. 즉, 정신모형(mental model)을 쉽게 드러낼 수 있기 때문에 다른 생각을 파악하여 설득이나 설명을 용이하게 한다. 개념도의 잠재력을 잘 활용하기 위해서는 개념들 간 관계를 단순하게 연결짓기 보다는 그들 간 관계의 본질과 의미를 학생들이 생각해보도록 해야 한다. 본 연구는 개념도의 전략적 활용방법으로서 협력적 논쟁 상황과 개념들 간 설명의 요구가 대학생 52명의 텍스트이해에 긍정적인 영향이 있는 지 살펴보고자 하였다. 개념도 프로그램인 IHMC CMaptools를 활용하여 피험자들이 약 한 달에 걸쳐서 실험에 참여하였다. 협력적 논쟁여부 및 설명여부에 따라 네 조건에 피험자들은 무선배치되었다. 연구의 결과 우선 설명이 있는 집단 보다 오히려 설명이 없는 집단에서 개념이나 링크의 수가 유의미하게 높았음이 드러났다. 이는 제한된 실험시간에서 개념간 관계에 대한 설명의 시도가 개념이나 링크의 수와 부적인 관계를 가질 수 있다는 추측이 가능하다. 텍스트의 이해에 있어서 협력적 논쟁이나 설명의 여부 모두 주효과는 없었으며 대신 협력과 설명의 상호작용 효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 개인학습 조건에서 설명이 있는 경우가 더 텍스트 이해에 효과적이었으며 반대로 협력적 논쟁조건에서는 설명이 없는 경우가 더 높은 텍스트 이해를 보였다. 이와 같은 연구결과를 논의에서는 실험 조건 및 문화적인 환경의 측면에서 해석을 시도하였다.
지난 2회에 걸쳐 MMDBMS에 대해 정의를 했으며, MMDBMS와 DDBMS의 차이점과 특징들을 설명했고, DDBMS의 약점을 지원하는MMDBMS의 강점들을 예를 들어 설명했다. 이번 회와 나머지 회에서는 MMDBMS의 도입 필요성을 갖는 사용자가 자신들의 컴퓨팅 환경에 맞게 도입타당성 분석을 하고, 어떻게 도입하며, 도입이 성공적으로 완료돼 만족할 수 있게 하기 위한 측면에서 관련된 내용들을 설명해 나가기로 한다. 토종 DBMS가 완전하게 정착할 수 있도록 하는 데에 있어서 잘못된 오해나 잘못된 인식을 없애고 사용자들의 객관적인 이해를 넓히는데 글을 작성하는 목적을 두기로 한다
기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.
본 글에서는 21세기를 대비한 차세대생산시스템으로 일컬어지는 지능형생산시스템(IMS: Intelligent Manufacturing System)의 기술 개발을 위해 국제공동연구로 진행되고 있는 "국제 IMS 프로그램"을 소개하고 우리나라의 추진현황에 대해서도 설명한다. 제 2절에서는 국제 IMS 프로그램의 개요로서 추진배경, IMS의 목표, 참가국 및 추진체계, 자금운영 방법 등에 대해 설명한다. 제 3절에서는 국제 IMS 프로그램에서 수행하는 프로젝트들을 소개하며, 국내의 IMS 추진전략 및 주요활동 등을 제 4절에서 설명한다.
본 논문은 다국어 번역기술의 일환으로 Nlip의 불어 형태소 분석기를 기반으로 한 불-한 번역 도우미 FK-Tranassis의 구성에 대하여 설명하고 불-한 번역 도우미 FK- Tranassis 에서 제공되는 FKT_DynaDic 사전의 논리적 구조에 대하여 설명하여 FKT_DynaDic 사전에서 번역가의 성향에 맞는 대역어를 제공해주는 방법에 대하여 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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