최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
일부 예술가와 과학자의 물리적 현상과 그 표현형식에 대한 연구에서 시작된 애니메이션은 20세기후반에 들어 인식론과 이미지 생산 기술의 급속한 발달에 힘입어 기존의 미디어 기능을 통합, 재창조를 수행하며 대중문화콘텐츠 형성에 핵심적인 요소로 인식되어 왔다. 현대의 애니메이션은 작가의 예술 활동만큼이나 상업성과 흥행 여부도 강조되며 그 대상인 관객도 배제할 수 없다. 이것은 애니메이션이 예술적 의미에서 상업적 의미까지 그 범위가 확장되었음을 뜻한다. 관객은 애니메이션에서 단순히 '볼거리'와 '들을 거리' 만을 제공받고자 하는 것이 아니며 그이상의 간접적인 정신적 충족을 요구한다. 반면 연출자는 관객의 몰입을 이끌어내 자신이 의도한 신비화된 세계관으로 작품 안으로 유도하고자 한다. 여기서 관객과 연출자간의 충돌이 일어나며 연출자에게는 그 해결점으로 '소통에 대한 기교와 기술'이 요구된다. 어떻게 말할 것인가'로 축약되는 소통의 기술은 애니메이션 연출가가 관객에게 접근하는 표현 방법이며 관객의 심리적 면과 밀접한 관계가 있다. 관객은 연출자와 시점의 동일선상에 놓이지만 화면이라는 제한적 공간에서 재현되기 때문에 관객은 수용하는 입장이고 연출자는 제공하는 입장이기에 연출자에게 주도권이 부여되기 때문이다. 이러한 이유로 연출자는 관객의 심리적인 면에 주의를 기울일 필요가 있고 정신분석학의 이론에 따라 설명이 가능하다. 본고에서는 애니메이션이 "어떻게 관객과 연출자가 동일선상에 놓일 수 있는가?" 하는 논리 아래 관객의 심리현상중 하나인 '시각포획 현상'으로 일어나는 '선택적 주의집중'과 하위 개념인 '목표 지향적 선별기능'과 '자극에 의한 포착기능'을 심리학 이론의 배경으로 자료를 삼고자 한다. 또한 그에 따른 관객의 선택적 주의집중을 이끌어내는 유도장치들이 애니메이션 안에서 어떻게 적용되고 있는가를 고찰해보자 한다.
목적 : 본 연구의 목적은 지역사회에 거주하는 일반노인들의 사회적지지, 사회적관계망이 삶의 질에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구방법 : 연구 대상은 부산광역시, 경상북도 경주시에 소재한 장애인복지관, 보건소, 노인복지관 13곳의 건강한 남 여 노인 75명을 대상으로 하였다. 일반적 특성, 인지능력, 사회적지지, 사회적관계망, 삶의 질이 포함된 설문지를 통해 조사하였고, 대상자 선정 기준에서 제외된 12명을 제외한 63명을 대상으로 분석하였다. 결과 : 삶의 질에 영향을 미치는 변인들의 상관관계를 분석 한 결과 접촉빈도(p<.05)와 친밀도(p<.001) 그리고 사회적지지(p<.001)에서 정적인 상관관계가 나타났다. 최종적으로 지역사회거주 일반노인의 삶의 질에 영향을 미치는 변인으로는 친밀도(p<.001)로 분석되었다. 결론 : 지역사회 거주하는 일반노인들의 친밀도가 삶의 질에 영향을 미치는 주요 변인으로 파악되었다. 수동적인 삶을 살아가는 노인이게 있어 사회관계망의 질적 특성인 친밀도의중요성을 확인할 수 있었다.
This article is to analyse the economic efficiency of capital market, which plays a role of resource allocation in terms of financial claims such as stock and bond. It provides various contributions to the welfare theoretical aspects of modern capital market theory. The key feature that distinguishes the theory described here from traditional welfare theory is the presence of uncertainty. Securities has time dimensions and the state and outcome of the future are really uncertain. This problem resulting from this uncertainty can be solved by complete market, but it has a weak power to explain real stock market. Capital Market is faced with the uncertainity because it is a kind of incomplete market. Individuals and firms in capital market made their consumption-investment decision by their own criteria, i. e. the maximization of expected utility form intertemporal consumption and the maximization of the market value of firm. We noted that allocative decisions that had to be made in the economy could be naturally subdivided into two groups. One set of decisions concerned the allocation of first-period resources among consumption $C_i$, investment in risky firms $I_j$, and riskless investment M. The other decisions concern the distribution among individuals of income available in the second period $Y_i(\theta)$. Corresponing to this grouping, the theoretical analysis of efficiency has also been dichotomized. The optimality of the distribution of output in the second period is distributive efficiency" and the optimality of the allocation of first-period resources is 'the efficiency of investment'. We have found in the distributive efficiency that the conditions for attainability is the same as the conditions for market optimality. The necessary and sufficient conditions for attainability or market optimality is that (1) all utility functions are such that -$\frac{{U_i}^'(Y_i)}{{U_i}^"(Y_i)}={\mu}_i+{\lambda}Y_i$-linear risk tolerance function where the coefficients ${\mu}_i$ and $\lambda$ are independent of $Y_i$, and (2) there are homogeneous expectations, i. e. ${\Large f}_i(\theta)={\Large f}(\theta)$ for every i. On the other hand, the efficiency of investment has disagreement about optimal investment level. The investment level for market rule will not generally lead to Pareto-optimal allocation of investment. This suboptimality is caused by (1)the difference of Diamond's decomposable production function and mean-variance valuation model and (2) the selection of exelusive investment or competitive investment. In conclusion, this article has made an analysis of conditions and processes of Pareto-optimal allocation of resources in capital marker and tried to connect with significant issues in modern finance.
자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.
유비쿼터스 서비스의 성장과 함께 여러 종류의 애드 혹 네트워크가 등장하게 되었다. 특히 애드 혹 네트워크에는 무선 센서 네트워크와 모바일 애드 혹 네트워크가 많이 알려져 있는데, 앞서 서술한 두 가지 네트워크의 특성을 혼합한 무선 애드 혹 네트워크도 존재한다. 본 논문은 LEACH 라우팅 프로토콜을 혼합 네트워크 환경에 적합하도록 개선한 변형된 LEACH 프로토콜 제안한다. 즉 제안한 라우팅 프로토콜은 대규모 이동 센서 노드로 구성된 네트워크에서 노드 검출과 경로 탐색 및 경로 유지를 제공하며, 동시에 노드의 이동성, 연결성, 에너지 효율성을 유지할 수 있다. 제안한 라우팅 프로토콜은 멀티-홉(multi-hop) 및 멀티-패스(multi-path) 알고리즘을 적용하고, 토플로지 재구성 기법으로는 이동중인 대규모 노드에 대한 노드 이동 평가, 진동 센서, 효율적인 경로 선택과 데이터 전송 기법을 이용하여 구현하였다. 실험에서는 제안한 프로토콜과 기존의 전통적인 LEACH 프로토콜을 비교하여 성능을 나타내었다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
우리는 본 연구를 통해 VR 환경에서 문서 뷰어가 본격적인 연구·개발과 상용화의 필요성이 있는지를 검증하기 위하여 사용자의 사용만족도를 연구하고자 한다. VR 콘텐츠는 사실적인 3D 그래픽과 360도 비디오로 구성되어 있으며, 공감각적인 경험과 몰입을 제공한다. 이러한 개념을 PDF나 PPT, Word, CAD 등의 문서를 보는 시스템으로도 활용할 수 있는 VR 문서뷰어 프로토 타입을 개발 및 테스트하였다. 사용자의 신체 인터랙션에 따라, 시야의 방향에 따라 인터랙티브한 뷰 환경을 제공하는 뷰어로써 작용할 수 있으며, 뷰어를 이용할 시 사용자의 높은 몰입도와 집중도를 이끌어낼 수 있는 것이 VR 문서뷰어의 특징이라고 할 수 있다. 개발된 프로토 타입을 100명의 VR 경험자 및 디바이스 소유자들로 이루어진 테스트 군에 하루에 약 1시간, 3일 동안 테스트를 진행한 후 고정선택 질문의 형태 설문조사를 진행하였다. VR에 최적화된 시스템으로 개발한다면 문서뷰어를 통해 볼 수 있는 다양한 데이터에 모두 적용될 수 있으며 2D와 3D를 아우르는 뷰어 환경을 제공하여 기존의 문서뷰어를 뛰어넘는 새로운 시스템으로 사용자를 만족할 수 있을 것이라는 결론을 도출했다. 문서 뷰어에서 중요한 것은 사용자 만족과 지속 사용의도와 관련된 집중도이다. 본 연구는 가상현실 환경에 맞는 문서 뷰어의 프로토 타입 연구로써, 문서를 읽을 시 몰입감을 이끌어내고 시각적인 피로도와 문서의 시각적 인지에 효과적인 새로운 문서 뷰어의 방향을 제시해 줄 수 있을 것이다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
실세계에는 다양한 최적화 문제가 존재하고 이를 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 최적화 문제는 목적 함수의 결과 값을 최대 혹은 최소로 만드는 파라미터의 조합을 찾는 문제이다. 하모니 탐색은 이러한 최적화 문제 해결을 위한 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 재즈 음악의 즉흥 연주를 모방하여 고안되었다. 하모니 탐색은 현재 토목, 컴퓨터, 에너지, 의료, 수질 공학 등 다양한 분야의 최적화 문제에 활발히 적용되고 있다. 하모니 탐색은 동작 원리가 간단하고 제약조건이 있는 최적화 문제에서 빠르게 동작한다는 장점이 있다. 특히 경험적 도함수를 통해 해를 개선하여 낮은 반복 횟수로 높은 정확도를 보인 사례들이 존재한다. 본 논문에서는 하모니 탐색의 동작 원리를 설명하고 최근 3년간 수행된 주요 연구들을 분류, 각 분류에 따라 요약 및 소개, 향후 연구 방향을 제시한다. 분류는 분야별 리뷰, 알고리즘 분석 및 이론, 실세계 문제에 대한 적용으로 나누고 실세계 문제에 대한 적용은 다른 메타휴리스틱 알고리즘과의 결합 여부, 최적화 목적에 따라 분류하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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