• 제목/요약/키워드: Adam

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Research Activities for Cyber Characters in Korea

  • Lee, Ee-Taek;Park, Chan-Jong;Park, Jung-Jo
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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    • pp.11-14
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    • 1999
  • The forthcoming century will be the "era of cyber society" . In a virtual environment, a cyber character plays the role of an agent for the human being. In this paper, we introduce active researches of industries, universities, and research institutes in Korea. After Adam Soft Inc. presented a cyber singer,“Adam”, a few cyber characters have succeeded commercially through Internet, TV, CF, movies and etc. Some universities had their own characters to make fundamental researches in the fields of modeling, motion control, and VR. Research institutes have been funded recently to a cyber character related researches. This paper briefly reviews the recent research works, and future trends in Korea. in Korea.

Comparison of Different Deep Learning Optimizers for Modeling Photovoltaic Power

  • Poudel, Prasis;Bae, Sang Hyun;Jang, Bongseog
    • 통합자연과학논문집
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    • 제11권4호
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    • pp.204-208
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    • 2018
  • Comparison of different optimizer performance in photovoltaic power modeling using artificial neural deep learning techniques is described in this paper. Six different deep learning optimizers are tested for Long-Short-Term Memory networks in this study. The optimizers are namely Adam, Stochastic Gradient Descent, Root Mean Square Propagation, Adaptive Gradient, and some variants such as Adamax and Nadam. For comparing the optimization techniques, high and low fluctuated photovoltaic power output are examined and the power output is real data obtained from the site at Mokpo university. Using Python Keras version, we have developed the prediction program for the performance evaluation of the optimizations. The prediction error results of each optimizer in both high and low power cases shows that the Adam has better performance compared to the other optimizers.

특수점검 (special inspection)

  • 유호정
    • 방재와보험
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    • 통권103호
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    • pp.66-69
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    • 2004
  • 이 글은 Fire Provention Fire Engineers journal 2004년 5월에 수록된 Armando Herrera, Aron Adams의 글로, 저자들은 $특수점검자^{(주)}(special inspector)를 통해 제연시스템을 테스트하여 어떻게 시간과 금전을 절약할 수 있는지를 설명한다.

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갈라진 두 마음의 자기의식 정보 (Self-Consciousness Information of Branching Minds)

  • 김명석
    • 철학연구
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    • 제142권
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    • pp.27-50
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    • 2017
  • 우리가 기억을 잃었거나 자아 정체성이 흐려졌을 때 마치 하나의 마음이 여러 마음들로 갈라지는 양 느껴질 수 있다. 어젯밤 누군가 나의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 나를 만들었다면, 두 명의 나들은 자신의 기존 믿음들을 어떻게 바꾸어야 하는가? 이러한 생각 실험은 자기 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보의 본성을 성찰하는 철학 탐구의 한 조각이 될 수 있다. 우리는 이 글에서 두 아담 문제라 부를 수 있는 새로운 생각 실험을 선보이고자 한다. 일요일 저녁 아담이 잠들자마자 철학자 로로는 아담의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 아담을 만든다. 이들은 다른 방에서 따로 자고 있다. 이내 로로는 동전을 던져 앞면이 나오면 두 아담들 가운데 오직 하나만 마구잡이로 뽑아 월요일 아침에 깨운다. 그 동전이 뒷면이 나오면 두 아담들을 모두 깨운다. 이러한 실험 설정에서 월요일 아침에 깨어난 이에게 묻는다. 일요일 한밤에 던진 동전이 앞면이 나왔으리라고 얼마큼 믿는가? 이 글은 이 물음의 올바른 답변이 1/2이라는 것을 논증한다. 두 아담 문제에서, 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보는, 한 사람이 아니라 여러 사람이 지금 깨어나 있다는 주장을 뒷받침하는 증거로 쓸 수 없다.

측정방법에 따른 국내산 산양유의 체세포수 비교 (Comparison of Measuring Methods for Somatic Cell Count in Goat Milk)

  • 이승규;김민경;이연정;정석근;오미화;김동훈;박광욱;이완규;함준상
    • 한국축산식품학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.120-123
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    • 2010
  • 산양유의 체세포수는 측정방법에 따라 많은 차이가 보고되고 있으나 국제적인 표준방법으로 pyronin Y-methyl green stain에 의한 직접현미경법이 사용되고 있다. 8개 목장 총 48개 시료를 pyronin Y-methyl green stain에 의한 직접검경법, 국립축산과학원에서 보유중인 ADAM-SCC, 충청북도 축산위생연구소에서 보유중인 Somacount 500으로 측정하여 결과를 비교하였다. Pyronin Y-methyl green stain 측정시 전체 평균은 $7.3{\times}10^5$ cells/mL인 반면 ADAMSCC와 Somacaount 500은 각각 $4.9{\times}10^5$$11.6{\times}10^5$ cells/mL로 나타나 과소 또는 과대평가되는 결과를 보였다. 직접현미경법과 ADAM-SCC또는 Somacaount 500과의 상관계수는 각각 0.0332 또는 0.2285로 매우 낮으며 장비간의 상관계수도 0.1552로 매우 낮게 나타났다. 산양유의 체세 포수 저감을 위해서는 측정장비의 개발이 필요하며 장비를 표준화하기 위한 표준측정법으로 pyronin Y-methyl green stain의 채택이 필요하다.

허치슨, 흄, 아담 스미스의 도덕감정론에 나타난 공감의 역할과 도덕의 규범성 (The Role of Sympathy and Moral Nomativity in Moral Sentimentalism of Hutcheson, Hume, and Adam Smith)

  • 양선이
    • 철학연구
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    • 제114호
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    • pp.305-335
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    • 2016
  • 18세기 영국 도덕철학자 허치슨, 흄 그리고 아담 스미스는 데카르트와 스피노자의 합리주의적 윤리학에 반대하여 도덕은 행위자의 행위나 성격에 대해 승인 또는 불승인을 느낄 수 있는 도덕감에서 생긴다고 보았다. 이들은 '도덕감(moral sense)'이라는 개념은 공유하지만 이러한 도덕감이 어떻게 작동하는지에 대해서는 서로 다른 입장을 취한다. 즉 도덕감이 발생하는 기제를 설명하기 위해서 허치슨은 도덕감이 모든 인간에게 선천적으로 내재하는 고유한 정신적 능력으로서 신의 섭리에 의해 보증되는 것이라 보았다. 흄과 아담 스미스는 허치슨의 선천적인 내재적 도덕감의 존재를 부정하고 공감의 원리에 호소함으로써 도덕의 자연화를 시도했다. 많은 사람들은 흄과 스미스의 도덕 감정론이 유사하다고 생각하지만 '공감'에 관한 이 둘의 설명 방식에는 상당한 차이가 있다. 이 논문에서 우리는 그러한 차이점을 살펴 보게 될 것이다. 흄과 아담 스미스는 허치슨이 도덕감의 근원을 신에게 둔 것에 반대하여 도덕감의 발생 기제를 공감의 원리를 통해 설명함으로써 도덕의 자연화를 시도했지만 흄은 도덕의 궁극적 기준을 사회적 효용성 또는 관습적 규약에 둠으로써 외적인 기준을 택한 반면, 아담 스미스는 궁극적인 도덕적 기준으로 '공평무사한 관망자'의 판단 즉 '양심'이라는 내적 기준을 택했다. 스미스의 공평무사한 관망자는 개별성과 보편성 간의 간격을 메꾸고 실천적 이성을 작동케하는 수단이라 볼 수 있다. 이 논문에서 나는 공감에 관한 흄과 아담 스미스의 입장의 차이점을 밝히고 이러한 각각의 입장이 도덕의 규범성으로서 어떻게 작동하는지를 보이고자 한다.

HRNet 기반 해양침적쓰레기 수중영상의 의미론적 분할 (Semantic Segmentation of the Submerged Marine Debris in Undersea Images Using HRNet Model)

  • 김대선;김진수;장성웅;박수호;공신우;곽지우;배재구
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1329-1341
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    • 2022
  • 해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.