본고(本稿)는 피보험자(被保險者)의 위험정도(危險程度)에 관하여 정보의 불균형이 존재하고 있는 보험시장에서 전체(全體) 시장참여자(市場參與者)의 효용(效用)과 기대이익(期待利益)을 증대시키기 위하여 어떠한 가격정책을 수립하여야 하는지를 분석(分析)하고, 이 분석을 토대로 현재 정부가 추진중인 가격자유화 추진계획방향을 평가하고 개선방향(改善方向)을 제시하고자 하였다. 본고(本稿)의 분석결과(分析結果)에 따르면 정보(情報)의 불균형하(不均衡下)에서 자유화 초기단계의 제한적인 가격자유화는 전체 보험이용자의 효용을 증대시키는 효과를 가져오나 자유화의 폭이 커질수록 사회전체적인 효용증대효과는 불명확해진다. 이 경우 일정범위에 대해서는 요율(料率)과 보장범위(保障範圍)를 위험에 따라 차별화하지 않는 단일(單一) 공동요율(共同料率)을 제시하는 계약(契約)을 주계약(主契約)으로 구매하게 하고, 보충계약(補充契約)인 특약부분(特約部分)에서 각 이용자가 위험정도에 따라 차별화된 가격으로 적절한 보장범위를 선택하게 하도록 정부가 유도하는 것이 바람직하다. 주계약과 보충계약으로 구성된 이러한 보조계약(補助契約)은 기존의 단일(單一) 공동요율(共同料率)에 의한 계약보다 파레토개념에서 우월한 계약으로 시장전체에 순효용증대(純效用增大)의 효과(效果)를 가져올 것이다. 또한 고지의무(告知義務)의 강화(强化), 위험분류(危險分類) 및 선택(選擇) 업무(業務)의 효율화(效率化) 등으로 보험시장내에서 정보의 불균형현상이 해소되고 나면 실질적(實質的)인 가격(價格)의 완전자유화(完全自由化)를 실시하여 파레토최적(最適)을 이루어야 할 것이다. 따라서 정부는 보험시장(保險市場)의 특성(特性)을 고려하여 주어진 조건에서 전체 시장참여자의 효용과 기대이익을 극대화하는 가격정책(價格政策)을 펴야 하며, 현재 추진중인 보험상품(保險商品) 가격자유화계획(價格自由化計劃)도 이런 관점에서 재조명되어야 할 것이다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
이 연구의 목적은 경제공간의 역동성을 이끄는 세계화, 지식기반경제, 정보사회, 서비스세계의 4대 글로벌 메가트랜드를 통해 국가간 및 지역간에 나타나는 공간경제의 불균형을 이해하는 것이다. 동아시아를 대상으로 국가간 불균형과 일본, 한국, 태국을 사례 로 국가 내에서 지역간 불균형을 분석하였다. 4대 메가트랜드와 관련된 변수들을 모두 고려할 때, 4대 글로벌 메가트랜드는 국제적인 차원과 국가내의 지역적인 차원에서 불균형의 변이를 설명해주고 있다. 그러나 개별변수들이 공간적 불균형에 미치는 영향은 분석의 공간적 규모와 국가적 특성에 따라 달리 나타난다. 대체로 동아시아국가들간에 1인당 GNI는 수렴하는 경향을 보이고, 한 국가내의 지역차원에서는 불균형이 줄어드는 경향과 확대하는 경향이 함께 나타나고 있다. 1970년대의 두 차례의 석유파동과 1990년대 말경의 동아시아 금융위기는 일반적인 불균형완화경향의 연속성을 단절시키는 결과를 초래했고, 경제활동의 지역간 국제간 불균형을 증가시켰다. 이는 세계적인 위기의 영향이 국가에 따라 다르지만 일반적으로 주변국가와 주변지역의 경제는 세계적 경제위기상황에서 더욱 취약하다는 점을 시사한다.
본 연구는 1990년대 중반 이후 한국 사회변동의 주요 동인의 하나를 지식정보화라고 전제하구 지식의 창조와 사회적 의사결정 과정에서 핵심적 역할을 담당하는 지식정보직업군의 공간적 분포에 대한 분석을 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 제시하고 있다. 1995년 및 2000년 인구센서스 자료를 가지고 분석해 본 결과 한국 사회에서 관료제화 및 지식정보화가 지역별로 불균등하게 진행됨에 따라 서울을 포함한 대도시 및 그 주변에서는 지식정보직업군이라 할 수 있는 전문ㆍ기술직과 관리ㆍ행정직의 비중이 높아지는 반면에, 나머지 지역은 여전히 전통적인 직업구성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 분포의 불균형은 대도시 내부에서도 나타났는데, 서울의 경우 지식정보직업군은 강남구. 서초구. 송파구로 집중되고 있는 것으로 나타났다. 직업분포의 이러한 공간적 불균형은 산업사회의 전형적인 결과라 할 수 있으며 지식정보화에 따라 쉽게 반전될 것으로 보이지는 않는다. 그러나 정보기술의 사회경제적인 활용에 대한 적절한 정책적 대응이 이루어진다면 지역적 불균형이나 양극화는 완화될 수 있을 것이다.
개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 다양한 공간적 분석기법을 이용하여 이용적 측면에서 대구광역시의 녹지 불균형을 분석하고, 녹지의 서비스 공급량을 토대로 관리권역을 설정하는 것이다. 대구광역시의 녹지총량은 48,936.1ha(55.4%)로 분석되었으며, 녹지점유비율이 7대 광역시 중 2위로 평가되었다. 녹지의 불균형을 분석한 결과, 행정구 및 행정동별 면적대비 녹지의 지니계수는 각각 0.085 및 0.245로 낮게 나타나 불균형이 크지 않은 것으로 평가되었다. 그러나 인구대비 녹지의 지니계수는 행정구 및 행정동별 분석에서 모두 0.6 이상으로 산정되어 불균형이 심각한 것으로 나타났다. 불균형이 심각한 달서구를 대상으로 녹지의 서비스 공급량을 산정한 결과, 대규모 녹지지역의 약 100m 이내에서는 $25m^2$/인 이상의 많은 녹지가 공급되었으며, 약 100~200m의 지역에서는 $10m^2$/인 이상의 녹지가 공급되는 것으로 분석되었다. 그러나 상인동, 죽전동 및 용산동 일대에서는 $3m^2$/인 이하의 적은 녹지가 공급되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 서비스 공급량의 평가 결과를 토대로 녹지의 관리방향 설정을 위해 도시공간을 녹지우수지역, 녹지양호지역, 녹지취약지역, 녹지단절지역으로 분류하였다. 이러한 녹지관리권역은 도시 및 녹지계획 시 녹지 우선조성지역의 설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.
트리 재균형 과정을 최소화하기 위하여 이진 검색 트리의 불균형도에 따른 검색 성능에 관한 수량적 정보를 얻기 위한 실험이 행하여졌다. 트리를 구성하는 노드들의 좌, 우 서브트리 높이 차 인 균형 인수에 의하여 불균형도를 수량화 한 결과 불균형도가 심해질수록 검색성능이 저하됨이 실험 자료들에 의하여 확률적으로 증명되었고 (p<0.01), 노드 개수와 평균 검색 횟수 관계를 설명하기 위한 모형으로는 로그 모형 보다 선형 모형이 적합한 경향을 보였다. 그러나 균형 인수 크기가 3 미만인 노드들만으로 구성된 이진 검색 트리의 성능은 높이 균형이진 트리에 비하여 저하되지 않는 것으로 평가된다. 본 연구 결과들은 이진 트리를 자료 구조를 사용하는 소프트웨어 관리에 적용될 수 있을 것이다.
심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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