IT 발전의 빠른 진보성으로 인해 탄생된 스마트 디바이스는 급격한 대중화가 이루어지고 있다. 많은 사람들이 편리한 기능과 휴대성을 갖춘 스마트 디바이스에 의존하게 되면서 개인 정보 보호를 위한 화면 잠금 기능 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이에 사용자들은 다양한 화면 잠금 기능을 선택하여 설정 할 수 있다. 다양한 화면 잠금 기능 중에 패턴 락은 직관적인 인터페이스로 인한 편리함과 보안성으로 인해 많은 사용자가 사용하고 있다. 하지만, 패턴 락은 한정된 화면 잠금 패턴 기능을 가지고 있으며 화면 잠금을 해제하는 경우에 쉽게 타인에게 패턴이 노출된다. 이에 본 논문에서는 8-방향성을 기반으로 동작하고 패턴 락의 한정된 패턴 수와 타인에 대한 패턴 노출을 개선하여 보안성을 높인 SDL(Smart Device Lock)-8way를 제안한다.
이 글의 목적은 포퍼의 초기의 확률론, 즉 $\ll$탐구의 논리$\gg$에서 제시된 상관 빈도 이론에 대해서 살펴보고 평가하는 것이다. 이를 위해서 우선 빈도 이론을 가장 체계적으로 제시한 폰 미제스의 빈도 이론에 대 해서 자세하게 논의한다. 빈도 이론에 대한 일반적인 비판은 유한한 경험적 집산이 어떻게 무한 계열인 수학적 집산으로 표상되는가와 무작위성의 공리가 어떻게 수학적으로 정식화하는가의 문제이다. 폰 미제스는 이러한 비판에 답하면서 빈도이론을 발전시켜나간다. 그러나 그의 빈도 이론에는 무작위성의 공리와 수렴성의 공리가 양립가능하지 많은 것처럼 보인다는 문제가 있다. 객관주의 확률론의 옹호자로서 포퍼는 이와 같은 문제가 해 결된 빈도 이론을 제시하고자 했다. 포퍼는 대담하게 수렴성의 공리를 완전히 포기하고 무작위성의 공리를 개선함으로써 이 문제를 해결할 수 있다고 주장한다. 그는 서수선택과 이웃선택이라는 위치선택 개념을 통해서 무 작위성의 공리를 보다 약화된 조건으로 수정하고 그 공리로부터 베르누이의 정리를 연역해 냄으로써 수렴성의 공리가 불필요함을 보인다. 결국 포퍼는 폰 미제스의 빈도이론의 치명적인 문제라고 여겨졌던 두 공리 사이의 비일관성 문제를 해결했다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 포퍼의 수정된 빈도이론은 빈도이론의 기초가 된다고 생각되는 수렴성의 공리를 포기하는 반직관적인 이론이라는 비판을 피할 길이 없어 보이고, 그런 이유 때문에 포퍼의 빈도이론은 별로 주목을 받지 못한 것이다. 보다 직관적으로 설득력 있는 빈도 이론은 무작위성의 공리를 수렴성 공리와 일관성을 갖도록 정식화하여 제시하는 이론이다.
온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.
신경과학 연구에서 첨단 영상기술의 도입은 사변적 논의에 머물었던 철학적 개념이나 주장에 대해서 사실적 토대에 접근할 수 있는 계기를 제공했다. 윤리학과 도덕 심리학계의 일부 학자들 사이에는 도덕 판단의 근거를 fMRI와 같은 기법을 활용하여 신경 과정 현상에서 규명하려는 움직임이 일고 있다. 조쉬아 그린은, 도덕 판단 일반이 무의식이나 직관에 의해서 이루어진다는 사회적 직관주의의 입장을 개별 도덕이론들에 적용하고자 한다. 그린에 의하면, 의무론은 실제 이성에 의한 결과에 따른 규범적 주장이 아니라 진화에 의해 형성된 도덕적 감정에 의해 유도된 심리적 유형이며, 그러한 감정적 반응을 이성적 추론에 의한 것으로 생각하는 경향은 사후 합리화, 일종의 작화증(作話症)의 발로라고 주장한다. 그린은 더 나아가 의무론 본래의 이론은 규범적 관점에서 타당한 입론을 보장할 수 없으며, 공적 영역에서의 의사결정에 있어서 결과론적 원리가 희망적인 관점이라고 제안한다. 이에, 본 논문은 그린의 논증 과정을 분석하여 재구성하였고, 그린의 논증에는 도덕 판단에 대한 이해, 가설 설정과 검증 자료의 제시와 해석, 그리고 의무론에 대한 조작적 정의와 규범적 평가 등에 있어서 의문점이 제기되고 있음을 밝혔다. 더 나아가 그린의 연구 방법과 결과와 문제점 등이 우리 도덕(과)교육에 시사할 수 있는 바를 정리하였다. 도덕에 관한 과도한 과학주의와 사변적 논의에 대한 경계, 도덕성 본질에 대한 이해 지평의 확대와 신경윤리학과 뇌교육에서 도덕교육의 영역 탐색 등이 언급된다.
오늘날 AI는 여러 산업 분야에 적용되면서 전반적인 산업의 패러다임의 변화를 이끌고 있다. 패션 산업 분야에서도 트렌드 예측이나 소비자를 위한 다양한 서비스를 위하여 AI가 활용되고 있으며 특히 AI 이미지 생성 도구는 패션디자인 개발을 위한 도구로서의 가능성을 가진다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 이미지를 생성해보고 그 특징을 파악함으로써 패션디자인 개발을 위하여 미드저니의 활용 가능성과 한계점을 알아보았다. 미드저니에서 생성되는 이미지의 특징은 다음과 같다. 첫째, 명령어에 해당하는 이미지들을 직관적으로 적용 또는 조합하여 이미지를 생성하는 직관성을 가진다. 둘째, 동일한 명령어라도 시차를 두고 입력할 때 다른 이미지가 생성되는 무작위성을 가진다. 셋째, 기존의 이미지와 명령어를 함께 사용할 경우 미드저니에서 생성된 이미지는 명령어보다 기존의 이미지에 더 의존적이다. 결론적으로 미드저니의 다양한 이미지 생성 기능과 명령어에 따라 이미지가 변하는 특징은 독창적인 패션디자인을 개발하는 데 도움이 될 수 있겠다. 다만 착용이나 제작이 불가한 패션디자인이 제시되기도 한다는 점은 주의해야 할 부분이다. 본 연구 결과가 패션디자인 개발을 위한 AI 이미지 생성 도구의 활용에 있어 기초 자료가 되기를 기대한다.
현재 제품계열 공학에서 feature 중심의 공통성 및 가변성 분석을 통한 재사용성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지는 도메인 전문가의 직관 및 경험에 의해 feature가 분석되어 그 개념의 불명확함으로 재사용 측면에서 제한점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 개별 feature 속성 List 작성을 통해 feature간의 의미관계를 중심으로 한 Pattern 분석 방법을 제시하고, 의미 유사성 관계를 적용한 feature 온톨로지 그래프를 이용하여 S/W 제품계열 도메인 공학에서 사용자와 개발자간의 동일한 해석이 가능하고 재사용성을 위한 명시적 feature를 분석 및 추출하는 모델을 제안한다.
퇴직연금에서 DB(defined benefit, 확정급여형) 플랜 가입자는 은퇴 이후의 급여가 확정되는 반면, DC(defined contribution, 확정기여형) 플랜 가입자는 납입금액만 확정될 뿐미래의 급여는 보장되지 않는다. 따라서 DC 플랜 가입자는 가입기간 동안 적절한 투자전략을 통하여 연금자산이 최대로 성장할 수 있도록 노력해야 한다. 그러나 자산가격은 시장 위험에 노출되어 있기 때문에 자산배분은 퇴직시점에 접근할수록 안전자산 위주로 전환되어야 한다. 라이프사이클 자산배분모형과 라이프사이클포트폴리오는 최신의 운용기법으로 그 유용성을 인정받고 있지만, 기계적이고 직관적인 방법으로 인하여 이론적인 근거에 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 DC 플랜 가입자의 안정적인 자산관리를 위한 라이프사이클을 고려한 자산배분모형을 제시하고자 한다. 시뮬레이션 최적화 방법을 활용한 자산배분의 경우, 채권의 비중은 주식의 누적수익률 열세와 변동성으로 인하여 비조건부 자산배분과 주식에 대한 최저 투자비중을 고려한 조건부 자산배분에서 우세하게 나타나고 있다. 그러나 두 자산배분모형의 성과는 장기적으로 차이를 보이다가 기간이 축소되면서 차이가 크게 줄어드는 것으로 분석되었다.
본 고에서는 초전도에 관한 학문적 연구내용의 추이와 그 응용기술의 개발내용을 간략히 살펴보았다. 고온 초전도의 형성원리에 대한 학문적 관심과 응용기술 개발사이의 괴리를 이해하려는 노력의 일환으로 고온 초전도체를 주대상으로 한 각종 연구결과들을 소개하면서 순수학문과 공학기술과의 긴밀한 연관성을 찾았다. 전자와 정공의 도핑 대칭성을 확립한 Nd-Ce-Cu-O의 발견은 물성의 정확한 이해에 기초한 성공이었고, 산화물 고온 초전도체들의 전자쌍 파동함수의 대칭성에 관한 논의들에서 최근 연구의 주종을 이루고 있는 Josephson-coupling과 Photoemission등의 직관적인 결과를 주는 측정 실험들은 고도의 첨단기술과 죠셉슨 접합 등의 새로운 초전도 물성개념의 정확한 이해를 요하는 연구들이었다. 이러한 새로운 초전도 개념들의 토대위에 현 응용분야들의 추세를 대략 살핌으로써 부실하나마 미래의 차원 높은 수요에 대비한 학문적, 기술적 준비를 시도해 보았다.
본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 예기치 않은 불규칙한 지면 환경 하에서 안정성을 확보하기위한 보행 전략을 제시한다. 휴머노이드 로봇의 안정성에 관한 지표로 널리 사용되는 ZMP(Zero Moment Point)나 COG(Center Of Gravity)를 이용한 방법은 많은 양의 연산을 필요로 하고, 주로 외부에서 가해지는 임의의 힘에 대처하는데 초점을 맞추고 있다. 휴머노이드 로봇의 불안정성을 유발하는 또 다른 주요한 원인으로 예기치 못한 지면 환경을 꼽을 수 있는데, 본 논문에서는 이러한 불규칙한 지형을 보행하는 휴머노이드 로봇의 실시간 안정성을 확보하는데 있어 ZMP나 COG가 아닌 지면으로부터의 반발력을 이용한 직관적인 알고리즘을 제시하며, 자체 개발된 휴머노이드 로봇 ISHURO II를 이용한 시뮬레이션으로 제시된 알고리즘을 검증한다.
본 연구에서는 기존의 펜형 장치에 진행된 촉감 연구들이 진동이나 역감의 제시에 그쳤던 것에 반해, 더욱 일반화된 펜형 장치에 상징적 의미를 포함한 정보를 전달할 수 있는 촉감 패턴을 생성하는 방법을 제시한다. 상징성이 강한 시각적 아이콘을 촉감 패턴으로 변환하기 위해 점에서 이미지와 의미를 연상해 내는 별자리의 구성방식을 분석하여 이미지를 점으로 간략화하고, 촉감 제시 장치의 핀과 연동시켜 패턴화하였다. 아울러 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 펜형 장치를 사용하는 PDA 응용 프로그램인 스케쥴러를 개발하여 생성한 촉감 패턴을 적용하였다. 본 연구는 임의적 배치 형태인 점자와 달리 촉감 패턴 자체가 상징성을 가질 수 있다는 점에서 일반인이 더욱 직관적으로 사용할 수 있다는 장점이 있으며 향후 적용한 응용 프로그램으로 사용성에 대한 검증이 필요하다. 또한 그 응용으로 일반적인 OS용 아이콘을 촉감화하거나 시각 장애인과 일반인이 모두 사용할 수 있는 Caller ID서비스, 게임 등 여러 가지 방향으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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