In the world, the old population is growing fast and many countries went into an advanced age society. Therefore the development of everyday products, electric appliances, and welfare services considering old people is more important than ever. In particular, the complexity of products can cause many problems for old people. Universal design is an approach to create environments and products that recognizes the diversity of users, regardless of their ability or age. Universality evaluation for a product is very important to verify old people's accessibility and usability for the product. Universality means how good a product was designed in view of universal design principles. In this study, UNIX, a method to evaluate the universality of a product was developed. UNIX was based on seven universal design principles; equitable use, flexibility in use, simple and intuitive, perceptible information, tolerance for error, low physical effort, size and space for approach and use. UNIX is a kind of expert evaluation and very simple method. The method is consisted of two steps. In the first step, relative weights for seven principles and subjective ratings on design suitability for each principle are obtained. In the second step, universality index (UNIX) of each product is obtained by weighted average multiplying relative weights and rating scores. As a case study, this method was applied for mouse designs. In conclusion, this method could be effectively applied to evaluate the universality of a product.
본 연구는 6차 교육과정이래 현재까지 사용 중인 중학교 2학년(8단계) 교육과정중에 확률단원의 개선 방안에 관한 것이다. 이들 교육과정에 따르면 확률단원은 경우의 수와 합사건, 곱사건 등의 확률 계산법을 포함하고 있으며, 확률의 의미는 수학적 확률 또는 통계적 확률의 의미를 사용하도록 되어있다. 그러나 확률의 의미를 통계적 확률의 의미로 사용하려면, 모든 확률에 대한 논의에 있어서 상대도수가 중심이 되어야 하는데, 경우의 수가 들어 있으므로 경우의 수에 관한 논의가 확률논의와 연결성이 없거나, 연결성을 살리기 위해 수학적 확률을 사용하게 된다. 이런 현상은 결국 많은 교과서들이 확률의 정의에서는 통계적 확률로 정의하고, 확률의 계산에 관한 논의는 수학적 확률로 하게 되는 결과를 초래하고 있다. 그 결과 학생들의 입장에서는 매우 혼란스러운 상태가 초래된다고 여겨진다. 본 연구는 확률의 계산 역시 상대도수 중심으로 논의하는 방안을 제시하고, 아울러 그런 교육과정의 변화가 단순히 확률의 정의의 변화만이 아닌, 단원 전체의 유기적 관계를 고려한 변화를 얻는 방안을 제안하려는 것이다.
협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.
The aim of this study is to review the concepts of Jing(精) Qi(氣) Shen(神) Hun(魂) Po(魄) in the light of the Jungian psychology. According to the explanations of the Jungian psychology human beings have archetypes-a priori conditioning factors-in the collective unconscious. These archetyps are concerned with common concepts conceived by mankind about the fundamental elements which constitute the universe and the existence. The archetype is perceived in a symbol, hence Jing(精) Qi(氣) Shen(神) Hun(魂) Po(魄) also are these symbolic representations which had common background of mankind. The meaning of Jing(精) is emphasized as psychic and physical elements, and concerned with instinct. Qi(氣) corresponds to Jung's definition of libido as life energy. The concept of Shen(神) has the value of the self archetype as whole psyche's president principle. Hun(魂) and Po(魄) are intuitive notions of the Orient compared with Animus and Anima which are characteristic representations. However from a standpoint of autonomous energy as archetype the difference would be diminished. Considering each purpose of Hun(魂) and Po(魄) Hun(魂) has a intention of integrating the unconscious flux into consciousness while Po(魄) has a tendency toward instinct to secure a body. It is precious to recognize deeply that these concepts of jing(精) Qi(氣) Shen(神) Hun(魂) Po(魄) play an important part which mediate between the unconscious and consciousness, psyche and body as symbols.
본 글은 역사학, 그 중에서 한국사 연구에서 활용 가능한 빅데이터 분석 방법론을 모색하고, 이를 활용한 '디지털 역사학'의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 방대한 '한국사 빅데이터'를 활용한 한국사 연구를 위해서는 기존의 질적분석 방법론뿐만 아니라 양적분석 방법론이 모색되어야 한다. 이를 위해서는 다양한 학문 분야와의 학제 간 융합연구가 요청된다. 본 글에서는 '한국사 빅데이터'를 활용한 다양한 융합연구의 출현을 고대하면서, 학제 간 융합연구의 연구방법론을 제안하고, 이를 적용한 연구의 한 사례를 소개하였다. 즉, 문장의 의미를 분석하는 텍스트 분석방법으로 '한국사 빅데이터'에서 원하는 정보를 추출한다면, 양적분석 방법론의 단점으로 지적되는 '행간의 의미읽기의 부재'를 점차 보완해 갈 수 있을 것이다. 그리고 이러한 방법론으로 구축한 데이터베이스를 바탕으로 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 방법론을 적용할 경우, 사료가 충분하지 않은 전근대 한국사의 역사적 인물과 사건들을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화를 통해서도 평면적 연구에서 찾아내지 못한 역사적 사실들을 밝혀낼 수 있을 것이다. 이제 '디지털 역사학'의 서막이 오른 것이다.
Landscape zones have been designated as aesthetic old town districts across a wide range of Nakakyo-Ku and Shimokyo-Ku, city center of Kyoto, Japan. In these districts in which traditional structures and new buildings coexist, regulations of restriction on acts such as new building's heights, shapes, materials, and colors are carried out according to local governmental landscape ordinance based on Scenic Conservation Act. And yet, minimal fulfillment of the regulations according to different designer's subjective interpretation and principle of economy is rather creating abnormal shapes not harmonized with the traditional landscape. Thus, this study aims to extract combinations between form elements of middle and high rise apartment facade that affects 'harmony' and 'mismatch' in the districts by clarifying the social rules commonly implied based on intuitive judgments (sensibility evaluation) in which human experiential knowledge is involved. As research methods, the study first analyzes the form elements of the facade through a field survey, sets up a standard model through tasks of classification and segmentation and draws computer graphic images with 99 different patterns based on it. Based on these images, this study carries out sensibility evaluation and analyzes experimental data applying the rough set theory. As a result of the analysis, the combinations of form elements that affect harmony or mismatch act greatly when the colors and shapes of the pillars, positions and the patterns of the use of the first floor are combined.
In the era of 45 nm or beyond technology, conventional etch mask using photoresist showed its limitation of etch mask pattern collapse as well as pattern erosion, thus hard mask in etching became necessary for precise control of etch pattern geometry. Currently available hard mask materials are amorphous carbon and polymetric materials spin-on containing carbon or silicon. Amorphous carbon layer (ACL) deposited by PECVD for etch hard mask has appeared in manufacturing, but spin-on carbon (SOC) was also suggested to alleviate concerns of particle, throughput, and cost of ownership (COO) [1]. SOC provides some benefits of reduced process steps, but it also faced with wiggling on a sidewall profile. Diamond like carbon (DLC) was also evaluated for substituting ACL, but etching selectivity of ACL was better than DLC although DLC has superior optical property [2]. Developing a novel material for pattern hard mask is very important in material research, but it is also worthwhile eliminating a potential issue to continuously develop currently existing technology. In this paper, we investigated in-situ dry-cleaning (ISD) monitoring of ACL coated process chamber. End time detection of chamber cleaning not only provides a confidence that the process chamber is being cleaned, but also contributes to minimize wait time waste (WOW). Employing Challenger 300ST, a 300mm ACL PECVD manufactured by TES, a series of experimental chamber cleaning runs was performed after several deposition processes in the deposited film thickness of $2000{\AA}$ and $5000{\AA}$. Ar Actinometry and principle component analysis (PCA) were applied to derive integrated and intuitive trace signal, and the result showed that previously operated cleaning run time can be reduced by more than 20% by employing real-time monitoring in ISD process.
This paper is a study on the life and clinical reasoning of Kim Goo Young (1958-2014). Offering a new perspective through his interpretation of Donguibogam (東醫寶鑑), Kim introduced his unique theory of Korean medicine, 'The Theory of Byeongin (病因論)'. Kim recognized the confusing situation of communication between people studying Korean medicine and tried to make a new standard based on the principle that many people can share. 'The Theory of Byeongin' offers a newly constituted "Donguibogam" focusing on 'Byeongin' (病因, pathologic origin) which can be translated as the cause of a disease. In so doing Kim recognized 'Byeongin' as the most important factor in 'Byeonjeung' (辨證, classifying the origin), or the classification method of symptoms. In addition, Kim recognized how 'Byeongin' was considered to be a diseased lifestyle, and tried interpreting. The patient's lifestyle to treat diseases. As a result, 'The Theory of Byeongin' is a theory consisting of an intuitive structure, reducing notable elements like Yin Yang Five Movement theory. The theory's significant characteristic is its easy application in clinical settings due the established core principles which are based on Kim's insight and clinical experience. This study contributes to the understanding of the theoretical and clinical development of Korean medicine through deeper studies on 'The Theory of Byeongin' and Kim's medical theory.
타이포그라피는 그래픽 디자인에 있어서 가장 기본적이며 중요한 주제이다. 이러한 타이포그라피를 교육하고 학습함에 있어서 감성적인 교육에 앞서 체계적이고 논리적인 그리고 전체론적인 교육이 필요하다. 특히 전체론적 관점은 디지털 매체를 이용한 타이포그라피 디자인이나 교육에서 더욱 강조되어야한다. 디지털 매체에 익숙해져 있는 학습자들은 새로운 테크날로지란 디자인의 새로운 가능성을 모두 대체할 수 있는 것이 아님을 알아야 한다. 비주얼시스템은 학습자가 객관적으로 사고하고 방법을 찾는 능력을 배양시켜주는 학습 방식이다. 이 학습을 통해서 학습자는 문제 해결을 위해서 논리와 감성을 함께 사용하는 방법을 배운다. 이 논문은 시스템이란 무엇이고 이 개념을 어떻게 타이포그라피 교육을 위한 비주얼 시스템으로 계발할 수 있는지를 교육사례를 들어 연구한 것이다. 그리고 비주얼시스템의 타이포그레피 교육에 대한 요용성과 가능성을 연구한 것이다.
현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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