본 연구는 커뮤니티 시설 상세 설계의 대상물에 대한 질적 특성을 파악하기 위하여 그 대상물의 이미지를 상징화하는 단계적 발전 과정을 거쳐 그 시설의 상세 설계적 언어를 형상화하는 방법을 제시하였다. 사례로 역사적, 문화적, 전이적 특성을 지닌 세 커뮤니티를 조사하여 디자인 언어와 상징화되는 이미지를 구명해 보면서 디자인 언어의 구성과 설계요소와의 관계 커뮤니티의 목표 등과 연관시켜 커뮤니티의 본질성을 추구하는 수단을 평가 분석하는 방법을 강구하고 커뮤니티 시설의 상세 설계 언어의 형상을 검토하는 방법을 통섭적으로 제시하였다. 설계 언어의 형상 분석의 수단을 구체화 하는 데는 시각적 형태, 설계 주제의 상황, 설계요소의 관계성, 설계요소의 위치와 구성 등과 연관된 문제이다. 본 연구는 상세설계 언어의 형상을 개발하는 시도로 네 가지 기본 전제를 세우고 그를 설명해 보았다. 본 연구는 커뮤니티 시설 특성의 상징화를 위한 설계언어연구 대상의 사례로 미국의 전통성이 강한 메사츄세츠주에서 역사적, 문화적, 전이적 특성을 각기 다르게 지니고 있는 콩코드(Concord), 렉싱톤(Lexington), 알링톤(Arlington) 등의 세 커뮤니티를 택하였다. 사례 커뮤니티 시설 특성의 상세 설계 언어의 형상을 도출하는 과정을 설명하고 시각적 노트와 디자인 의미와 그 상징성을 바탕으로 상징과 시각적 언어를 찾으면서 상세 요소의 디자인 언어를 비교하였다. 그를 바탕으로 디자인 언어와 의미 및 그에 대한 평가를 위하여 편익을 기초로 사회, 건강, 환경, 경제 등 네 가지로 세부 분류된 커뮤니티 시설을 검토하였다. 커뮤니티 시설 특성을 파악하는 기법 발굴 과정에서 시작된 시각적 형상으로부터 상징과 그 의미 등을 구명하면서 그를 정성화하기 위한 기준으로서 설계 언어, 상징적 언어, 커뮤니티, 자연적 심미성 등의 네 가지로 대표되는 평가 요소에 의하여 분석 평가 검토에 이르기까지 일련의 과정이 그 상세설계언어의 형상에 관하여 통섭적 접근이 이루어 졌다.
본 논문은 주어진 적합한 이진 패턴들의 집합이 점근적으로 안정한 평형점들로써 저장되는 최적으로 성능을 갖는 GBSB (generalized brain-state-in-a-box)의 설계가 고려된다. GBSB 모델의 정성적 특성에 기초하여, 설계 문제가 제약 조건을 가한 최적화 문제로 공식화된다. 다음으로, 우리는 이 문제를 GEVP (generalized eigenvalue Problem)라고 불리는 최적화 문제로 변환한다. 제안된 방법을 예증하기 위함과 기존의 방법과의 비교를 위해서 설계 예제가 주어진다.
각종 렌즈 및 카메라, 망원경, 현미경 등 다양한 광학계들이 설계 및 개발 되고 있는 시점에서 그 성능을 정확하게 평가하는 것이 매우 중요하다. 광학계의 성능 평가를 위해서는 크게 정성적인 방법과 정량적인 방법으로 나눌 수 있는데, 정성적인 방법에 의한 평가는 분해능 표판이나 주기적인 격자의 상을 스크린 등에 결상시킨 후 사람의 눈을 통해서 한계 분해능을 평가하는 방법이다. 정량적인 방법에 의한 평가는 OTF(Optical Transfer Function)를 측정하거나 설계 자료를 통해 계산해 내는 것이다. (중략)
증기방출계통은 원자력 발전소의 안전을 위한 계통인데 이 계통의 작동 초기에 복잡한 열유체적 현상과 더불어 큰 유체적 진동하중이 구조물에 발생하게 됨으로 이 계통의 설계 개발을 위하여는 이러한 초기현상에 대한 정성적 및 정량적인 이해가 요구된다. 이를 위하여 본 연구에서는 이러한 초기 현상을 해석할 수 있는 방법론을 개발하고 이를 이용하여 이 현상의 특성을 분석하였으며 종합적으로 유체적 진동 하중으로부터 구조물의 기계적 건전성을 확보하기 위한 이 계통의 설계 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.
본 연구에서 우리는 웹 사이트들에서 제품에 대한 사용자들의 리뷰 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 분석 및 정련하여 사용자들에게 보이는 서비스에 대해 논하고자 한다. 특정 제품에 대한 리뷰 정보들은 로봇 시스템에 의해 수집되고, 특정 제품에 대한 전체적인 평가 스코어는 두 가지 다른 종류의 스코어들을 고려하여 계산된다. 첫 번째 스코어는 정량적인 스코어(quantitative score)로 각 리뷰들로부터 얻어지는 이른바 별점 값들의 가중 평균값(weighted average)으로 계산된다. 두 번째 스코어는 정성적인 스코어(qualitative score)로, 본 연구에서 제안된 서비스는 각 리뷰들의 텍스트 설명을 자연 언어 처리 기법으로 분석하여 정성적 스코어를 계산한다. 우리는 이러한 스코어 계산 모델에 따라 MP3 플레이어와 Personal Digital Assistant (PDA)에 대해 서비스 시스템 RELLENOS를 설계 및 구현하였다. RELLENOS는 69 개에 달하는 온라인 리뷰 사이트들에서 수집된 정보들을 토대로 정량적인 값과 정성적인 값을 계산하여 서비스를 성공적으로 수행하였다.
최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인터랙티브 아트 작품의 효율적인 분석과 창의적인 제작을 위한 효율적 의미 분석 체계를 위해 참가자와 작품 간의 상호작용에 필요한 직관 및 상식과의 합치, 자기 주도적 능동성, 제어요소의 다양성이라는 3가지의 정성적 필요 요소를 제안한다. 필자가 제작한 작품들을 비교 분석하는 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 상호작용의 3가지 정성적 필요 요소들이 인터랙티브 작품의 효율적 의미 전달에 대한 매우 유용한 정성적 평가 요소임을 보인다. 분석 실험에서는 작용과 반응의 1회 피드백에 소요되는 시간, 작품의 감상 소요시간, 그리고 서로 다른 형태의 상호작용의 가지 수를 조사하였다. 본 논문에서 제안한 정성 평가 요소들은 기존의 작품들에 대한 평가 체계로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 새로운 인터랙티브 작품을 구상 및 설계하는데 있어 설계 모델로 사용될 수도 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
균열불안정 해석법인 COD설계곡선법과 R6파괴 평가도법에 있어서 그 응용 한계의 확립과 타당성 수준의 정량화를 위해 포괄적인 비교 연구가 수행되었다. 참고로서 J-적분 균열불안정성 해석법이 이용되었다. 본 연구의 결과로서, 균열확장의 유무에 대한 R6 파괴 평가도법이 매우 우수한 방법임을 보여준다. COD 설계곡선법에 대한 영국 표준국 순서에 따른 결과로서는, 큰 스캐터 밴드를 가진 상당량의 부당성 해를 보여준다. 이러한 COD설계곡선법의 해를 개선하기 위한 새로운 접근법이 개발되었고, 그 타당성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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