이 논문의 목적은 과학지식사회학의 대표적 사례 연구에 해당하는 보일의 공기펌프에 대한 세이핀의 연구를 중심으로 사회구성주의의 타당성을 검토하는 것이다. 나는 이 글에서 과학적 활동은 인식적 차원과 비인식적 차원을 갖고 있으며 사회구성주의는 후자를 강조한 나머지 전자의 중요성을 무시함으로써 과학적 지식에 대한 균형 잡힌 이해를 제공할 수 없다는 것을 주장한다. 논의 순서는 우선 진공펌프에 관한 보일과 홉스의 논쟁의 인식적 차원이 검토되고 이어서 비인식적 차원을 강조하는 세이핀의 설명이 검토된다. 이러한 논의를 바탕으로 세이핀의 사회구성주의의 한계점이 지적된다.
본 논문에서는 지능형 로봇의 구현을 위한 효율적인 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 2차원 기반 제스처 인식 방법들은 제스처의 3차원 특성을 정확하게 표현할 수 없으며, 3차원 정보를 추가로 사용하는 경우 3차원 데이터의 에러와 시스템의 복잡성 때문에 그 활용에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 이들 단점을 보완하기 위하여, 3차원 공간에서의 제스처를 효율적으로 정량화하는 방법으로 2차원 형상 정보와 3차원 깊이 정보를 동시에 포함하는 제스처 캡처링 모델 APM(active plane mode)을 제안한다. APM은 외관 특성 및 영상의 노이즈에 덜 민감한 특징이 있으며, 행위자의 변화에도 보다 안정적인 인식을 수행할 수 있는 장점이 있다. 이렇게 추출된 제스처 특징은 주성분 분석법(PCA)과 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 분석되고, 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 서로 다른 15명의 제스처에 대해 실험한 결과 $90\%$ 이상의 인식 결과를 보였으며, 지능형 로봇뿐만 아니라 지적 인터페이스 시스템과 같은 여러 응용 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 비정형구조인 한옥 구조물을 LOD3 수준의 3차원 객체로 제작하여 국내 외로 대중화된 오픈플랫폼에 탑재함으로써 한옥 구조물의 3차원 모델링을 통한 3차원 지도 제작의 가능성을 확인하였다. 또한, BIM 기반을 이용한 한옥의 3차원 모델 제작을 통해 실내 공간정보에 대한 3차원 모델링을 수행함으로써 한옥 구조물의 3차원 표현기법과 상위 표현방법의 발전가능성을 확인하고자 하였다. 아울러 비정형 구조물인 한옥의 LOD4단계 수준의 공간정보 표현의 가능성을 제시하였으며 현재 국내 외에서 제공되고 있는 공간정보 오픈플랫폼의 허용 데이터 크기의 한계에 의하여 탑재는 불가능함 또한 확인하였다.
최근 서구화된 생활습관과 만성퇴행성 질환으로 비만이 증가하고 있다. 1996년 세계보건기구에서는 비만을 치료해야 할 질병으로 규정하였고 체중감량은 비만인의 질병의 치료, 성인병의 예방 차원에서도 바람직하다고 볼 수 있다. 그러나 최근 건강에 대한 관심도가 증가하고 다이어트 산업이 성장하면서 매스컴의 영향에 의해 지나치게 마른 것을 선호하는 사회분위기가 조성되어 젊은 여성들이 신체에 자신감을 갖지 못하고 다양한 체중조절을 시도하고 있어 무분별한 다이어트로 인한 건강상의 문제가 지적되고 있다.(중략)
지적구조의 시각적인 표현을 위해서 오랫동안 다차원척도법이 사용되어 왔으나, 최근에는 패스파인더 네트워크와 같이 네트워크의 형태로 표현하는 방법이 확산되고 있다. 다차원척도법에 대해서는 생성된 2차원 지도의 품질을 평가하기 위한 합치도 지표로 STRESS나 RSQ를 비롯한 여러 종류가 사용되고 있는 반면, 네트워크 표현에 대해서는 마땅한 합치도 지표가 아직까지 제안되지 않았다. 이 글에서는 개체 간의 연관성을 네트워크로 표현할 경우에, 생성된 네트워크 구조를 평가하기 위한 합치도 지표로 NetRSQ를 제안하였다.
정부의 벤처 활성화 대책에 발맞춰 최근 산업은행은‘기업금융 활성화를 위한 기술평가제도(2호)’를 발표하였다. 보고서에 따르면‘기술이전촉진법’과‘벤처특별법’등 기술거래를 위한 기술가치평가의 근거가 마련되어있지만, 미래가치 평가를 위한 평가시스템과 전문기관 및 인력이 필요하다고 지적하였다. 또, 벤처 활성화를 위해 기술평가의 표준화 추진과 평가모델 신뢰성을 제고하는 한편 정부차원의 적극적인 지원방안을 수립해 기업금융을 연계할 필요가 있다고 주장하였다. 다음은 산업은행의 보고서를 정리한 글이다.
본 논문에서는 투과형 토머그래피 영상재구성을 위하여 EM 알고리즘을 사용하는 경우에 발생하는 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 일반적으로 토머그래피 영상재구성과 같은 다-차원의 모수 추정인 경우에서는 그것의 페널티 함수의 헤이지안행렬의 역행렬 차수가 매우 높기 때문에 그것을 직접적으로 계산할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PEMG-1 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 페널티 함수를 사용하는 그래디언트 형태의 알고리즘인데 이것은 Lange(1995)과 Green(1990)의 알고리즘에서 지적된 문제점을 동시에 해결할 수 있다.
급변하는 국제 기술 환경에서 생존하기 위해서는 미래를 이끌어갈 전략기술을 확보하는 것이 무엇보다 필요하다. 미국,EC,일본 등 각국의 정부는 이를 위해서 국가적 차원에서 연구 개발
사업을 추진하고 있으며 현재 우리 정부가 추진하고 있는 G7 프로젝트도 바로 이러한 시도라고 할 수 있다. 이 국가연구개발사업을 효율적으로 추진하여 소기의 목적을 달성하기 위해서는,
전략 기술들의 발전 전망과 기술 선진국들의 연구 개발동향을 전망하여 우리의 구체적인 목표들을 점검하는 것이 중요하다. 이러한 취지하에 본호에서는 21세기를 선도할 주요 전략기술의 동향과 전망을 살펴보기로 한다. (편집자 주)
본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고차원의 자료를 저차원으로 변환시켜 시각화하는 다양한 방법들을 소개하였다. 차원 축소는 크게 선형 방법과 비선형 방법으로 나눌 수 있는데 선형 방법으로 주성분 분석, 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였고 비선형 방법으로 커널 주성분 분석, 자기조직도, 국소 선형 사상, Isomap, 국소 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였으며, 가장 최근에 제안되었으며 매우 널리 사용되고 있지만 통계학 분야에는 비교적 생소한 t-SNE에 대하여 자세히 소개하였다. t-SNE를 이용한 간단한 예제를 제시하고 t-SNE의 장단점을 지적한 최근 연구 논문을 소개하고 제시된 향후 연구 과제들을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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