The purpose of this study is to analyze the contextual cognition of space in architecture focusing on Aldo Rossi and Michael Graves, the representative architects of spatial cognition in contextual architecture. This study on the contextual cognition of architectural space can be connected with linguistics and aesthetics's approaches. The conclusions of the study as per the above mentioned aims and intentions are as follows : The concept of spatial analysis in Aldo Rossi's contextual cognition in architecture is described the Analogical Space of Speculative Aesthetics by Diachronie Restoration That of Michael Graves' contextual cognition Is defined Semiotics Space of Empirical Aesthetics by Synchronie Repeatition.
본 논문은 문맥 이해에서 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위해 Sparse Attention 모델을 적용하였다. 실험 결과, 이 방법은 문맥 손실률을 상당히 줄이며 자연어 처리에 유용하다는 것을 확인하였다. 본 연구는 기계 학습과 자연어 처리분야에서 더 나은 문맥 이해를 위한 새로운 방향을 제시하며, 향후 다양한 모델과 방법론을 탐구하여 문맥 이해를 더욱 향상시킬 계획이다.
본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.
문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.
인터넷과 웹의 팽창과 함께 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색능력의 지원이 없다면 이와 같은 방대한 정보들은 정보 이용자들에 있어 이용 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)을 의미한다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 사용자의 편이성과 정보검색 능력을 극대화할 수 있는 자연어 질의 문맥 구조 기반 개인형 메타 정보검색 엔진을 제안하고자 한다.본 방법론은 자연어 질의를 기본 입력 형태로 하여 자연어 질의의 문맥 구조(context structure) 및 기타 정보 평가 요소들을 이용하는 다척도(multi-criteria)의사 결정 기법 및 개인형 메타 정보 평가(information rating) 방법론으로 구성되어 있으며 이를 위한 시스템 설계를 제안한다.
최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
뜻 (sense)과 지시체의 구별을 근간으로 하는 프레게류 의미론에 의하면, 같은 지시체를 갖는 이름들의 인지적 의미는 서로 다를 수 있다. 그 반면, 프레게의 뜻을 어떤 이름의 지시체를 결정함에 있어 매개적인 역할을 하는 존재자라 보고 단호히 거부하는 소위 직접 지칭론자들은 문맥에 관계없이 같은 지시체를 갖는 이름들은 동일한 인지적 의미를 갖는다고 주장한다. 그러나 일단 뜻을 배척하고나면, 명제 태도 문맥에서 왜 같은 지시체를 갖는 이름들이 대치될 수 없는지를 설명하기가 어렵고, 따라서 명제 태도의 퍼즐들은 직접 지칭론의 아킬레스건이 되어 왔다. 최근 Zalta는 다소의 수정을 통해 프레게와 직접 지칭론자 양자의 중요한 통찰들을 희생하지 않으면서 양자의 관점을 종합하는 것이 가능하며, 실제로 자신의 해결책은 명제 태도의 퍼즐들을 훌륭하게 해결해 준다고 주장한다. 본 논문은 Zalta의 절충안을 비판적으로 검토함으로써 선결되어야 할 쟁점들을 부각시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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