본 논문에서는 신경망 기반의 지능형 게임 캐릭터를 구현하는 방법을 제안한다. 지능 캐릭터를 구현하는 신경망은 상대방 캐릭터의 행동과 상대방 캐릭터와의 거리를 입력받아 지능 캐릭터의 행동을 결정하여 출력한다 신경망은 두 캐릭터들의 행동으로 인한 점수를 강화 값으로 사용하여 강화 학습된다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해서 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경에서 여러 가지 실험을 수행하였다. 실험 견과 제안한 지능형 캐릭터가 게임의 규칙을 잘 학습할 수 있음을 보였다. 제안된 방법은 대전 게임뿐만 아니라 대규모 온라인 게임상의 캐릭터 구현에도 적용될 수 있다.
한자가 유입된 당시 한자의 원음도 함께 들어와서 현재 많은 한자들이 중국과 같은 한자에 같은 발음으로 사용하고 있으나 한국과 중국은 한자에 대한 발음이 서로 독립적으로 보존 및 변천되어 오늘날은 그 발음을 표기하는 방식이 서로 다르다. 본 연구는 중국 한자의 발음인 한어병음과 한국 한자발음을 구성하는 초성, 중성, 종성의 변화를 시스템으로 분석하여 중국어 발음과 대응되는 변환규칙을 생성함으로써 쉽게 중국어 발음을 학습할 수 있는 중국어규칙변환 교육시스템으로 설계 및 구현하였다. 본 연구는 중국어규칙변환 교육시스템을 웹으로 구현하였고, 앱등의 다양한 어플리케이션을 통하여 중국어를 학습하는데 도움이 되도록 하였다.
Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.
Recognizing a license plate of a vehicle has widely been issued. In this thesis, firstly, mean shift algorithm is used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate. We then present an approach to recognize a vehicle's license plate using the Fuzzy ARTMAP neural network, a relatively new architecture of the neural network family. We show that the proposed system is well to recognize the license plate and shows some compute simulations.
본 논문에서는 고압 모터의 절연열화 상태를 감시하기 위해 소선단락, 도체표면 공극, 주절연재료 내부공극, 반도전체 제거, 정상권선으로 모델권선을 제작하고 이 모델 권선에 고전압을 인가하여 shering bridge를 이용하여 교류전류의 변화분 및 정전용량, 유전정접 시험을 하였다. 이를 통해 얻어진 결과는 고압 모터의 고정자 권선의 절연상태를 판단하는 중요한 기초자료가 될것으로 판단한다.
캐릭터산업은 저작권리를 중심으로 한 지식기반산업이면서 제조업과 서비스업의 판매가치를 촉진시키고 매출효과를 강화하는 보완재적 산업특성을 지니고 있어서 전 산업분야에 걸쳐 기능적으로 작동될 수 있는 창조경제의 핵심동력이다. 2003년부터 시작된 정부의 캐릭터관련 정책은 연관산업간의 연계효과 극대화, 국내 캐릭터의 해외진출확대, 유통구조 개선을 통한 저작권 강화, 캐릭터상품의 질적강화를 통한 산업기반 확대 등에 중점을 두었다. 이러한 정책성과로 인해, 2007년 이후, 연관콘텐츠의 성공사례가 구체화되기 시작했고, 국내외 캐릭터산업은 보다 체계적인 진화과정을 거치게 된다. 창작캐릭터의 자체적인 산업육성 노하우가 축적되고, 만화, 애니메이션, 게임, 소설, 영화, 뮤지컬 등으로 시작된 연관캐릭터가 시장세분화전략에 의해 활성화되면서 캐릭터산업의 범위 및 산업적 통계의 재설정이 요구되기 시작했다. 특히, 2009년 이후 정부는 '세계 5대 캐릭터 강국'으로의 목표를 설정하고, 글로벌 스타캐릭터 발굴, 연관산업간 네트워크 구축지원, 홍보채널 다양화 및 프로모션 강화, 라이선싱 비즈니스 활성화 등의 정책을 발굴하게 된다. 특히, 2013년을 기점으로 캐릭터를 활용한 캐릭터 체험전 등의 전시시장, 키즈카페 등의 시간관리형 캐릭터 실내테마파크, SNS의 이모티콘을 중심으로 한 디지털캐릭터 수요시장, 캐릭터 뮤지컬을 중심으로 한 공연시장 등 새로운 캐릭터시장이 지속적으로 개발되고, 기존 오프라인의 불법복제시장이 국내외적으로 대형화되면서 그에 따른 체계적인 정책대안이 필요하게 되었다. 진화하는 캐릭터 소비시장과 플랫폼 다양화 시대에 대응하여, 캐릭터산업을 활성화시키고 새로운 캐릭터디자인 및 관련 콘텐츠를 지원하기 위해서는 캐릭터산업의 정책변인을 전제로 한 전략방향의 입체적 설정이 요구된다. 지난 정부의 정책성과와 국내외 캐릭터산업의 시장현황, 그리고 진화방향을 분석하여 정책변인을 구체화시키면 다음과 같다. 현재 국내캐릭터산업의 정책변인은 플랫폼 다양화에 따른 디지털 캐릭터시장의 소비다층화, 한류중심의 캐릭터상품 융합콘텐츠화, 불법콘텐츠의 지하경제 양성화, 세분화된 시장의 수용자 편향성관리 등으로 분석되며, 이는 미국과 일본 및 유럽의 기존 캐릭터산업 강국들과는 다른 차원의 정책이슈를 발굴하게 된다. 결국 국내외시장의 연관콘텐츠 저작권계약 모델개발, 플랫폼 경제의 수익모델 다각화, 한류확대에 연계된 목표시장 추가개발, 평생캐릭터의 연령별 맞춤형 시장전략 등이 캐릭터 수요시장진화에 따른 대안으로 제시된다.
조직 구성원들은 자신의 가치와 조직의 성과를 높이기 위해 인적자본의 향상을 위한 노력뿐만 아니라 사회적 자본의 확충을 위해서 많은 노력을 하고 있는 추세이다. 이에 따라 본 연구의 목적은 조직 구성원 개인의 사적인 인맥으로 구성된 개인적 친밀네트워크가 성과에 어떠한 영향을 미치는 가에 대하여 검증하는 것이다. 본 연구에서 독립변수로 개인의 친밀 네트워크 특성을, 결과변수로 직무성과와 네트워크에의 협력의도로 설정하여 검증하였다. 본 연구에서 개인적 친밀네트워크가 개인성과에 미치는 영향을 분석한 결과 사회적 네트워크의 특성 중 크기, 강도, 지위가 협력행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 직무성과에는 크기와 강도만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
메이저리그 야구 중계 등 해외 스포츠 중계제작에서 해결해야 할 문제 중 하나는 MPH(miles per hour)와 같이 영미식 단위로 표시된 자막을 국내 실정에 맞게 km/h 등으로 변환하는 것이다. 이를 위해 중계화면에 표시된 자막영역의 변화로부터 해당 자막이 표시되었음을 감지하고 숫자 정보를 인식하여 이를 국내실정에 맞는 SI 단위로 변환하는 스포츠 자막 인식 시스템을 개발하였다. 변환된 자막은 후단의 문자발생기 (CG) 시스템으로 전달되어 최종적으로 TV 화면에 표시된다. 일반적으로 문자 인식에 주로 사용되는 신경망(neural networks) 기반 방식은 사전에 유사 데이터를 이용한 신경망의 학습(training) 과정이 필수적으로 요구되며, 또한 학습에 사용된 데이터와 다른 모양의 자막이 예고 없이 사용되었을 경우 대처할 수 없다는 단점이 있다. 생방송이라는 사용 환경을 고려하여 새로운 폰트로 제작된 자막에도 신속하게 대처할 수 있는 템플릿 매칭(template matching) 방식을 사용하였다. 여러 가지 실험 영상으로 테스트한 결과 97% 이상의 정확한 인식 결과를 얻었으며, 정확성을 요하는 생방송의 특성상 매칭의 확신도(confidence)가 높지 않은 경우에는 작업자가 판단한 후 핫키를 이용하여 정확한 자막을 출력할 수 있게 하였다.
방송과 통신의 대표적 융합서비스인 IPTV 서비스는 네트워크 상에서 QoS 보장, 멀티캐스팅 효율성, 높은 대역폭이 요구된다. 전형적인 TDM 중심의 메트로 전송 네트워크는 안정적이고 복구가 가능한 방식으로 고정된 음성 트래픽을 전송할 수 있게끔 설계되었기 때문에 폭주 특성을 지니는 데이타 트래픽을 수용하기에는 병목현상과 대역폭 낭비의 단점이 있다. 그리고 고급 하이엔드 서비스와 Best Effort의 로우엔드 서비스를 분별하지 못하여 전송 네트워크에서는 모든 데이타를 동일하게 취급을 한다. 이러한 폭주 트래픽의 증가와 QoS를 근본적으로 해결하기 위해서는 무엇보다도 새로운 전송 네트워크 설계가 절실히 요구된다. 논문에서는 TDM 중심의 메트로 전송 네트워크를 패킷 중심의 전송 네트워크로 변화 방법을 제시하고 또한 패킷 중심의 전송 네트워크의 장점과 실효성도 함께 제시한다. 그리고 패킷 중심의 전송 네트워크인 Packet Transport System 방법에 관한 기술요소와 특징들에 대해서도 함께 제시한다. 연구결과 패킷 중심의 전송 네트워크인 Packet Transport System은 기존의 TDM 특성을 수용할 뿐 아니라 QoS, 멀티캐스트, 높은 대역폭의 수용으로 효과적인 대역폭 운용과 안정적인 패킷 전송성능을 가지고 있으며, 또한 광 경로 상의 장애 발생 시 트래픽의 생존성 확보를 위한 보호 메커니즘을 고려한 알고리즘을 통해서 각 서비스 클래스별 차등화된 QoS를 보장할 수 있다.
고구려, 백제, 신라 왕조실록에 등장하는 인물 네트워크는 다른 사회 네트워크와는 달리 척도 없는 네트워크 (scale-free network)의 특성이 아닌 정보의 보급, 인터넷 연쇄 편지, 청원 편지 등에서 보여주는 유포 네트워크 (dissemination network) 의 특성을 보여주고 있다. 그러나 이들 세 왕조를 통합한 삼국왕조실록은 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 전형적인 특성을 보여주고 있었다. 일반적으로 생명체 네트워크는 척도 없는 네트워크와 계층적 네트워크 (hierarchical network)의 특성을 동시에 가지는데, 삼국왕조실록도 척도 없는 네트워크뿐만 아니라 계층적 네트워크의 특성을 동시에 보여주고 있었다. 네트워크를 기반으로 각 국가의 영토 변화 양상을 분석하였는데, 고구려나 백제와는 달리 신라만의 독특한 양상을 가지는데, 이 양상이 삼국 통일을 이루는 근간을 만든 것으로 분석하였다. 고구려, 백제, 신라의 전반적인 나라 경영, 발전 양상 및 이들 나라의 중심이 되는 왕의 인물 네트워크를 바탕으로 통치 양상을 분석하였다. 본 연구는 삼국 왕조실록에 등장하는 인물을 역사학적 관점이 아닌 실록에 등장하는 인물 네트워크를 기반으로 분석함으로서 새로운 각도에서 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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