• 제목/요약/키워드: 데카르트

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역사속 과학인물 - 사상 처음 '관성의 법칙' 결론 르네 데카르트(1596~1650)

  • 박성래
    • 과학과기술
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    • 제29권5호통권324호
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    • pp.22-24
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    • 1996
  • "나는 생각한다 고로 나는 존재한다"라는 말을 남겨 철학자로도 더 유명한 프랑스 태생의 데카르트. 올해로 탄생 4백주년을 맞는 데카르트는 역사상 처음으로 관성의 법칙에 올바른 결론을 낸 과학자로 빛의 굴절문제에 대해 과학적 설명을 찾아내는데 기여했다.

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데카르트 좌표계 기반 노드 압축을 이용한 효율적인 2차원 연기 합성 (Efficient 2D Smoke Synthesis with Cartesian Coordinates System Based Node Compression)

  • 김동희;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.659-660
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    • 2021
  • 본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.

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영재교육에서 유추를 통한 데카르트 정리의 도입가능성 고찰 (A Study on Possibility of Introducing Descartes' Theorem to Mathematically Gifted Students through Analogical Reasoning)

  • 최남광;유희찬
    • 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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    • 제19권4호
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    • pp.479-491
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    • 2009
  • 본 논문은 중등 수학영재를 위한 심화학습 주제로서 데카르트 정리의 도입가능성을 고찰하였다. 데카르트 정리는 오일러 정리와 논리적으로 동치관계가 성립할뿐 아니라, 미분기하의 중요개념인 가우스-보네 정리와도 위계적으로 연결되고 있어 수학적 측면에서 그 가치가 높다. 수학교육적 측면에서도 데카르트 정리는 '다각형의 외각의 합은 $360^\circ$ 이다'라는 평면기하적 성질을 유추적 사고과정을 통해 입체기하적 성질로 일반화하여 지도될 수 있는 주제이다. 이 논문에서는 데카르트 정리의 도입을 위한 방법으로서 엄밀한 증명방법이 아닌 유추적 사고를 통해 재발명할 수 있는 대안적인 방법을 소개하였다.

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문제해결과 데카르트의 <기하학> (Problem-solving and Descartes' )

  • 한경혜
    • 한국수학사학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.39-54
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    • 2008
  • 이 논문에서는 문제해결의 입장에 서서 수학사에서 중요한 의미를 지닌 데카르트의 <기하학>을 고찰한다. 문제해결의 일반적 원리를 천명한 것만이 아니라 실제로 당면한 문제를 해결하기 위하여 새로운 방법을 찾아내는 것이야말로 데카르트가 문제해결에 관하여 후세에 영향을 크게 남긴 업적이라 할 수 있다. 따라서 본고에서는 그의 방법에 초점을 맞추어 분석하도록 한다.

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멀티쓰레딩을 이용한 데카르트 사유 모델의 시뮬레이션 (Simulation of Descartes′s Human thinking model by Multi-Threading)

  • 한혜민
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.256-258
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    • 2002
  • 지금가지 인지과학적인 연구는 주로 인간의 지능이나 신경망, 그리고 언어를 주 연구 대상으로 다루어 왔다. 그런데 인공지능은 철학의 고유영역에 속하던 많은 문제를 다루게 되었고, 그 주제들을 다뤄온 철학적 방법들을 여러 측면에서 채용하고 있다. 따라서 인지과학과 철학이라는 두 분야가 접목되어야 할 필요성이 있을 것이다. 본 연구는 위에 바탕을 두어 1) 인간 사유에 대한 데카르트의 성찰(cogito ergo sum)을 소개하고, 2) 이를 MFC를 이용한 Multi-threading으로 구현하고 실험하여, 3) 인간의 철학적 사유체계와 사고 중 이성과 오성에 관한 부분은 인공적으로 구현 가능하다는 사실과 응용 가능성을 검토하도록 한다.

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3차원 데카르트 좌표계에서의 다 관절 로봇 제어 기법 (Multi-joint robot control scheme in a 3D Cartesian coordinate system)

  • 팽대원;기지연;임아름
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1091-1092
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    • 2021
  • 본 논문은 3차원 데카르트 좌표계에 따른 다 관절 로봇 제어의 제어 알고리즘을 제안하려 한다. 제안 기법을 통해 놓고자 하는 좌표 공간의 값을 통해 서보 모터가 취해야 할 각도 값을 구할 수 있고, 이를 통해 다 관절 로봇을 보다 쉽게 제어할 수 있다.

라이프니츠의 분석법에 관한 고찰 (A Study on Leibniz's Ideas about Analysis)

  • 김성준
    • 한국수학사학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.81-96
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    • 2006
  • 수학에서 분석(analysis)의 역사는 고대 그리스에서부터 시작되었다. 그리스의 기하적 분석법은 16세기 비에트$(Vi{\`{e}}te)$와 데카르트(Descartes) 이후 방정식을 이용한 문제해결(대수적 분석법)로 확장되었으며, 그 결과 대수는 분석을 위한 기술(art for analysis)로 대변되었다. 그리고 뉴헌(Newton)과 라이프니츠(Leibniz)에 의해 미적 분학이 탄생되면서 분석은 대수에서 한 걸음 더 나아가 오늘날 수학의 한 분야인 해석학으로 발전되었다. 그 동안 수학교육학 연구에서는 분석과 관련된 논의가 파푸스(Pappus)와 데카르트를 중심으로 다루어져 왔으나, 지금까지 라이프니츠의 역할과 그에 대한 연구는 거의 다루어지지 않았다. 본 연구는 라이프니츠의 철학 및 논리학을 바탕으로 그 가운데 분석과 관련된 그의 아이디어를 살펴보고, 이를 통해 그가 생각한 수학에서의 분석의 역할에 대해 논의하였다.

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퍼지논리와 포스트모더니즘 (Fuzzy Logic and Postmodernism)

  • 박창균
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.94-97
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    • 1998
  • 포스트 모더니즘은 데카르트로부터 시작된 근대적 합리성을 비판한다는 점에서 반(反)데카르트적인 성향을 가지고있다고 할 수 있다. 본고는 모더니즘과 포스트모더니즘의 관계와, 기존체계와 퍼지논리와의 관계를 세가지 범주에서 파악하고, 이들이 서로 '퍼지 동형적'이라고 규정한다.

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유클리드 기하학

  • 김홍종
    • 대한수학회논문집
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    • 제15권1호
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    • pp.111-121
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    • 2000
  • 유클리드 공간의 정의와 평행이동 및 벡터의 성질을 현대적인 관점에서 살펴본다. 또 이를 이용하여 아핀 공간을 정의한다.

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마우스 동작 기록 기반 비정상 게임 이용자 감지를 위한 단일 클래스 분류 기법 (One-Class Classification based on Recorded Mouse Activity for Detecting Abnormal Game Users)

  • 송민준;김인기;김범준;전영훈;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.39-42
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    • 2023
  • 최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

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