• 제목/요약/키워드: 함께 나누는 자연

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나누는삶 - 우리 사업장, 건강검진 받는날 - 자연을 위한 성장, 사람을 향한 발전 친환경 기업 삼성SDI울산사업장 -

  • 서희정
    • 건강소식
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    • 제33권12호
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    • pp.38-39
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    • 2009
  • 종가(宗家)에는 예로부터 웅숭깊은 기운이 서려 있다. 대한민국의 경제를 이끌고 있는 기업 중 하나인 삼성SDI 역시 지난 1970년 삼성NEC(주)를 모태로 40여년의 세월을 굳건하게 지켜왔다. 그 중 울산광역시 울주군 삼남면 가천리에 위치한 삼성SDI 울산사업장은 약 70만평의 부지에 16만 여평의 건평을 중심으로 명문종가의 명맥을 이어오고 있다. 브라운관을 만들던 최고의 전성기 1900년대를 지나 지금은 녹색성장과 함께 2차전지의 글로벌 기업으로 도약하고 있는 삼성SDI 울산사업장을 찾았다.

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Possibilistic Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘의 확장 (Extension of the Possibilistic Fuzzy C-Means Clustering Algorithm)

  • 허경용;우영운;김광백
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.423-426
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    • 2007
  • 클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

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아동과 노인간의 세대공동체 구현의 의미에 관한 연구 : 세대공동체 프로그램 참여 노인을 중심으로 (A Study of the Meaning of Intergenerational Linkages made by Children and the Elderly)

  • 나항진
    • 한국노년학
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    • 제29권4호
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    • pp.1665-1683
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    • 2009
  • 이 연구의 목적은 아동들과 노인들이 만드는 세대공동체가 노인들에게 주는 의미와 세대공동체 구현을 저해하는 요인을 밝히는 데 있다. 이를 위해 문화기술적 연구의 주요 방법인 참여관찰 및 면담 기법을 사용하였으며, 연구 참여자는 총 24명이다. 연구 결과, 노인들은 아동들과 세대공동체 구현을 위한 다양한 프로그램에 참여하면서 다음과 같은 의미체계를 만들어 갔다. 첫째, 세대 간의 의사소통이 원활해짐에 따라 세대 간의 이해가 증대된다. 둘째, 공동체 안에서의 자연스러운 조화로 함께 성장하는 문화가 형성된다. 셋째, 삶에 대한 만족감과 자신감이 회복되어 자기 효능감이 높아진다. 넷째, 유목적이고 창조적인 활동을 통하여 새로운 놀이문화를 창조한다. 다섯째, 끊임없이 배우며 나누는 기쁨을 공유한다. 그러나 이 과정에서 경직화된 관료주의적인 운영과 프로그램에 참여하는 노인들의 다양한 개인차와 같은 문제점을 발견하였다. 또 세대공동체 형성을 위한 프로그램 부족과 세대 간 접촉기회의 부족도 문제점으로 지적할 수 있었다. 그러나 세대공동체 구현을 위한 노력은 세대 간의 이해와 협조를 돕고 노인들의 성공적 노화에 기여함을 알 수 있었다.

도심형 메모리얼파크의 사회적 담론 및 인식분석을 통한 4·16 세월호 참사 추모공원 방향성 제안 연구 (A Study on the Directions of Sewol Ferry Tragedy Memorial Park Based on the Analysis on Social Discourse and Recognition Evaluation)

  • 김도훈
    • 한국조경학회지
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    • 제48권6호
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    • pp.25-38
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    • 2020
  • 세월호 참사로 희생된 250명의 아이들을 위한 추모공원 조성방향을 제안하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 먼저 지역사회 차원에서 추모공원에 대해 논의했던 사항을 이해하고, 피해당사자인 유가족들과 지역주민, 전문가들의 의견수렴을 통해 추모공원 방안을 모색하고자 했다. 유가족들과 시민들이 함께 국제공모전 시민지침서를 만들고자 진행한 참여형 워크숍, 신진디자인의 아이디어 수렴을 위한 공모전, 인문사회·문화관광·도시재생 전문가들과 함께한 특강, 홈페이지에 게시된 반대청원 등 다양한 활동들이 전개되었다. 이들 과정을 체계적으로 분석하기 위해서 사회적 담론분석 연구방법을 활용하였고, 분석된 담론을 평가하기 위하여 4가지 범주로 유형화하고 기능 및 역할을 15가지로 세분화 했다. 이렇게 도출된 담론들의 우선순위 및 적정성 평가를 위하여 활동가, 공무원, 전문가 30명을 대상으로 계층화 분석방법(AHP)을 수행했고, 설문조사를 시행하여 세월호 유가족 포함 지역주민 467명이 생각하는 추모공원에 대한 인식을 분석했다. 그리고 분석된 연구결과를 바탕으로 세 가지 추모공원 방향을 제안했다. 첫 번째는 일상 속에서 기억하는 추모공원이다. 기존의 추모공원처럼 경건함과 엄숙함으로 아픔과 슬픔을 나누는 공간의 모습에서 탈피하여 문화적 콘텐츠가 다양한 공원이 되어야 한다는 것이다. 그리고 이러한 공원생활 속에서 희생된 아이들을 자연스럽게 만나게 되고, 기억하는 것이 나아가야 하는 방향이다. 두 번째는 지역사회의 변화와 혁신을 유도하는 촉매제와 같은 공원이다. 세월호 추모공원이 존재함에 따라 지역사회에 직·간접적인 영향으로 변화를 줄 수 있는 공간이 되어야 한다. 중장기적인 관점에서 작은 공간 하나 만드는 것을 넘어 지역사회의 변화와 혁신을 만들어가는 계기가 되어야 한다. 세 번째는 사회적 공유과정을 거쳐서 모든 이들이 함께 하는 공원이 되어야 한다는 지점이다. 도심형 메모리얼 파크가 혐오시설이라는 인식 때문에 아직도 반대하는 이들이 일부 있는데, 이들을 포용하여 함께 할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다. 본 연구를 통해서 도출된 연구내용이 2021년 예정된 국제설계 공모지침서에 반영되고, 중장기적 관점에서 지속적 공원운영 관리 가이드라인 역할을 하도록 하는 것이 목적이다.

PFCM 클러스터링 기법의 개선 (Improvement of the PFCM(Possibilistic Fuzzy C-Means) Clustering Method)

  • 허경용;최세운;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.177-185
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    • 2009
  • 클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means(PFCM) 방법에 Gath-Geva(CG)의 방법을 적용하여 PFCM을 개선한다. 제안한 방법은 PFCM 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.