• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-98
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• 2016

본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 철학연구
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• 제142권
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• pp.295-321
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• 2017

이 논문은 헤겔 비판본 전집 16권에 실린 변심자들에 대하여(${\ddot{U}}ber$ die Bekehrten) 란 기고문을 중심으로 헤겔이 보여주는 예술비평의 개념을 논의한다. 헤겔은 예술의 체계를 구성한 이론가이기도 하지만 또한 대중적 예술 실천에 적극적으로 참여한 예술 비평가이기도 하다. 지금까지 헤겔은 대개 예술의 체계를 구성한 이론가로만 해석되었다. 많은 해석에 따르면 헤겔은 자신의 이론을 무리하게 작품 해석에 뒤집어 씌었다는 비판을 받고 있다. 하지만 우리는 이 기고문 속에서 예술 비평가인 헤겔의 다른 모습을 보게 된다. 먼저 기고문에서 예술 비평가로서 헤겔은 낭만주의자들이 어떻게 무리하게 이론을 중시하면서 작품을 왜곡하는지를 보여준다. 헤겔은 1826년 초에 쓴 기고문에서 낭만주의적 반어 이론이 라우파흐의 "변심자들" 작품 이해에 전혀 도움이 되지 않는다고 주장한다. 반어 이론은 인물과 행위의 모순을 작품의 핵심적 가치로 해석하는 반면, 헤겔은 이 작품 속에 희극적인 것이 놓여 있다고 해석하는데, 여기서 희극적인 것이란 성격의 비본질적인 측면들이 지양되는 과정을 통해 성격의 통일성이 표현되는 것이다. 또한 기고문에서 헤겔은 반어 이론이 전문가를 위한 예술작품만을 대변할 뿐이며, 이는 예술작품의 객관성의 측면을 훼손한다고 해석하면서 '대중을 위한 예술작품'을 대변한다. 두 번째로 헤겔은 자신의 이러한 비평의 성과를 자신의 미학강의에 적용하기 시작한다. 1826년 이후부터 헤겔은 미학강의에서 집중적으로 두 개념, 즉 낭만주의적 반어와 '대중을 위한 예술작품'을 논의했다. 따라서 위 기고문은 1826년 이후의 헤겔의 반어이론 비판과 대중을 위한 예술작품 개념 논의를 위한 내용의 기초를 제공하고 있다. 이 점에서 우리는 헤겔이 체계적인 이론을 구성해서 이를 무리하게 작품에 적용하기보다는 오히려 구체적인 예술작품에 대한 비평 실천을 통해 자신의 이론을 보강하고 확장했다고 볼 수 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2004년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.22-23
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• 2004

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권1호
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• pp.22-29
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• 2007

Two fuzzy controllers defined by 2 input variables cooperate to control a cartpole system in terms of balancing as well as centering. The cooperation is due to the BOXES scheme that selects one of the fuzzy controllers for each time step according to the content of box that is established through the critic of the control action by the fuzzy controllers. It is found that the control scheme is good at controlling the cartpole system so that the system is stabilized fast while the BOXES develops its ability to select proper fuzzy controller through experience.

• 천문학회지
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• 제45권3호
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• pp.65-69
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• 2012

Physical cosmology tries to understand the Universe at large with its origin and evolution. Observational and experimental situations in cosmology do not allow us to proceed purely based on the empirical means. We examine in which sense our cosmological assumptions in fact have shaped our current cosmological worldview with consequent inevitable limits. Cosmology, as other branches of science and knowledge, is a construct of human imagination reflecting the popular belief system of the era. The question at issue deserves further philosophic discussions. In Whitehead's words, "philosophy, in one of its functions, is the critic of cosmologies". (Whitehead 1925).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.677-680
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• 2000

The technique of reinforcement learning algorithm is extended to solve the multiobjective control problem for uncertain dynamic systems. A multiobjective adaptive critic structure is proposed in order to realize a max-min method in the reinforcement learning process. Also, the proposed reinforcement learning technique is applied to a multiobjective satisfactory fuzzy logic controller design in which fuzzy logic subcontrollers are assumed to be derived from human experts. Some simulation results are given in order to show effectiveness of the proposed method.

• 한국측량학회지
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• 제31권1호
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• pp.49-55
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• 2013

데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.807-814
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• 2021

코로나-19로 인해 경제 활동이 낮아지고 주식 시장이 침체하면서 주식 투자를 통해 또 다른 소득을 마련하기 위해 많은 사람이 주식 시장에 뛰어들고 있다. 사람들의 관심이 높아지면서 더 많은 수익을 얻기 위한 주가 분석 연구가 많이 진행되고 있다. 주가는 종목별 변동의 흐름이 다르므로 각 주가 종목별로 독립적이며 일관적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 강화학습 기법 중 하나인 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)를 이용하여 주가를 분석할 수 있는 모델 및 서비스를 설계 및 구현하였다. 주식 시장 데이터로 종목별 주가 및 국채, 코스피와 같은 외부 요인들을 반영하였다. 또한 웹페이지 제작을 통해 시각화한 정보를 제공하여 투자자들이 투자 기업에 대한 재무제표를 비롯하여 국내외 경제 및 정치의 흐름을 모두 분석하지 않고도 안전한 투자를 할 수 있도록 서비스를 제공한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.151-160
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• 2023

Breast cancer is the most dangerous and deadly form of cancer. Initial detection of breast cancer can significantly improve treatment effectiveness. The second most common cancer among Indian women in rural areas. Early detection of symptoms and signs is the most important technique to effectively treat breast cancer, as it enhances the odds of receiving an earlier, more specialist care. As a result, it has the possible to significantly improve survival odds by delaying or entirely eliminating cancer. Mammography is a high-resolution radiography technique that is an important factor in avoiding and diagnosing cancer at an early stage. Automatic segmentation of the breast part using Mammography pictures can help reduce the area available for cancer search while also saving time and effort compared to manual segmentation. Autoencoder-like convolutional and deconvolutional neural networks (CN-DCNN) were utilised in previous studies to automatically segment the breast area in Mammography pictures. We present Automatic SegmenAN, a unique end-to-end adversarial neural network for the job of medical image segmentation, in this paper. Because image segmentation necessitates extensive, pixel-level labelling, a standard GAN's discriminator's single scalar real/fake output may be inefficient in providing steady and appropriate gradient feedback to the networks. Instead of utilising a fully convolutional neural network as the segmentor, we suggested a new adversarial critic network with a multi-scale L1 loss function to force the critic and segmentor to learn both global and local attributes that collect long- and short-range spatial relations among pixels. We demonstrate that an Automatic SegmenAN perspective is more up to date and reliable for segmentation tasks than the state-of-the-art U-net segmentation technique.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.113-124
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• 2023

5G 및 B5G(Beyond 5G) 네트워크의 등장으로 기존 네트워크 한계를 극복할 수 있는 네트워크 가상화 기술이 주목받고 있다. 네트워크 가상화의 목적은 효율적 네트워크 자원의 활용과 다양한 전송요구 서비스에 대한 솔루션을 제공하기 위함이다. 이와 관련하여 여러 가지 휴리스틱 기반의 VNE 기법이 연구되고 있으나 네트워크 자원할당 및 서비스의 유연성이 제한되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용의 서비스 요구사항을 충족하기 위해 GNN 기반의 네트워크 슬라이싱 분류 기법과 최적의 자원할당을 위한 RL 기반 VNE 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Actor-Critic 네트워크를 이용하여 최적의 VNE를 수행한다. 또한 성능 평가를 위해 제안된 기법과 기존의 Node Rank, MCST-VNE, GCN-VNE 기법과의 성능을 비교분석하고 서비스 수용률 제고 및 효율적 자원 할당 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.