본 논고는 제품디자인 방법에서의 정보수집과 조직화 과정에 대한 정보처리모델을 개념적으로 연구한 것이다 과거의 디자인은 디자이너가 직접 손으로 소재를 다듬어 제품을 만들었으나, 소재가 정보로 전환된 오늘날의 제품디자인은 본질적으로 정보의 수집과 조직화 과정에 의해 이루어진다고 볼 수 있다. 제품디자인이 정보 처리과정이라고 한다면, 그것은 정보 이론의 양적인 변환이 아니라, 주로 정보의 질적인 변환을 의미한다. 본 연구의 초점은 제품디자인에서 소재가 아닌, 용도를 지향할 때 다루어지는 대상을 정보로 전환, 처리되는 모델을 개념화하는데 있다. 기존에는 합리적인 문제해결을 위한 제품디자인 방법의 논의는 <분석-종합-평가>의 프로세스 모델을 기본으로 한 정량적, 정성적, 유기적 방법들과 수단으로서의 모델링에 관한 주로 형식론적인 것이었다면, 제품디자인에서 정보처리방법은 물질을 형태화하기에 앞서, 대상물의 소재를 추상화, 구조화하여 디자인 지향의 정보로 모델링해야 한다. 디지털 환경의 기반 하에서 제품디자인의 성패는 과거 소재에 직접 가공하던 것과는 달리, 무엇을 어떻게 해야 할 것인지 결정하기 위해 정보를 어떻게 다루느냐에 달려 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.471-480
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2010
군집방법은 탐색적 통계기법에서 매우 유용한 방법이나 최종 의사결정을 지지할 검정 통계량이 없는 것이 단점이다. 자료구조에서 살펴보면 군의 성격을 파악하는 변수가 있느냐 없느냐가 군집분석과 판별분석의 차이이다. 군집분석이 가장 이상적으로 이루어졌다면 그 프로파일의 분석결과가 판별분석과 같을 것이다. 이 점에 근거하여 비계층 분석의 대표적인 K-평균법 방법과 자기 조직화지도 군집분석의 유효성을 2009년 여자프로골프 선수들의 프로파일 분석을 통하여 비교 연구하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.741-753
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2011
마이크로어레이 유전자 발현데이터인 효모데이터를 이용하여 군집분석을 실시하였다. 모형기반 군집방법, K-평균법, 중앙값 중심분포 (PAM), 자기 조직화 지도 (SOM), 계층적 Ward 군집방법을 이용하여 군집화를 실시하고, 연결성 측도 (connectivity), Dunn지수, 실루엣 측도 (silhouette)를 이용하여 각 군집방법에 대한 유효성을 측정하고 군집분석 결과를 비교하고자한다.
인터넷 서점에서 사용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제 접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 갖어야 할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면을 통해 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 구성방안에 관해 살펴보았다.
본 논문은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다.
최근 네트워크에서의 많은 문제가 게임이론을 이용하여 정형화되고 있다. 기본적으로 분산시스템인 인터넷의 활성화, 스스로 망을 조직화하는 무선시스템의 개발로 인하여 다수의 의사결정자가 필요한 게임이론이 적용될 수 있는 영역이 확대된 결과이다. 본 고에서는 게임이론이 네트워크의 다양한 문제에 어떻게 적용되었는지를 다룬다.
본 연구는 전략의 적합성이 정보기술 특성 및 이용자 특성과 비재무적 성과 간에 조절적 역할을 하고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 정보기술 특성과 이용자 특성을 독립변수로 설정하였고, 성과변수로는 비재무적 성과로 설정하였으며, 기업의 경영 전략과 정보화 전략의 적합성을 조절변수로 설정하여 분석을 하였다. 정보기술 특성의 세부요인은 정보기술 성숙도와 IT/IS 기반구조로 정의하였고, 이용자 특성의 세부요인은 인지된 이익, 학습의 조직화, 사용자 전문성으로 정의하였다. 비재무적 성과는 조직원 만족, KMS 이용도로 정의하였다. 분석 결과 전략의 적합성 요인은 정보기술 특성으로 정의된 정보기술 성숙도와 IT/IS 기반구조, 이용자 특성으로 정의된 인지된 이익, 학습의 조직화, 사용자 전문성 등과 같은 변수와 비재무적성과 간에 조절적인 역할을 하는 변수임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.
이 글은 기록학계의 현 국가아카이브 체제에 대한 해체와 재구성 논의 검토를 통해 아카이브와 기록학의 전환 필요성을 주장하였다. 시민사회 '기록활동' 사례를 '국가아카이브 기록현장' 사례와 극명하게 대비시킴으로써 현 아카이브 체제에 대한 미시적 관점에서의 해결 과제를 제시하고자 했다. 그리고 이 과정에서 역사기록을 중심으로 하는 기록학 연구방법론의 전환 필요성을, 아카이브 접근성을 보장하기 위한 기록정보 조직화와 계층기술 등에 대한 인식 심화와 정책 전환의 의미와 관련지어서 도출해보았다.
전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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