본 연구는 미국의 세계지리 교과서에 동아시아는 어떻게 재현하고 있으며 그러한 재현 속에 뿌리내리고 있는 문화적 및 정치적 인식론의 틀은 무엇인가를 중국과 일본을 중심으로 분석하고자 한다. 이를 위해 미국 코네티컷 주 공립 중학교에서 가장 많이 채택된 4종의 세계지리 교과서를 대상으로 내용분석 방법을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 미국 세계지리 교과서는 동아시아를 서양과는 다른 생활 방식을 가진 신기하면서도 이국적이고, 동질적이며 정적인 세계로 묘사하는 문화적 인식론의 틀을 가지고 있다. 둘째, 미국 세계지리 교과서는 중국을 전통적이고 부정적 이미지로, 일본을 현대적이고 긍정적 이미지로 표현한다. 이러한 차이는 미국과 이들 국가 간의 관계에 기인한 것이며, 이것은 동아시아에 대한 미국의 인식론의 틀이 미국과 동아시아의 관계에 따라 달라질 수 있음을 시사한다. 셋째, 미국 세계지리 교과서는 미국과 동아시아 간의 위계적 질서를 강조하며 글로벌 문화와 경제에 대한 동아시아 국가들의 기여를 생략하는 식민주의 관점을 정치적 인식론의 틀로 삼고 있다. 이러한 연구 결과는 우리나라 세계지리 교과서의 기저에 깔려 있는 이웃 아시아 혹은 비서구 사회에 대한 우리의 문화적 및 정치적 인식론의 틀에 대한 검토의 필요성을 지적한다.
최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.
이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 말스버그가 주장한 가보 웨이블릿을 기반으로 하는 얼굴 인식과 표정에 강인한 얼굴 인식에 대한 내용을 소개하였다. 표정을 분류하는 방법론에 대한 연구는 활발한 편이지만, 유사한 표정을 지니는 타인에 대한 구분이라던가, 동일인의 다양한 표정을 한 사람으로 정확히 인식하는 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 얼굴을 구성하는 특징 중에서 표정에 가장 많이 영향을 받는 특징을 분석하기 위한 실험과정과 결과, 그리고 근거를 제시하였고, 그에 따르는 방법론에 대한 연구를 제안한다.
We can understand in the context of kant's philosophy the intuitive geometry education arguing that geometry education should begin with intuition. Both Pestalozzi and Herbart advocate a connection between geometry and intuition as well as a close relationship between geometry and the world. Significance of the intuitive geometry education resizes in the fact that geometry becomes both an example of and a principle of general cognition. The intuitive geometry education uses figures as an educational foundation in the transcendental condition for the main agent of cognition. In this regard, the intuitive geometry education provides grounds for the human character development.
생체정보를 이용한 인식 기술의 사회적 요구가 빠르게 증대함에 따라 생체인식 기술에 대한 신뢰성에 대한 요구 역시 급속하게 증대되고 있다. 생체인식 기술에 대한 신뢰성은 생체인식시스템의 인식률에 대한 시험과 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 통해 보장될 수 있다. 보안성 시험은 크게 시스템 내부 및 외부 공격에 대한 안전성 등에 대한 일련의 항목들에 대해 시험을 한다. 이러한 보안성 시험에 대해 국외의 경우 자국기준 또는 공통평가기준에 따라 지문인식시스템을 포함한 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 수행되고 있으나 국내에서는 이에 대한 연구가 아직 미진한 상태이다. 본 연구에서는 제시하는 지문인식시스템의 보안성 평가 방법론은 지문인식시스템을 시험할 때 어떤 면을 고려하여 시험해야 하는지에 대한 지침을 제공하기 위한 것이라 할 수 있다.
본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하여 그 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 마스크를 착용하는 사람들이 어떤 생각을 가지고 마스크를 사용하는가와 어떤 제품을 원하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, 분석에는 쿼넬 pc프로그램을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 분류되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 본 연구는 20대만을 대상으로 하여 다른 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아보지 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아볼 필요가 있으며, 인식유형에 따른 마스크 디자인 개발에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 수학에 대한 태도를 인지적 차원의 인식론적 신념과 능동적 차원의 행동 의도, 정서적 차원의 감정으로 개념화하여, 수학에 대한 태도를 측정하기 위한 검사도구를 개발하고 타당화하였다. 인지적 차원의 수학에 대한 인식론적 신념과 능동적 차원의 수학에 대한 마인드풀니스의 하부구인을 구성하기 위하여 Perry의 인식론적 신념 발달도식과 Langer의 마인드풀니스 이론을 고찰하였다. 예비조사와 본조사를 거쳐 신뢰도와 탐색적 확인적 요인분석을 실시한 결과, 본 연구에서 개발한 검사도구는 수학에 대한 태도를 측정하기에 적합함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 수학에 대한 태도 측정 검사도구는 수학적 지식을 수동적으로 암기하는 수학 교수학습 상황을 진단하고 그 대안을 모색하기 위한 새로운 관점의 분석적 틀을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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