좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
세계 경제의 환경 변화로 제조업 부문은 경쟁 압력과 함께 구조조정 압력에 직면하고 있다. 특히, 석유화학 산업은 대표적인 장치산업이란 특징으로 인해 중국과 중동의 대규모 신규 설비투자가 한국 석유화학 산업에 커다란 구조조정 압력으로 작용하고 있다. 정부가 정책대안의 1순위로 꼽는 인수합병 계획으로 인해 대규모 고용조정과 함께 비정규직 증가가 초래될 가능성이 크다. 석유화학산업의 고용형태는 '핵심-주변'으로 이원화되어 있으며 '구조조정 = 비정규직 증가'로 나타나고 있기 때문이다. 프랑스의 구조조정 대응 사례를 통해 정부의 능동적 개입과 노조의 적극적 대안 추구 노력이 구조조정에 따른 고용 문제의 해결책을 마련해 낼 수 있음을 알 수 있다. 정부는 석유화학산업의 당면 과제인 산업 내 양극화를 극복하고 산업연관체계를 재구축하기 위한 능동적 역할을 담당해야 한다. 또한 지역차원의 고용안정시스템의 구축을 위해 지방정부의 능동적 역할이 요구된다. 특히, 도급구조로 이원화된 노동력 구조를 극복하기 위해서 건설플랜트노동자를 비롯해 하청구조 하의 다양한 비정규직의 이해를 반영하는 교섭틀 구축이 중요하다. 노동조합은 전체 노동자를 포괄하는 위치에서만 산업정책에 대한 개입력을 높여나갈 수 있다. 사회연대적, 사회운동적 노동조합주의라는 새로운 정체성 하에서만 적극적인 산업재편 개입전략의 토대를 형성할 수 있다.
본 연구는 사회적협동조합에 대한 이론적 검토와 4차에 걸친 실태조사 결과를 바탕으로 사회적협동조합의 지속가능성에 대해 협동조합 7대 원칙을 중심으로 사회적·경제적·환경적 측면에서 논의하고자 하였다. 지속가능성의 문제는 "미래 세대가 그들의 필요를 충족시킬 능력을 저해하지 않으면서 현재 세대의 필요를 충족시키는 발전, 자원의 이용, 투자의 방향, 기술의 발전 그리고 제도변화가 서로 조화를 이루며 현재와 미래의 모든 세대의 필요와 욕구를 증진시키는 변화의 과정"으로 정의되었듯이. 사회적 가치와 환경보전 그리고 경제성장이 상호 대립되는 개념이 아닌 조화와 균형으로 미래 세대에도 지속가능한 사회를 연결하자는 의미를 담고 있다. 지속가능한 발전에 담겨진 사회적·경제적·환경적 지속가능성의 개념과 협동조합 7대 원칙과 연계성을 정리한 결과, 사회적협동조합의 지속가능성에 대해 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 지역사회 밀착형 사회공헌에 노력해야 한다. 둘째, 공익과 더불어 수익모델을 창출해야 한다. 셋째, 파트너십을 강화해야 한다. 본연구를 통해 사회적협동조합이 실현하고자 하는 공익적 가치와 목적을 살펴볼 때, 지속가능한 발전의 세 가지 범위는 현 사회적경제 조직이 직면하고 있는 사회적·경제적 가치 추구를 위한 중요한 행위자로서의 역할과 직결된다 하겠다. 따라서 사회적협동조합의 지속가능성 문제는 사회적협동조합이 추구하는 목적과 가치가 환경적·사회적·경제적 측면에서의 조화와 균형발전이라는 개념에 기초하여 사회적협동조합 스스로의 노력뿐만 아니라 정부의 제도적인 뒷받침이 제시되어야 할 것이다.
지난 2001년 12월 13일. 공정거래위원회는 한국화상정보제판공업협동조합(이하 제판조합)이 서체회사를 상대로 독점규제 및 공정거래에 관한 법률 위반 혐의로 고발한 사건에 대해 무혐의 처리를 내렸다. 어떻게든 공급되는 서체 가격을 현실화 시켜보겠다던 제판조합의 세 번째 노력이 물거품 되는 순간이었다. 세 번의 노력이 허사로 돌아간 제판조합은 서체회사에 대한 더 이상의 행동은 취하지 않을 것으로 보인다. 하지만 제판조합의 공정위를 통한 서체가격 인하 포기 의사가 출력회사들이 서체회사들의 높은 가격을 인정하는 것은 아니다. 세 번의 판정패에 대해 출력장비 보유업체는 여전히 그들의 패배를 인정하지 않고 있으며, 서체 가격을 내리고 말겠다며 투지를 다지고 있다. 서체 공급회사 관계자들을 만나 여전히 현안으로 남아있는 문제들에 대한 입장을 들어봤다.
본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.
본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.
실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.
사용자가 현존하는 하나의 웹 서비스로는 요구사항들을 만족시켜줄 수 있는 기능이 없을 때, 그러한 요구를 만족시키기 위해 몇 개의 서비스들을 결합해야 하는 문제가 최근에 큰 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 비즈니스 분야에서 성공적으로 활용되고 있는 워크플로우 기법을 적용하여 웹 서비스 조합을 구현한다. 워크플로우의 웹 서비스 적용은 아직까지는 새로운 분야로써 다음과 같은 두 가지 문제 해결을 요구한다. (1) 인터넷상에 흩어져 있는 수많은 웹 서비스들 중에서 어떻게 원하는 서비스를 효율적으로 탐색할 수 있는가, (2) 탐색된 다양한 이기종 웹 서비스들 간의 상호운용성 극대화 문제에 관한 해결이 필요하다. 본 연구에서는 (1)을 수행하기 위해 웹 서비스 매칭 알고리즘이 제안되고, (2)를 해결하기 위해 매칭 알고리즘에 온톨로지 개념이 적용된다.
현실 세계의 많은 조합 최적화 문제들은 변수들이 강하게 상호 작용함에 따라 만족해야하는 목표 함수가 매우 복잡하게 주어진다. 복잡한 목표 함수에는 많은 지역 최적해들이 존재하기 때문에 전역 최적해를 얻는 것은 엄청난 시간을 필요로 한다. 이러한 문제에 대해 해를 찾는 방법의 하나로 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)이 있다. 본 논문에서는 기존의 이진 상태 공간에만 적용할 수 있었던 평균장 어닐링 알고리즘을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 알고리즘을 수정, 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘(SSA)과 비교하여 비슷한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 수 배 정도의 빠른 좋은 결과를 얻었다.
현재 프린터 산업에서는 다른 출력장치에 비해 색역이 작은 프린터의 색역을 확장하기 위해 CMY 이외의 색료를 추가하여 사용하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 색료의 추가는 여러 가지의 색료 조합이 하나의 색 자극치를 나타내는 프린터 역 특성화 과정에서 잉여 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 색료간의 상관도를 고려하여 이러한 잉여 문제를 해결하는 프린터 역 특성화 방법을 제안한다. 먼저 동일한 색 자극치를 나타내는 여러 가지 색료 조합을 분석하기 위해 Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer 프린터 모델을 이용하여 모든 색료의 조합에 대한 색 자극치를 추정한다. 이 후 잉여 문제를 일으키는 색료의 조합들에 대해 색 공간에서의 주위 다른 색 조합들과의 상관도를 고려하여 가장 유사한 색료 조합을 선택한다. 이를 통해 임의의 입력 색 자극 값에 대한 출력 색료 값을 얻는 3차원 사면체 보간법을 사용하는 과정에서 오차를 줄일 수 있다. 이렇게 선택된 색료의 조합들과 색 자극치는 참조표로 저장된다. 실험에서는 CMYKGO 프린터를 사용하였으며 어두운 영역에서 색역이 확장 되었고, 좀 더 자연스러운 톤을 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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