본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대하여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.
자연계의 많은 생물들은 의사소통이나 분위기 표현, 위장 등을 하기위해 자신의 색을 바꾸는 것으로 알려져 있으며, 현재 많은 연구자들이 이러한 자연 현상으로부터 영감을 받아 생체모방 구조와 메커니즘을 이용한 바이오센서를 개발하고 있다. 하지만 기존의 컬러센서는 수용체 개발에 있어 복잡한 디자인, 어려운 합성 방법 및 낮은 감도와 저선택성 등의 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서 우리는 바이러스(M13-박테리오파지)를 기반으로 한 신개념 고감도 고선택성 컬러센서를 개발하고자 한다. 우리가 개발하고자 하는 컬러센서는 자가 조립방법으로 만들어진 나노 구조체로 형성되어 있으며, 다양한 종류의 화학물질이나 오염물질을 감지할 수 있다. 이 컬러센서는 아주 낮은 농도의 휘발성 유기화합물(volatile organic compounds)을 감지해 색변화를 보였으며, 다양한 독성 물질이나 방향족을 가진 화학 물질을 감지할 수 있었다. 따라서 우리가 개발한 컬러 센서는 국가의 안보나 국민의 건강을 증진시키기에 아주 유용할 것으로 보인다.
Harmony Search(HS) 알고리즘은 음악 즉흥 연주 프로세스에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 성공적으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 HS의 성능을 더욱 향상시키기 위해 FSH(Fast Harmony Search) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 HM을 이용하여 목적 변수의 경곗값을 새롭게 정의하여 독립적인 두 개의 화음개선과정을 하나로 통합하는 방법을 제안하였다. 그 결과 알고리즘의 처리 시간이 단축되고 대역폭의 명시적인 결정이 더이상 필요하지 않게 되었다. 또한, 무작위 선택의 활용능력이 향상되었다. 수치적 예시 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 HS에 비해 더 나은 해를 찾을 수 있으며 속도 또한 빠르다는 것을 보여준다.
캡콤은 스트리트 파이터의 30주년을 맞아 "STREET FIGHTER 30th ANNIVERSARY COLLECTION"을 출시하였으며, 이 제품은 스트리트 파이터 시리즈의 12편이 수록된 합본이다. 이를 통해 스트리트 파이터 시리즈가 재조명되는 계기가 되었다. 게임음악적인 측면에서 보았을 때 스트리트 파이터 4와 스트리트 파이터 5는 스트리트 파이터 2의 멜로디를 거의 그대로 사용하였다. 이는 스트리트 파이터 2의 각 캐릭터별 주제음악이 후속작에 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 그러므로 원조에 해당하는 스트리트 파이터 2 즉 주인공인 류의 주제음악을 분석하는 것은 게임음악 작곡가에게 많은 영감을 줄 것이라 기대한다. 스트리트 파이터의 시리즈를 연구한 결과 형식과 장르의 차이점이 크게 두드러졌다.
사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.
심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.
인류와 세상의 기원을 무(무당)의 입을 통해 전한 제주도의 서사무가 초공, 이공, 삼공 본풀이를 융 분석심리학적 시각에서 개괄적으로 그 상징적 의미를 살펴보았다. 초공, 이공, 삼공 본풀이는 인간적인 측면과 성스러운 측면을 동시에 갖는 신들에 관한 신화이다. 세 신화를 성스러운 결혼, 부모 콤플렉스, 윤리적 측면, 신성성, 창조성, 기원으로의 회귀 등 다양한 심리적 화소들을 중심으로 분석하였다. 이런 화소들을 북아메리카의 샤머니즘이나 수피즘, 탄트라이즘 등 영성과 관련한 신비한 체험을 보여주는 종교제의와 비교했다. 이들 신화에 나타난 심리적 상징과 과정들을 이해하고 확충하는 작업은 고통과 슬픔에 빠져있을 때 인간 정신이 어떻게 의미를 찾고 새롭게 변화하느냐에 대한 영감을 주었다.
주위 매질의 움직임에 반응하는 섬유상 감지모는 대부분의 생물체에 존재하여 침입자를 감지하는 역할을 한다. 이 기능을 모방한 인공 감지모의 가능한 작동영역 및 응답특성을 파악하기 위하여 인공유동센서의 수학 모델에 대한 매개변수 해석을 수행하고, 각 변수들의 영향을 고찰하였다. 진동성분을 갖는 복합 공기 유동장에서 감지모의 길이 및 직경이 기계적인 감도와 주파수 응답을 결정하는 주요 인자인 것으로 나타났다. 감지모의 길이에 따라 각속도, 각속도, 각가속도를 감지할 수 있는 주파수 영역이 달라질 수 있는 것으로 나타났다. 또한 항력 및 가상 질량에 의한 토크가 매우 작지만 감지모의 움직임에 매우 큰 영향을 나타냈다. 감지모의 길이 및 직경이 증가함에 따라 공진 주파수는 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 인적자원훈련기관에서의 변혁적리더십 특성이 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향에 관한 연구를 한 것이다. 본 연구의 발견사항은 변혁적 리더십과 직무만족간의 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 특히, 변혁적리더십의 하위개념인 카리스마요인과 직무만족 개념과도 유의적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 변혁적 리더십과 조직몰입간에도 유의적인 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 특히 변혁적인 리더십의 하위개념인 지적자극요인과 영감적동기요인은 조직몰입과 유의적인 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 변혁적인 리더십이 직무만족과 조직몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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