우리 사회에는 생물다양성을 바라보는 매우 다양한 인식의 스펙트럼이 존재하고 있다. 극단적으로 동식물의 보전을 위해서 인간의 접근을 근원적으로 차단해야 한다고 주장에서부터, 동식물을 인류 발전의 도구나 수단으로 여겨, 인간을 위해서는 폭넓은 포획과 도축을 허용해야 한다는 주장에 이르기까지, 그 인식의 격차가 크지만 생물자원의 진정한 가치를 생각해 본다면 그 가치가 무한히 지속될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 터치스크린 시스템에 강한 잡음이 존재하는 상황에서 안정적으로 터치를 인식하기 위하여 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 기반으로 고안한 터치인식 방법을 소개한다. SIFT알고리즘을 기반으로 하여 잡음에 강하며 다양한 크기의 터치를 효과적으로 추출하는 것이 가능하다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 터치스크린 상에서 얻은 채널데이터를 이용하여 매트랩 상에서 터치인식을 시뮬레이션 해 보았다. 시뮬레이션 결과 강한 잡음이 존재하는 상황에서 터치 크기와 방향에 상관없이 안정적으로 터치를 인식하는 것을 볼 수 있었다. 그러나 터치인식 알고리즘을 실제 터치스크린 상에 구현한 결과 SIFT 알고리즘에서 사용하는 DoG(Difference of Gaussian) 연산에 많은 계산 량이 필요하여 실시간 터치인식에 문제가 발생하였다. 우리는 이를 극복하기 위하여 DoG의 빠른 근사 방법인 DoM(Difference of Mean)을 사용하여 문제를 해결하였다.
과학교사들은 과학에 대하여, 학습자의 학습방법에 대하여, 과학을 가르치기 위한 효과적인 교수방법에 대하여 알아야 할 뿐만 아니라, 그들이 취하고 있는 교수방법이 배경하고 있는 이론적 근거(rationale)를 이해해야만 한다. 이러한 이유로 본 글에서는 전통적 교수/학습관에 대한 대안으로 제시되고 있는 구성주의 학습관, 나아가 다양한 형태의 구성주의의 유래를 논의하였다. 과학교육에서 구성주의는 철학적 구성주의, 구성주의 연구 패러다임, 사회학적 구성주의 및 교육학적 구성주의 등 여러 가지 의미로 광범위한 상황들에서 사용되고 있다. 이 가운데 교육학적(또는 심리학적) 구성주의는 각 형태가 취하고 있는 존재론적, 인식론적 신념에 따라 다시 개인적 구성주의, 급진적 구성주의 및 사회적 구성주의의 세 가지 유형으로 나누어진다. 나아가, 각 교육학적 구성주의는 각각이 취하고 있는 존재론 및 인식론적 관점에 바탕하고 다른 교수/학습관을 지지하고 있다. 이에 본고에서는 각각의 교육학적 구성주의가 채택하고 있는 존재론적, 인식론적, 과학교수/학습적 관점을 논의한다. 끝으로 구성주의 교수/학습관에 대한 두 가지의 주된 비판에 대하여 살펴보고, 각 형태의 교육학적 구성주의가 취하고 있는 연구방법에 대한 시사점도 간단히 제시한다.
지문인식 시스템이 네트워크 기반에서 서버 매칭 형식으로 운영될 경우 클라이언트 매칭과는 달리 데이터의 전송과정에 많은 취약성이 존재한다. 지문인식은 휴대의 불편함이 없고, 분실이나 도난의 위험성도 없으며, 추측이 거의 불가능하므로 높은 안전성을 제공하는 장점을 가지고 있다. 그러나 지문데이터는 한 번 도난을 당하거나 네트워크 상에서 전송 도중 공격자를 통해 도청이 된다면 그 사용자는 앞으로 지문인식을 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 이에 대하여 전송 포맷 기술과 전송 데이터 보안의 표준화가 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라이언트에서 추출한 지문 특징점 데이터를 매칭을 위해 서버로 데이터를 전송할 경우 무결성의 적합성을 검증하기 위한 도구를 구현하였다. 신분위장 및 재전송 공격들의 위협으로부터 안전한 사용자 신분 확인을 보장하기 위해서 전송되는 지문 데이터의 인중, 무결성, 기밀성이 요구되며, 이를 위해 지문 데이터의 MAC(Message Authentication Code)과 암호화 기법을 이용하였다. 이때 전송 데이터의 기밀성을 위해서 Triple-DES와 SEED 암호 알고리즘을 사용하였고 무결성을 위해 MD5와 SHA-1 해쉬 함수를 사용하였다. 클라이언트에서 데이터를 전송할 때 두 가지의 지문데이터를 전송하는 실험을 통하여 결과를 비교하였다. 첫째, 변조된 지문데이터를 전송하였을 경우 데이터가 변조되었음을 알려주는 결과를 보여준다. 둘째, 변조되지 않은 지문데이터를 전송하였을 경우 이 데이터는 변조되었다는 메시지를 출력함으로써 무결성 검증 실험은 이루어진다.
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
브레이크 패드 제작 공정에서 문자 인식은 사람이 직접 인식하거나 컴퓨터 비전 기술의 역할이었다. 하지만 사람의 인식 오류나 잉크가 번진 문자같은 새로운 형태의 문자를 인식하지 못하는 비전 기술의 단점 등 많은 한계가 존재했다. 본 논문에서는 C/CUDA로 설계한 Single Shot Multibox Detector 기반 Inference Program 을 통해 더 정확한 문자인식 결과를 제시하고, CUDA를 이용한 향상된 연산속도를 통해 실시간 문자 인식이 가능하도록 하였다. 문자 인식 정확도는 약 96.6%로 기존 비전 기술보다 더 뛰어난 성능을 보였다.
전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.
자율운항선박의 도입이 가시화됨에 따라 자율운항선박의 운항을 관리·감독하는 원격운항자의 운항능력에 대한 관심도 증가하고 있다. IMO에서는 원격운항자의 상시 모니터링과 비상시 원격지원을 기반으로 하는 자율운항 선박모델을 제시하고 있다. 특히 선박의 자동화 시스템으로 대응할 수 없는 복잡한 상황에 직면할 경우 해당상황을 해결하기 위해 원격운항자의 판단력과 지식이 요구되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 원격운항자는 선체와 주변 상황을 원격으로 인식하는 상황인식능력이 필요하며, 원격운항자의 상황인식능력은 기존 항해사의 상황인식능력과는 상이한 부분이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 자율운항선박의 도입으로 인해 발생하는 운항환경의 변화에 따라 원격운항자에게 요구되는 상황인식 요구사항을 분석하고 이를 기존 선원의 상황인식 모델과 비교하여 자율운항선박의 안전한 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
본 논문은 한국어 정보 처리 시스템의 성능 향상을 위하여 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고 철자 오류(뛰어쓰기 오류 포함)를 자동으로 교정하는 방법을 제안한다. 동일한 미등록어 후보가 포함된 둘 이상의 형태적 유사 어절을 비교 분석함으로써 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고, 오류 어절과 코퍼스내에 존재하는 교정 어절 사이의 형태적 및 문맥적 유사성에 근거하여 대량의 원시 코퍼스로부터 자동으로 오류 교정용 어휘 규칙을 생성한 후에 이를 이용하여 입력 문서에 존재하는 뛰어쓰기 및 절차 오류를 교정한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법으로 구현된 시스템은 약 98.9%의 정확도로 미등록어를 인식할 수 있고, 98.1%와 97.1%의 정확도로 뛰어쓰기 오류와 철자 오류를 각각 교정할 수 있다.
증권가격의 시계열을 그래프로 표시하면 이 시계열의 운동양태가 파악될 수도 있다. 그래프를 통하여 추세가 존재하고 있는지 아니면 존재하지 않는지를 파악할 수 있을 것이다. 그리고 이 그래프를 통하여 증권가격 시계열이 정상적과정에 의하여 생성되는지의 여부가 인식될 수도 있을 것이며, (조건부) 이분산이 존재하고 있는지 또는 (조건부) 동분산이 존재하고 있는지도 인식될 수 있을 것이다. 간단한 기술통계량을 통하여 증권시계열의 성질을 파악할수도 있다. 이 시계열이 선형과정에 의하여 생성되는지 아니면 비선형과정에 의하여 생성되는지도 인식할 수 있을 것이다. 뿐만아니라 비선형과정중 하나인 카오스 과정에 의하여 증권가격이 생성되는지의 여부도 파악할 수 있을 것이다. 증권가격의 실현된 표본경로와 시뮬레이션을 통하여 얻은 표본경로가 일치하는지 또는 불일치하는지에 대한 판별을 통하여 모형정립에서 특히 많이 사용되고 있는 확률과정들이 생성시키는 증권가격 시계열이 실제로 관찰된 가격 시계열과 일치하여 현실적합성을 가지고 있는지의 여부도 판단할 수 있을 것이다. 주가시계열 그 자체를 출발점으로 하여 이 시계열의 움직임과 행동양식을 파악해가면 수많은 연구를 통하여 축적된 이론들과 주가를 형성시키는 성질들이 현실적으로 성립하고 있는지도 밝힐 수 있고 개발된 이론들의 장점과 단점을 강도높게 밝힐 수 있는 계기도 갖게 될 것이다. 데이터를 있는 그대로 면밀하게 검토하면 이미 공개된 문제점(open question)도 확인할 수 있을 것이고 아직 알려지지 않은 문제점들과 질문들을 찾게 될 수도 있을 것이다. 이것들은 앞으로의 연구를 위한 중요한 발견이 될 수 있을 것이다. 이 논문에서는 문제와 질문의 발견에 초점을 둔다. 이 논문에서는 한국의 주식시장과 미국의 주식시장을 대비하여 다룬다. 우리가 그동안의 연구를 통하여 미국의 문헌과 미국의 시장에 대한 지식을 상당히 축적하고 있는 만큼 이 대비를 통하여 두 시장이 동일하게 가지고 있는 행동양태와 서로 상이하게 가지고 있는 점들을 파악하면 두 시장에 대한 이해의 폭도 넓어질 것이며 동시에 미국의 연구결과를 수용하는 큰 방향을 결정하는데에도 일조가 되리라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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