본 연구에서는 B.J.L. Berry가 제시한 ‘공간행동의 일반적 장이론’에 의거하여 등질지역적 관점과 기능지역적 관점에서 거대도시 서울의 다차원적이고 입체적인 지역구조의 해명을 시도하였다. 도시구성요소의 배열상태인 등질지역구조를 추출하기 위하여 각 지구의 사회 경제적 속성을 반영해주는 변수를 이용하여 지역구조에 내재하고 있는 주요 인자를 추출한 결과, 과거에 비해 서울의 지역구조가 점차 복잡하고 다양하게 전개되고 있음을 확인하였다. 서울의 등질지역은 구시가지가 지배적으로 입지한 한강 이북과 신시가지가 입지한 한강 이남에서 상이한 패턴으로 전개되었으며, 중앙의 중심업무지역으로부터 거리가 멀어짐에 따라 동심원 배열과 선형 배열이 혼재하는 양상을 보였다. 또한 거주자의 사회계층 분포특성이 생활환경의 공간적 불균형 패턴과 일치함으로써, 사회계층간 격차에 의한 신시가지와 구시가지의 문제가 심화되고 있음을 확인하였다. 인구유동의 공간상호작용 과정에서 나타나는 유동패턴에 대한 분석에서는 통행의 중심지 역할을 수행해 온 도심 중심의 통행권이 최상위에 자리하지 못하였는데, 이는 서울의 도시구조가 다핵화 분산화해가는 과정에서 도심을 중심으로 하는 일극집 중도가 완화된 때문으로 풀이된다. 또한 유동패턴을 토대로 형성된 기능지역은 각기 권역적 중복에 의한 중층적 구조를 가지는 것으로 나타났다. 공간행동의 일반적 장이론에 입각하여 실시한 등질지역과 기능지역간의 상호의존관계 분석을 통해, 도시를 구성하는 하위지역간의 공간상호작용은 각 지역이 가지는 속성과 기능에 따라 차이가 있다는 사실이 명확해졌다. 이는 곧 등질지역적 속성과 기능지역적 속성이 상호의존적이며 이종동형(isomorphic)의 관계에 있음을 보여준다.
프랑스어의 de와 같은 전치사는 의미를 가지고 있지 않으며 문법적 기능만 가지고 있을 뿐이라는 기존 연구의 입장에 대한 의구심에서 시작된 이 연구는 전치사 de의 쓰임에 대한 일반적인 기술을 분류하여 정리하고, 그 쓰임들을 '출발점을 표현', '특성을 부여', '문법 기능을 수행'이라는 세 개의 부류로 나누어 인지언어학의 관점에서 분석하였다. 출발점을 표현하는 경우에는 공간의 영역과 시간의 영역에서 탄도체가 출발점을 떠나 도착점을 향하는 여정의 개념이 상정되어 있기 때문에 동태적 개념을 갖는다. 반면에, 특성을 부여하는 전치사 de의 보어는 어떤 특정 부류에 대하여 그 부류의 특징을 규정하는 속성을 부여함으로써 해당 특정 부류의 외연을 한정한다. 이 보어는 한정된 부류와 연결된 것으로 인식됨으로써 해당 부류와 공존하는 것으로 여겨지므로 전치사 de가 이 경우에는 정태적 개념을 갖는다. 이러한 동태적 개념과 정태적 개념이 모두 퇴색되고 극도로 문법화가 되어 내재적 관계의 개념만 있는 경우가 전치사 de에 의해 동사 원형이 보어로 도입되는 경우이다.
본 연구는 서울의 경제 환경 변화와 이로 인한 어려움 속에서 전통적인 도시형 제조업이 어떠한 이유와 방식으로 위기에 대응 해가고 있는지를 밝히기 위해, 서울시 제화산업을 사례로 공간적 집적 특성과 혁신환경의 속성을 분석하였다. 분석 결과, 성수동을 중심으로 한 집적지가 성장 중에 있으며, 이 지역을 중심으로 기획 및 디자인, 생산기술, 창업 및 인력수급, 경영 등의 부문에서 국지화된 투입${\cdot}$산출관계와 관련한 정적인 효율성을 넘어 동적 집적경제가 발생할 수 있는 잠재적 요인들이 내재되어 있음을 확인하였다. 이는 최근의 동적 집적경제 접근방식이 전통적인 제조업 집적의 발생과 집적경제의 속성을 설명하는 효과적인 틀이 될 수 있다는 것을 보여주는 것이며, 바로 이러한 분석을 통해 위기에 대응해가는 현 상황에 대한 설명이 가능하다. 그러나 아직 산업을 둘러싼 외적 지원환경과 제도적 플랫폼이 체계적으로 구축되어 있지 못하여, 제화산업집적지가 보다 높은 단계의 산업집적지구로 성장${\cdot}$발전해나가기 위한 전략적 접근이 요구되고 있다.
인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.
최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.
디자인 대안들을 검토하는 설계 초기단계에서 복잡한 건축물 형상을 시각적으로 구현하기 위해서는 여러 모델링 기법이 요구된다. 형태를 정의해주는 기하학적 속성들을 포함한 형상정보를 서로 다른 디지털 플랫폼 사이에서 프로세스의 연속성을 유지한 채 변환하는 과정에는 상당한 기술적 제약이 존재하고 있다. 이에, 본 연구는 디자인 도구로서 3D 모델링 소프트웨어(McNeel Rhino 3D)와 BIM 시스템(Autodesk Revit Architecture)사이에서 데이터 변환을 위한 호환체계를 제시하고자 한다. 이를 위해, 중간 형식의 파일을 불러들이는 기존의 방식이 아니라, 곡면형상에 내재된 수학적 함수관계를 정의한 NUBS 속성을 지원해주는 파일 포맷(3DM)을 링크시키는 인터페이싱 방법론에 기반한다. 즉, 시각적 프로그래밍 도구인 다이나모(Autodesk Dynamo for Revit)를 이용하여 형상정보를 매스 패밀리와 연동시켜주는 알고리즘을 구현함으로써, 여러 계획안들의 형상으로부터 면적정보의 자동적인 산출이 가능하게 되어 초기 설계단계에서의 규모 검토에 적용 가능하다. 알고리즘 기반의 데이터 호환을 구현한 본 연구 성과는 정형과 비정형 형상의 오피스 건축물을 대상으로 실무에서 요구되는 작업환경 설정을 템플릿 형식의 가이드라인으로 제공하는 동시에, 설계 지원 도구로서 그 활용성이 기대된다.
본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.
초거대 언어모델은 심화된 언어적 이해를 요구하는 여러 분야에 높은 영향력을 미치고 있으나, 그에 수반되는 편향성과 윤리성에 대한 우려 또한 함께 증대되었다. 특히 편향된 언어모델은 인종, 성적 지향 등과 같은 다양한 속성을 가진 개인들에 대한 편견을 강화시킬 수 있다. 그러나 이러한 편향성에 관한 연구는 대부분 영어 문화권에 한정적이며 한국어에 관한 연구 또한 한국에서 발생하는 지역 갈등, 젠더 갈등 등의 사회적 문제를 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 ChatGPT의 내재된 편향성을 도출하기 위해 의도적으로 다양한 페르소나를 부여하고 한국의 사회적 쟁점들을 기반으로 프롬프트 집합을 구성하여 생성된 문장의 독성을 분석하였다. 실험 결과, 특정 페르소나 또는 프롬프트에 관해서는 지속적으로 유해한 문장을 생성하는 경향성이 나타났다. 또한 각 페르소나-쟁점에 대해 사회가 갖는 편향된 시각이 모델에 그대로 반영되어, 각 조합에 따라 생성된 문장의 독성 분포에 유의미한 차이를 보이는 것을 확인했다.
우리는 개인 전자상거래 포탈에서 개인화를 위한 시맨틱 추천 방법을 제안한다. 시맨틱 추천은 제품의 특성(속성)을 이용하여 의미적 유사성 평가를 통해 이루어진다. 정확한 추천을 제공하기 위하여 제품의 시맨틱 유사성은 제품의 평점정보를 포함한다. 또한, 추천기술은 제품의 평점을 평가하여 고객의 다양한 내포된 의향을 분석한다. 고객의 의향은 "구입한 제품", "쇼핑카트에 추가한 제품", "정보를 본 제품"과 같이 세 가지 유형으로 분류 하고 있다. 우리는 제품의 추천을 위한 제품의 평점을 추정하기 위하여 고객의 내재적 의향을 추적할 수 있다. 또한 우리는 정확한 추천을 제공하기 위해 매우 중요한 유효한 세션을 식별하는 유효성 검사 프로세스 세션을 구현하였다. 우리의 추천 기술은 유사한 환경의 고객의 연령별 그룹에서 높은 수준을 정확도를 보여 준다. 본 논문의 실험섹션에서 우리의 제안 추천방식은 기존 고객뿐만 아니라 이전의 구매기록이 없는 새로운 사용자에게도 기존에 잘 알려진 협업 필터링 방법보다 좋은 성능을 보여 주었다.
여러 고도에서 화학 반응과 열복사 효과가 로켓 플룸 유동에 미치는 영향을 살피기 위한 수치 연구를 수행하였다. 압축성 유동의 Navier-Stokes 방정식을 유한 체적법에 근거한 완전 내재적 TVD코드로 해석하였으며, 탄화수소 혼합물의 자세한 열화학적 속성을 고려한 화학 평형과 광학적으로 두꺼운 매체의 열복사를 유동 해석 코드에 포함하였다. 지상 마하수 0, 고도 5.06 km에서 마하수 1.16 그리고 17.34 km에서 마하수 2.90로 비행하는 등유 연료 로켓의 플룸 유동을 해석하였다. 해석 결과는 서로 다른 고도 조건에서의 플룸의 구조와 함께 화학 반응과 복사의 영향을 보여 주었다. 추진 성능과 기저부 열차단의 측면에서, 화학 반응에 의한 배출가스의 온도 상승은 특히 고고도에서 무시할 수 없음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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