평화를 전쟁의 부재라고 정의할 때 현재 전쟁이 없다면 지금 이 시간은 안전하고 평화로워야 한다. 그러나 지금 현 세상은 비록 공식적으로 선포된 전쟁은 없다고는 하지만 그래도 결코 평화롭다곤 할 수 없을 것이다. 흑해의 크림반도가 노골적인 군사적 침략이 없었지만 결과적으로 러시아의 수중에 떨어졌다. 남중국해의 여러 섬이나 암초들이 정규 군사작전 없이 사실상의 중국의 소유로 기정사실화 되고 있다. 전시 군사적 침략을 통해서만이 확보 가능한 전략적 목표들이 전시도 아니고 그렇다고 평시도 아닌 어중간한 시기에 적 또는 상대의 수중에 떨어지고 있다. 즉, 전시와 평시 사이의 회색지대에서 소위 회색지대전략이라고 부르는 공세적 전역을 통해 이러한 전략적 목표들이 달성되어 지고 있다. 소시지가 너무 커 한입에 다 먹을 수 없으면 잘게 썰어 하나씩 먹으면 결국 전체를 다 먹을 수 있듯이 소규모의 절차적 행동을 단계적으로 실행, 대규모 전투를 통해서만이 확보 가능한 거대하고 중대한 목표를 확보하는 게 회색지대전략의 한 특징이다. 이를 전략적 점진주의(strategic gradualism)라고 한다. 또한 단계적 행동은 누구나 인지할 수 있지만 그러한 점진적 행동의 결과에 대해선 쉽게 간파할 수 없기 때문에 대응자의 입장에선 대부분 특별한 대응책을 세우지 못하고 방치하고 만다는 게 이 전략의 또 다른 특성이다. 즉, 회색지대전략은 특성상 반드시 애매모호성(ambiguity)을 띄고 있다는 것이다. 회색지대에서의 도전자의 행위는 일종의 속임수일 수도 있다. 전략의 본질은 위계, 즉 상대로 하여금 오인, 착각, 부지를 일으키도록 하여 소기의 목적을 달성하는 것이다. 그래서 회색지대전략(gray zone strategy)이라고도 한다. 양육강식의 논리가 작용되는 현실 세계에선 힘이 곧 정의이고 국익이 최고의 선이다. 국가이익은 오직 과정보다는 결과만을 놓고서 정당화된다. 이에 회색지대전략에서도 결과에 대한 유용성만 거론되지 과정상 불법성이나 비도덕성 등은 따지지 않는다. 대부분 이 전략의 애매모호성 때문에 과정 자체를 식별하기가 쉽지 않다. 그래서 대응자의 입장에서도 사전에 예방할 수 있는 선제적 대응전략을 구사하기가 어려운 게 사실이다. 한국도 예외가 아니다. 중국이 해상민병을 이용한 회색지대전략을 구사, 이어도에 대한 도발을 감행할 수도 있다. 일본이 민간 극우파 등을 이용한 회색지대 전략을 구사, 독도에 대한 도발을 감행할 수도 있다. 평화는 거저 존재하지 않는다. 확전을 각오한 사전대비차원의 억지책이 마련되어야 상대의 회색지대전략을 단념시킬 수 있다. 그것도 신뢰성 있는 억지력만이 진정한 평화를 담보할 수 있다. 전략이 있어야 대응계획을 세울 수 있고, 상대는 이럴 때 도발을 단념하게 된다. 대응전략이 없다는 것은 대응계획이 없다는 것을 의미하고, 이러한 무계획은 늘 실패만을 계획하고 있다는 것을 명심해야 할 것이다.
형태소 분석(Morphological Analysis)과 같은 언어학적 처리에 의존하는 기존의 한국어 문헌에 대한 자동색인 기법들은 품사의 애매모호함이나 복합명사의 처리 등으로 부담(overhead)이 크다. 또한 불용어 처리에 사용되는 불용어 리스트가 대상 문헌의 주제 분야별로 따로 구축되어야 하며 그 크기가 방대하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 각 문헌의 텍스트에 대해 복합명사 처리나 애매모호함에 대한 엄격한 분석을 수행하지 않는 간단한 형태의 형태소 분석을 수행하여 단순명사들을 추출한다. 그런 후 이들 단순명사들을 이용하여 유한 오토마타(Finite Automata)를 구성하고, 구성된 유한 오토마타와 각 명사의 단어빈도(Term Frequency)에 의해 각 색인어 후보들의 중요도를 계산하는 자동색인 기법을 제안한다. 그 결과 품사의 애매모호함에 대한 처리나 복합명사의 처리에따른 부담을 줄일 수 있었으며, 선정된 색인어들과 수작업으로 선정한 색인어들의 비교 실험에 의해 제안한 자동색인 기법의 성능을 검증하였다.
기존 공간 분류 시스템은 애매모호한 데이터나 불완전한 데이터, 결손 데이터의 처리에는 취약하다는 단점을 가지고 있다. 수치 형태의 애매모호성을 효과적으로 처리하기 위해 신경망을 이용할 수 있다. 그러나, 신경망을 이용한 공간 데이터 분류 방법은 불완전한 데이터나 결손 데이터들을 무시하지 않고 처리 할 수 있으나, 다양한 수치형태를 가지는 공간 데이터들로 인해 네트워크 구조의 복잡도가 증가하고 학습성능이 저하된다는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지 신경망을 적용한 새로운 공간 분류시스템을 제안하고 구현하였다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로, 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 하나의 대상에 대하여 여러사람이 유사한 반응을 보이는 공통성과 객관성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따하서도 변화한다. 감정은 일반성, 객관성, 반복성과 같은 학문적 연구대상으로서의 조건을 만족시키고 있으나, 감성은 그 특성이 학문이나 연구의 대상이 되기 위한 조건들을 충족시키지 못하며, 따라서 연구대상으로 인정받지 못하고 있다. 감성이 감정에 비하여 가장 두드러지는 점은 감정의 종류가 외부자극의 종류에 따라 결정되어지는 반면 감성의 발생은 개인의 재부상태, 즉 생활경험에 의한 기억에 의존한다는 점이다. 감성의 개인성, 변화성, 불확실성, 애매모호성등을 설명할 수 있기 위해서는 기존의 학문이 갖는 폐쇄성에서 벗어나 보다 많은 변수를 체계적이고 다각적으로 고려하는 새로운 접근이 필요하다. 학문과 연구대상에 대한 조건의 확대가 요구된다고 할 수 있다. 개인의 감성은 해당 시점에서 개인이 갖고 있는 심리상태와 함깨 연령, 성별, 교육정도, 건강상태와 같은 개인요소뿐만 아니라 개인의 의식과 생활에 영향을 미치는 가정과 사회특성, 나아가 전통과 관습, 종교, 환경등와 같은 문화적 특성에 의해서도 변화된다. 그리고 이들 요소들을 개인이 처한 상황에 따라 영향의 정도가 다양하게 변화한다. 많은 요인들에 의하여 다양하게 변화되는 감성은 감성의 영향을 받는 생활환경과 결합되고, 생활경험을 중심으로 한 기억은 두뇌의 Limbic system은 자율신경계를 조절하는 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.
질의 응답 시스템은 사용자가 입력한 질의에 대한 답변 문장들을 보여주는 시스템이다. 대부분의 기존의 연구는 사용자의 질의문에 대해서 가장 적합한 문장들을 찾는 방법을 제안하고 있다. 그러나 질의문에 사용되는 단어들은 근본적으로 애매모호성을 포함하고 있기 때문에, 시스템이 사용자의 정확한 질의 의도를 파악하여 가장 적합한 문장들을 찾는 것은 불가능하다. 이러한 근본적인 문제를 개선하기 위해서 여러가지 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 시스템에서 답변이 준비된 빈발 질의(FAQ)들 중에서 사용자의 질의를 함의하는 것들을 추천하여 사용자가 자신의 질의 의도에 따라 정확한 답변을 효과적으로 찾도록 도와주는 방법을 제안한다.
문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.
본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.
표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.
의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.
지구 온난화의 영향으로 최근 이상홍수에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 다목적댐의 경우 월별 목표수위를 기준으로 하는 저수지 운영률이 존재하지만 이것은 실제 이상홍수가 발생할 경우 저수지 운영에 도움을 주지 못하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 자원배분문제의 최적해를 찾는데 사용되는 최적화기법의 하나인 선형계획법과 수자원 문제와 같이 불확실성이 산재해있고, 애매모호한 문제를 다루기에 적합한 퍼지제어 기법을 적용하여 이상홍수 발생 시 두 개 이상의 다목적댐 군을 연계운영하기 위한 퍼지 최적 운영 기법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 시험유역으로는 낙동강 상류에 위치한 안동댐과 임하댐 유역을 대상으로 PMF 발생 시 댐의 안전성을 높이고 안동시 지점에서의 최대홍수량을 최소화하기 위한 퍼지최적운영기법을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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