• 제목/요약/키워드: Model uncertainty

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<열녀함양박씨전>의 박씨와 『삼강행실도: 열녀편』의 관계를 통해 본 열녀제작의 심리적 요인 (The psychological factors of creation of virtue women based on the relationship between Mrs. Park in and Samganghaengsildo's the virtuous women volume)

  • 서은아
    • 고전문학과교육
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    • 제16호
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    • pp.273-296
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    • 2008
  • The author analyzed the psychological factors which affected on the way of Mrs. Park in the became a virtuous woman and compared these psychological factors with a virtuous women in Samganghaengsildo based on the relationship between Mrs. Park in and Samganghaengsildo's the virtuous women volume. First of all, it's about the power of authority on women. The volume of Samganghaengsildo's virtuous women was about the group of women who were recognized as virtuous women by the king who had absolute power at the time period. The volume of Samganghaengsildo's virtuous women was very well known for women. This book had a huge impact on women since the government authority educated the women using this book. In addition, the incredible events which were written in Samganghaengsildo indicated that the behavior of virtue was the right thing to follow since even super power recognized it as a good thing to do and the woman might be punished when she didn't follow the behavior of virtue. Second, it was based on the similarity of circumstance and uncertainty for the future. Mrs. Park in showed similar behavioral patterns with a virtuous woman in Samganghaengsildo since she took her role model from the virtuous woman. When Mrs. Park lost her husband, she was not sure about her future and the volume of Samganghaengsildo pointed out that there was another world after the death and she would meet her husband again after the death. In addition, the incorrect information that she would feel better psychologically when she followed her dead husband instead of living herself. Third, it is about the resemblance of obsessive mind and self internalization. The examination of the record of Mrs. Park showed that Mrs. Park tried to internalize integrity, loyalty, and virtue of virtuous women in Samganghaengsildo and became herself like virtuous women. In addition, the woman's obsessive mindset remarkly reflected in Samganghaengsildo. For instance, Mrs. Park in held to the time of death of her husband and the writer who wrote about the behavior of Mrs. Park also emphasized that the time of death of Mrs. Park was closed to the time of the death of her husband. This explained that the obsessive mindset of women in the epic of virtue women could have influence on the women's mind who tried to show the similar behavior with a virtue woman and internalize it. Finally, the people of the day also were not free from it.

패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 (Scheduling of Parallel Offset Printing Process for Packaging Printing)

  • 문재경;태현철
    • 한국포장학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.183-192
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    • 2022
  • 본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

천리안위성 2A호 위성영상을 위한 영상융합기법의 비교평가 (A Comparison of Pan-sharpening Algorithms for GK-2A Satellite Imagery)

  • 이수봉;최재완
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.275-292
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    • 2022
  • 기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

불확실성이 높은 의사결정 환경에서 SR 기반 강화학습 알고리즘의 성능 분석 (Evaluating SR-Based Reinforcement Learning Algorithm Under the Highly Uncertain Decision Task)

  • 김소현;이지항
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권8호
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    • pp.331-338
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    • 2022
  • 차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.

한국판 동성애자/양성애자 다차원 정체성 척도 타당화 (Validation of the Korean Version of the Lesbian, Gay, and Bisexual Identity Scale)

  • 이소정;김은하
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제28권2호
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    • pp.133-161
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    • 2022
  • 본 연구에서는 동성애자와 양성애자의 정체성을 다차원적으로 측정하기 위해 Mohr와 Kendra(2011)가 개발한 The Lesbian, Gay, and Bisexual Identity Scale(LGBIS)을 한국어로 번안하고 타당화하였다. 이를 위해, 한국어로 번역한 LGBIS를 201명의 동성애자와 양성애자에게 실시하여 탐색적 요인분석을 실시하였고, 그 결과, 요인 부하량이 낮은 한 문항을 삭제하고 8개 하위요인(26문항)으로 한국판 LGBIS를 구성하였다. 8개 하위요인은 원척도와 동일하게 수용걱정, 은닉 동기, 정체성 불확신, 내면화된 동성애 부정, 고된 과정, 정체성 우월, 정체성 긍정, 정체성 중심이었다. 또한, 한국판 LGBIS의 신뢰도를 살펴본 결과, '은닉 동기'를 제외한 모든 하위요인의 내적합치도는 만족스러운 것으로 확인되었다. 다음으로, 210명의 동성애자와 양성애자를 대상으로 확인적 요인분석을 통해 8요인 모형(26문항)이 양호한 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 마지막으로, 한국판 LGBIS의 타당도 검증을 위해, 각 하위요인과 정체성 및 심리적 기능을 측정하는 척도간의 상관관계를 분석하였다. 본 연구를 통해 한국판 LGBIS는 총 26문항, 8개 하위요인으로 구성된 척도로, 국내 동성애자와 양성자에게 사용하기에 타당한 것으로 확인되었다.

BEEF MEAT TRACEABILITY. CAN NIRS COULD HELP\ulcorner

  • Cozzolino, D.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1246-1246
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    • 2001
  • The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.

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사법적 의사결정시 나타나는 배심원 판단편향: 검사구형량의 정박효과 (Juror Judgmental Bias in Korean Jury Trial: Sentencing Demand and Anchoring Effect)

  • 이유미;조영일
    • 한국심리학회지:법
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    • 제11권3호
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    • pp.329-347
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    • 2020
  • 사람들은 불확실한 상황에서 판단을 내릴 때 외부에서 주어진 정보의 영향을 받아 그 정보의 근사치로 판단을 내리는 경향이 있으며 이를 정박효과(anchoring effect)라고 한다. 본 연구에서는 배심원들이 사법적 의사결정을 내릴 때 나타나는 정박효과를 연구 문제로 설정하였다. 사법적 의사결정 상황에서는 검사구형량이 정박점으로 작용하여 최종 판결되는 양형이 검사구형량과 유사해지는 현상이 나타난다. 본 연구는 배심원 자격이 있는 만 20세 이상의 대학생들을 대상으로 진행되었다. 연구 1에서는 범죄사건의 경중과 정박크기에 따른 정박효과의 차이를 검증하였다. 그 결과 중범죄사건에서 경범죄사건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 또한 경범죄사건의 저정박 조건에서 고정박 조건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 연구 2에서는 정서상태에 따라 정박효과가 달라짐을 검증하였다. 그 결과 분노정서를 느낄 때 슬픔정서를 느낄 때보다 정박효과가 강하게 나타났다. 마지막으로 정박효과를 약화시키는 방안에 대한 연구 3에서는, 정박효과의 접근가능성 모델이 활성화되는 것을 방지할 때 정박효과가 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 배심원의 사법적 의사결정과정에서 나타나는 정박효과와 관련된 문제들을 파악하고 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.

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국내 확률론적 지진계수 생성 (Development of Probabilistic Seismic Coefficients of Korea)

  • 곽동엽;정창균;박두희;이홍성
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제25권10호
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    • pp.87-97
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    • 2009
  • 지진계수는 지진재해도 함께 지표면에서의 설계응답스펙트럼을 생성하는데 사용된다. 지진계수는 일반적으로 결정론적인 방법으로 도출되는 반면 지진재해도는 확률론적으로 계산되어 이들은 혼용될 수 없으나, 국내외 내진설계기준에서는 이들을 명확한 근거없이 혼용하고 있다. 이와 같은 근본적인 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 지진재해분석과 암반노두에서는 동일한 결과를 재현하되 지반응답해석 기능을 추가하여 토층에서의 부지증폭현상을 고려한 확률론적인 지진계수를 도출할 수 있는 신(新) 지진재해분석 기법을 적용하였다. 신(新) 지진재해분석 기법의 또다른 장점은 지반의 불확실성과 임의성을 합리적으로 고려할 수 있다는 점이다. 본 연구에서 계산된 확률론적 지진계수는 내진설계기준(II)과 국내에서 제안된 지진계수 세트들과 비교하여 차이점을 분석하였다. 비교 결과, 내진설계기준(II)과는 현격한 차이가 있는 반면, 또다른 지진계수와는 일부 지반분류에서만 차이가 나는 것으로 나타났다.

군중 밀집 위험도 시뮬레이션 기반의 인파 관리 안전대책 수립 (Establishment of Crowd Management Safety Measures Based on Crowd Density Risk Simulation)

  • 김현철;임형준;이승현;주영범;권순조
    • 한국안전학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.96-103
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    • 2023
  • Generally, human stampedes and crowd collapses occur when people press against each other, causing falls that may result in death or injury. Particularly, crowd accidents have become increasingly common since the 1990s, with an average of 380 deaths annually. For instance, in Korea, a stampede occurred during the Itaewon Halloween festival on October 29, 2022, when several people crowded onto a narrow, downhill road, which was 45 meters long and between 3.2 and 4 meters wide. Precisely, this stampede was primarily due to the excessive number of people relative to the road size. Essentially, stampedes can occur anywhere and at any time, not just at events, but also in other places where large crowds gather. More specifically, the likelihood of accidents increases when the crowd density exceeds a turbulence threshold of 5-6 /m2. Meanwhile, festivals and events, which have become more frequent and are promoted through social media, garner people from near and far to a specific location. Besides, as cities grow, the number of people gathering in one place increases. While stampedes are rare, their impact is significant, and the uncertainty associated with them is high. Currently, there is no scientific system to analyze the risk of stampedes due to crowd concentration. Consequently, to prevent such accidents, it is essential to prepare for crowd disasters that reflect social changes and regional characteristics. Hence, this study proposes using digital topographic maps and crowd-density risk simulations to develop a 3D model of the region. Specifically, the crowd density simulation allows for an analysis of the density of people walking along specific paths, which enables the prediction of danger areas and the risk of crowding. By using the simulation method in this study, it is anticipated that safety measures can be rationally established for specific situations, such as local festivals, and preparations may be made for crowd accidents in downtown areas.

딥러닝 기반 국내 지반의 지지층 깊이 예측 (Deep Learning based Estimation of Depth to Bearing Layer from In-situ Data)

  • 장영은;정재호;한진태;유용균
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제38권3호
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    • pp.35-42
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    • 2022
  • 지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.