The purpose of this study is to present possibility about applying space design of urban theory focused on collective memory. Urban which is the final data of human's collective life has been recognized creative circumstances human collective is living. It can not think without collective from its motivation to problem of form as well as building as element which compose these cities. It is to recognize essential attribute of construction in the collective that think architecture with urban, and It means that recognize actuality of architecture that can talk as the most collective product that represent human. There was discussion for collective and urban. But, this problem was proceeded to clear human knowledge of architecture mainly in other discipline, and even if speak as field of architecture, it could just pass confined meaning by refering at process that clear several main aspects of architecture as doing not pass over more than it. Problem of form that is ultimate aspect of architecture remained by different thing still doing not combine with collective architecture, and occasionally happened the case that make collective of architecture and relation of form overly incommodiously reducing form by a tool for diagram, shape, figuration in the aspect of collective. This research study concept for memory collective in the urban and collective of architecture, and choose urban planning methodology and their work by specific example between Aldo Rosi and Rem Koolhaas dealing with architecture and urban, and present possibility about space design of urban.
기록관은 과거의 기록들을 보존하는 장소일 뿐만 아니라 과거가 구성되고 만들어지는 장소이기도 한다. 이런 구조는 사회적, 정치적, 문화적 관심에 종속되어 있을 뿐 아니라 본질적으로 현재의 지배적인 의사소통매체와도 연관을 맺는다. 우리에게 주어진 기록의 맥락을 안전하게 보호하고 미래에 전달하려는 노력으로 원질서 원칙과 출처 존중의 원칙에 따라 기록을 정리하고 기술한다. 이 기록 기술(archival description)이란 무엇보다도 기록의 진본성을 재현하는 방법으로, 기록물의 설명을 통해 전체 맥락 안에 위치시키고 내용에 대한 단서를 제공하는 역할을 하는 것이다. 그러나 정리와 기술이 아키비스트의 가장 고유한 역할이지만, 그리고 정리와 기술을 통한 아키비스트의 기록 원형에 대한 중재가 아무리 원질서 존중의 원칙과 출처의 원칙이 엄격히 지켜지고 고수된다 하더라도, 기록 전반의 단계를 통해 미치는 아키비스트의 영향을 막을 수는 없다. 객관적이고 중립적인 보관자로 정의된 아키비스트들이 평가 선별하는 기록물에 대해, 생산하는 검색도구에 대해, 그리고 기록의 공정하고 정확한 재현으로서 기록 기술(archival description)을 보는 여전히 변치 않는 관점에 대하여 되짚어 보고, 고도의 기술 환경 속에서 아키비스트의 일방적인 정보 전달, 그리고 아카이브즈의 국가 중심적이고 단정적인 구조에 대한 재고와 새로운 방향성을 모색하는 것에 이 논문의 의의가 있다.
본 연구는 미디어 효과 연구 분야에서 채널 요인으로 분류될 수 있는 배경음악의 사용이 TV다큐멘터리 수용자의 회상 기억, 몰입, 흥미 유발, 작품 평가 등에 미치는 영향을 실험을 통해 살펴본 연구이다. 미디어 효과에 관한 선행 연구들은 송신자 요인과 메시지 요인 등이 수용자의 기억과 이해, 지식 습득, 태도, 행위 등에 미치는 영향력을 살펴본 연구들이 대부분이다. 그러나 미디어의 채널요인으로 볼 수 있는 배경 음악이 수용자의 다양한 종속변인에 미칠 수 있는 영향력에 관한 연구는 대단히 제한적이며, 특히 텔레비전 다큐멘터리의 배경음악이 수용자에 미치는 영향에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 TV 다큐멘터리 프로그램에 사용된 배경 음악이 수용자의 회상 기억, 몰입도, 흥미 유발, 작품 평가 등에 미치는 영향력을 알아보기 위해서 대학생 피험자들을 대상으로 배경음악의 유무에 따라 2개의 집단으로 구분하고, 이들에게 TV 다큐멘터리 영상물을 시청하게 한 후, 이들의 회상기억, 몰입도, 흥미 유발, 작품 평가 등을 물어 설문조사를 실시하였다. 모두 101명을 대상으로 이루어진 설문 조사를 분석한 결과, TV 다큐멘터리의 배경 음악이 수용자들의 몰입도와 흥미 유발 정도를 증가시켰으며, 작품 평가도 더 높게 하는 것으로 나타났다. 그러나 TV 다큐멘터리의 배경음악이 수용자들의 회상 기억에는 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a novel knowledge distillation algorithm to create an compressed deep ensemble network coupled with the combined use of local and global features of face images. In order to transfer the capability of high-level recognition performances of the ensemble deep networks to a single deep network, the probability for class prediction, which is the softmax output of the ensemble network, is used as soft target for training a single deep network. By applying the knowledge distillation algorithm, the local feature informations obtained by training the deep ensemble network using facial subregions of the face image as input are transmitted to a single deep network to create a so-called compressed ensemble DCNN. The experimental results demonstrate that our proposed compressed ensemble deep network can maintain the recognition performance of the complex ensemble deep networks and is superior to the recognition performance of a single deep network. In addition, our proposed method can significantly reduce the storage(memory) space and execution time, compared to the conventional ensemble deep networks developed for face recognition.
Purpose: This study proposed an improved method of teaching cardiopulmonary resuscitation (CPR). Methods: A teaching method for CPR using a song was evaluated. To validate the effect of this teaching method, we performed a comparative reference test against a traditional CPR lecture-oriented education method. A total of 202 study participants were enrolled in this project. Half were taught by the traditional CPR education method, and the other half were taught by the alternative educational method using a song. Results: The results for those educated by the traditional lecture-oriented method showed scores of 4.84 / 6.00 (Mean of knowledge) and 70.22 / 100 (Mean of practice ability for CPR). The results for those educated by the alternative method showed scores of 5.26 / 6.00 (Mean of knowledge) and 74.13 / 100 (Mean of practice ability for CPR). The alternative educational method utilizing a song improved the results on written and practical examinations. This improvement could be attributed to the effect of music on memory circuits in the brain. Conclusion: We believe that the results of this study will help to improve the success rates of CPR.
퍼지제어룰은 일반적으로 시스템에 대한 전문오퍼레이터나 기술자가 갖고 있는 애매모호함을 포함하고 있는 제어지식을 시스템의 입 출력 분할에 의해 if-then이라는 언어적 룰로서 표현하는 것으로 전문오퍼레이터나 기술자의 제어지식 자체의 부정확과 룰의 불완전등으로 완전하게 표현한다는 것은 대단히 어렵다. 이러한 불완전한 룰의 정확도를 시스템 동작 후에도 연속적으로 높이기 위한 방법으로서 신경회로망에 의한 퍼지 추론과 학습을 제시한다. 이 방식은 시스템의 퍼지롤의 후건부를 층상신경회로망의 역전파(Back-propagation) 학습방법에 의한 정확도를 증진시키고, 전건부의 적합도를 연상기억방식에 의해 추론하는 방식으로서, 이 방식을 이용하여 한정된 구역 내에서 숙련된 기술과 지식이 필요한 차의 안전하고 신속한 정차를 위한 Auto-Parking Fuzzy Controller를 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.
The purpose of this paper is to analyze the dynamic characteristics of innovation sources such as scientific knowledges, processing technologies and user's needs in advanced metals technology. The journal articles data of four advanced materials are analyzed; amorphous metals, superplastic materials, shape memory alloys and aluminum-lithium alloy. Some regularities are found from the analysis of the four materials. The innovation proceeds through close interactions among the innovation sources. As the innovation proceeds, the relative importance of each source changes: scientific knowledge initiates the innovation and becomes the most important source in the first phase, then the processing technologies increase importance in the second phase, and then scientific knowledge, again, becomes the leading factor of innovation. Scientific knowledge and processing technology take turns leading the innovation. The impacts of users' needs to the innovation increase more and more as innovation proceeds. The results of analysis imply to the policy makers that emphasis of policy, and therefore the allocation of sources for innovation, should vary along the phases in the life cycle of advanced metals technology.
Humans are well-known for being adept at using intuition and expertise in many situations. However, human experts are still susceptible to errors in judgment or execution, and failure to recognize the limits of knowledge. This would happen especially in semi-structured situations, in multi-disciplinary settings, under time or other stress, under uncertainty, or when knowledge is outdated Human errors are caused by cognitive biases, attentional slips/memory lapses, cultural motivations, and missing knowledge. The purpose of this research is to study errors of human experts committed in judgment and the general idea of critiquing systems as corresponding plan. Compared to expert systems, critiquing systems are narrowly focused programs useful in limited situations for collaborating with and supporting experts in their task activities. It supports an expert by detecting the human's errors by deploying various strategies that stimulate humans to improve their performance. A variety of types of critiquing systems has spread through numerous application areas.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.321-326
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2021
In a multi-cloud environment, it is necessary to minimize physical movement for efficient interoperability of distributed source data without building a data warehouse or data lake. And there is a need for a data platform that can easily access data anywhere in a multi-cloud environment. In this paper, we propose a new platform based on data fabric centered on a distributed platform suitable for cloud environments that overcomes the limitations of legacy systems. This platform applies the knowledge graph database technique to the physical linkage of source data for interoperability of distributed data. And by integrating all data into one scalable platform in a multi-cloud environment, it uses the holochain technique so that companies can easily access and move data with security and authority guaranteed regardless of where the data is stored. The knowledge graph database mitigates the problem of heterogeneous conflicts of data interoperability in a decentralized environment, and Holochain accelerates the memory and security processing process on traditional blockchains. In this way, data access and sharing of more distributed data interoperability becomes flexible, and metadata matching flexibility is effectively handled.
대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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