비례 추론에 관한 여러 연구에서 학습 지도 개선 방향으로 시각적 표상의 활용이 제안되어 왔다. 그러나 초등학교 교과서의 비와 비율, 비례식과 비례배분 단원에 사용되고 있는 시각적 표상은 질적인 면에서나 양적인 면에서나 매우 제한되어 있다. 이 논문에서는 교과서의 비례식과 비례배분 내용을 시각적 표상에 주목하여 분석하고, 시각적 표상의 적극적인 활용 방안 마련을 위한 기초적 논의를 전개한다. 이중수직선 모델과 이중테이프 모델은 각각 다중 묶음 관점과 변동 부분 관점에서 비례 맥락에 내재된 공변 관계와 불변성을 인식하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 이 논문에서는 이를 초등학교 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 유형별로 이중수직선 모델과 이중테이프 모델이 어떻게 기능할 수 있는지를 논의함으로써 예시하였다. 초등 수학 교과서의 비례식 및 비례배분 실생활 문제의 각 유형은 두 관점(다중 묶음 관점과 변동 부분 관점) 및 두 모델(이중수직선 모델과 이중테이프 모델)과 모두 연결될 수 있다. 이 논문의 분석은 비례식과 비례배분 교재 구성 및 수업에서 시각적 표상을 활용하는 구체적인 방안을 마련하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 좌회전 금지 및 U-turn과 같이 회전제한이 있는 기하구조적 특성과 통행을 위한 시간창과 같이 특정 시간대에만 통행이 허용되는 가변적 특성이 부여된 도시도로망에서 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하는 문제를 다룬다. 본 연구의 동기는 지능형 교통시스템(ITS)의 응용분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)의 운영을 위해 필수적으로 요구되는 최단여행시간 경로를 탐색하고자 하는 문제에 의해서 유발되었다. 기하구조적 특성과 가변적 특성이 부여된 교통망은 도시도로망의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 전통적인 알고리즘과 지금까지 개발된 알고리즘들은 가변적 특성이 반영된 최단경로를 탐색하는데 실패한다. 본 논문은 ATIS를 도시도로망에서 운영하는데 필요한 합리적인 최단경로 정보를 실시간으로 탐색할 수 있는 최단경로 알고리즘을 제안한다. 최단경로 알고리즘은 유전자 알고리즘 접근법을 이용하여 개발되었으며 모의실험에 의해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.
To interpret a change of discourse can be a method to understand architectural space in progress. With this idea, features of modern age which motivated sense of the contemporary were considered in this study and subsequently characteristics of contemporary space differentiated from the modern were researched. First of all, features of subject which provided a base of modern thoughts were contemplated. The word 'modern' is used in wide and various terms but basically its core conception consists of reason and universal rationality. The subject of the modem age has vision-centric features just like an ideal representation principle of perspective. Given the fact, it was confirmed that a position to become a right subject, that is, a position controlled by reason existed and that it was to guarantee subject a truth. However, the contemporary subject keeps changing with a purpose of escaping from modern characteristics. It presents a tendency to escape from rationalism of the modern age and Platonism of the ancient Greece which established a basis of western ideology. The subject-centered ideas came to focus on the structure and relationship firmed fundamentally in deep inside of subject. The contemporary subject which escaped from the stiffen ideas bears a meaning through events taking place on immanence surface and serialization. Also, the contemporary architectural space is considered to go abreast with the change and trend. In conclusion, this study proved that features of event-oriented architectural space based on the changing contemporary subject appear as process-based space, user-participated space and individual-cognition space and the like.
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
본 연구는 중국 최초의 대형 역사 무용극을 표방한 서안의 <장한가> 라는 작품 속에 들어있는 영상이미지의 공연효과를 분석하고자 한 것이다. 즉 <장한가> 작품 속에 들어 있는 특정 주제, 소재들을 표현함에 있어 어떠한 영상이미지를 사용하여 공연의 효과를 거두고 있는가에 대한 것이다. 영상이란 '사물의 모습이 반영된 상', 특히 영화, 텔레비전, 사전 등의 이미지를 의미하는 말로 그 범위는 매우 넓으며 image의 어원은 imitary에 근거를 둔 것으로 구체적 또는 심적으로 나타낼 수 있는 시각적 표시를 말한다. 따라서 영상이미지는 '영상'과 '이미지' 라는 동의어의 결합으로 볼 수 있는데 여기서 영상이란 단순히 시나리오의 문학성, 연극성, 미술성 등과 같이 전통적인 예술장르의 종합이 아니라 모든 예술의 본원적 기능을 통합하고 인간존재의 오묘한 이미지 활동을 연결한 결과로서의 총체라고 보는 것이다. 연구결과는 다음과 같다. <장한가>에 표현되는 영상 이미지의 효과로 첫째, 시대성과 문화를 반영한 함축적 의미의 표현 효과 둘째, 상상적 동일시 효과, 셋째, 장면전환의 효과 넷째, 몰입을 통한 극적 재미의 효과, 다섯째, 공연의 입체감을 통한 시각적 효과가 있음을 알 수 있었다.
Nomadism means 'divide share' and 'drift where allocated'. The word to express a variety of modern people without being tied to a fixed time and place, constantly moving to new areas and explore the possibility. The progress of this study, first, to research on the conceptual study of Nomadism through Deleuze's theory of art and to organize Nomadism patterns and design paradigms in modern society. Second is to analyze and investigate cases of Nomadism based on the theoretical background in a way to reinterpret to the contemporary fashion, and to suggest the formative characteristics and inherent expressiveness of Nomadism expressed in modern fashion. Theoretical considerations made through the collection data were select from ready-to-wear women's collections 2005 S/S~2013 S/S presented in 'Style.com'. The results of the analysis of the formative characteristics of Nomadism in the $21^{st}$ century fashion are 'mixed expressions of time space and gender', 'pursuit of diversity through self-dismantling', 'clothing systemization of mobile and deformable' and 'temporary amusement, lightness, an expression of the ride rules'. The inherent expressiveness of Nomadism through these types of figurative representation are 'unbounded fashion', 'multi-center, multi-functional' and 'emotional directivity'. As such, philosophy and artistic trends started Nomadism is harmoniously expressed in terms of the design transcending the boundaries of existing stereotypes.
본 논문은 주성분분석(PCA, Principle Component Analysis) 혹은 독립성분분석(ICA, Independent Principle Component Analysis)를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model) 파라메타의 차수를 감소시킴으로써 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 화자 적응 알고리즘을 개선하였다. 데이터의 특징을 잘 나타내는 PCA와 ICA를 통해 모델 mixture component의 상관관계를 줄이고 상대적으로 데이터의 분포가 적은 축을 삭제함으로써 추정해야 하는 적응 파라메타의 수를 줄였다. 기존의 MLLR 알고리즘은 SI(Speaker Independent)모델 보다 좋은 인식성능을 나타내기 위해 30초 이상의 적응 데이터가 요구되었고, 반면 제안한 알고리즘은 적응 파라메타의 수를 감소시킴으로써 10초 이상의 적응데이터가 요구되었다. 또한, 36차의 HMM 파라메타는 기존의 MLLR 알고리즘과 비슷한 인식성능을 나다내는 10차의 주성분이나 독릭성분을 사용함으로써 MLLR 알고리즘에서 적응파라메타를 추정할 때 요구되는 연산량을 1/167로 감소시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.358-377
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2015
In this paper, we propose a novel approach for trajectory recovery. Our system uses a triangulation procedure for skeletonization and graph theory to extract the trajectory. Skeletonization extracts the polyline skeleton according to the polygonal contours of the handwritten characters, and as a result, the junction becomes clear and the characters that are touching each other are separated. The approach for the trajectory recovery is based on graph theory to find the optimal path in the graph that has the best representation of the trajectory. An undirected graph model consisting of one or more strokes is constructed from a polyline skeleton. By using the polyline skeleton, our approach accelerates the process to search for an optimal path. In order to evaluate the performance, we built our own dataset, which includes testing and ground-truth. The dataset consist of thousands of handwritten characters and word images, which are extracted from five handwritten documents. To show the relative advantage of our skeletonization method, we first compare the results against those from Zhang-Suen, a state-of-the-art skeletonization method. For the trajectory recovery, we conduct a comparison using the Root Means Square Error (RMSE) and Dynamic Time Warping (DTW) in order to measure the error between the ground truth and the real output. The comparison reveals that our approach has better performance for both the skeletonization stage and the trajectory recovery stage. Moreover, the processing time comparison proves that our system is faster than the existing systems.
한국어-영어 후기 이중언어자에서 두 언어에 따른 의미체계에 대한 어휘접근 방식을 비교해보고자, 단어-그림 일치판단과제를 실시하였다. 자연물과 인공물에 속하는 두 가지 범주에 속하는 기본수준 범주의 단어 제시 후, 해당 그림을 제시하여 일치하는지 판단하도록 하였다. 단어-그림의 제시간격(SOA)을 실험 1에서는 650ms로 하였고, 실험 2에서는 200ms로 설정하여 과제수행에서의 번역효과를 통제하였다. 실험 1, 2 모두에서 한국어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때 보다 반응시간이 빨랐다. 또한 두 언어에 따라 반응시간 양상에 차이가 났는데, L1(한국어)에서는 자연물에서, L2(영어)에서는 인공물에서 하위범주 간 차이를 보였다. 이러한 차이를 공유된 의미체계에 대한 어휘접근 방식의 차이로 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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