현재 웹 기술은 HTML에서 정보를 표현하는 외형과 내용을 분리하여 정보를 구조화할 수 있는 XML을 사용하고 있다. 구조적으로 구성된 XML은 새로운 정보 검색의 방법을 제시하였다. 즉, 태그를 이용한 정보검색으로 검색어에 의미를 부여함으로써 정보 검색자에게 좀더 효율적인 검색을 가능하게 하였다. 그러나 이러한 구조화 문서 검색 기법은 정확한 태그를 입력하였을 경우에만 결과를 얻을수 있는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 XML문서의 태그 검색에 있어 정확한 태그 검색을 확장한 유사 태그 검색기법을 설계하고 구현하였다. 유사한 태그를 검색하기 위하여 시소러스를 구성하였으며, 작성된 시소러스를 이용하여 유사한 태그에 대한 검색을 수행하였다. 기존의 XML문서 검색 시스템은 정한 태그에 대한 검색만을 수행할 수 있는 반면, 본 시스템은 태그검색에 있어 시소러스를 활용함으로써 질의에 입력되어진 태그와 유사한 태그에 대한 검색 결과를 보여줌으로써 사용자에게 질의어 선정의 불편함을 감소시켰다.
본 연구는 이차방정식과 이차함수 단원을 중심으로 수학 문제 해결에 효과적인 ChatGPT의 프롬프트를 고찰하는 연구로 '역할-규칙-예제풀이-문제-과정'으로 이어지는 구조화된 프롬프트를 설계하였다. 본 연구에서는 GPT4, 울프람 플러그인, Advanced Data Analysis를 결합한 인공지능 모델을 활용하였으며, 계산 오류를 줄이기 위해 울프람 플러그인을 주요 연산의 도구로 사용하였다. 9종의 고등학교 수학 교과서의 이차방정식과 이차함수 단원 문제를 구조화된 프롬프트의 형태로 입력하였을 때 ChatGPT의 답변에 대한 정답률은 91%로, 제로샷 프롬프트 대비 높은 성과를 보였다. 이를 통해 수학 문제 해결에 효과적인 구조화된 프롬프트를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 설계한 구조화된 프롬프트는 개별화 교육 및 맞춤형 교육을 위한 지능형 정보시스템 구축에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 구조화된 체크리스트로부터 임베디드 시스템 테스팅을 위한 테스트 스크립트를 쉽게 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 체크리스트를 이벤트(Event), 컴포넌트(Component), 입력 명령어(Command) 사전을 기반으로 구성하고, 사전으로부터 계층적으로 테스트 스크립트를 생성한다. 계층 구조로 임베디드 시스템의 물리적 입력 계층이 상위 계층의 컴포넌트 및 이벤트 계층에서 추상화되어 복잡한 시스템 입력 정보를 사용하지 않고도 테스트 스크립트를 생성할 수 있다. 비슷한 종류의 입출력 정보를 가지는 임베디드 시스템을 테스트하기 위한 테스트 스크립트 생성은 재사용성이 높은 사전을 이용하여 매우 쉽게 할 수 있다. 제안하는 방법의 유용성은 실험을 통해 보인다.
오늘날 컴퓨터 기술의 발전과 네트워크의 급속한 확산에 따라 기존의 종이를 이용한 정보매체에서 전자문서로의 변화가 가속화되고 있다. 이에 따라 전자문서를 생성하고, 전자문서에 포함된 정보를 관리하는 것은 매우 중요한 이슈가 되었다. XML은 인터넷상에서 복잡하고 구조화된 문서자료의 저장, 관리, 검색을 용이하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 나아가 전자상거래, 전자 도서관, 가상대학 등의 핵심 응용 시스템의 구축에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 XML 문서를 일반 사용자가 작성하는 것은 쉬운 작업이 아니다. 따라서 본 논문은 XML 문서를 보다 쉽고 편리하게 작성하기 위한 편집 방법에 관한 연구이다. 이를 위해 본 논문에서 제시하고 있는 방안은 문서 폼(Form)을 이용해 XML 문서를 입력한다는 개념을 도입하였고, XML 문서 폼을 만드는 과정과 만들어진 XML 문서 폼을 이용해 실제 XML 문서를 만드는 과정으로 입력과정을 분리하였다. 이러한 분리된 입력방법은 XML에 대해 잘 모르는 입력자라 할지라도 전문가나 시스템에서 제공하는 XML문서 폼을 이용하면 XML문서를 쉽게 입력할 수 있기 때문에 XML입력의 효율성을 높일 수 있게 된다.
웹 2.0 환경에서는 사용자 참여를 통한 지식 생산이 증가하고 있으며, 이러한 지식들을 효과적으로 분류하고 공유하기 위한 방법으로 태그 기반의 단일 폭소노미가 활용되고 있다. 그러나 단일 폭소노미를 구성하는 태그들은 단일 태그로 구성되어 있어 그 의미가 불명확하다. 이를 위해 태그간의 관계성이 명시된 구조화된 폭소노미를 구축하는 연구들이 진행되었다. 그러나 이러한 연구들에서도 태그의 의미를 정의하기 위해 미리 정의된 용어집을 사용하기 때문에 용어집에 없는 새로운 태그는 정의할 수 없고, 수작업으로 태그의 의미를 정의할 때 시간이 소요되는 문제점이 발생하였다. 본 연구에서는 사용자가 태그를 입력할 때 입력된 태그가 속할 수 있는 카테고리를 미리 정의된 용어집 없이 자유롭게 정의할 수 있는 카테고리형 태깅 방식을 제안하고자 한다. 또한 사용자들로부터 수집된 카테고리형 태그들을 이용하여 다수의 사용자가 생각하는 태그의 관계를 구조화된 폭소노미에 반영하는 기술을 언급하고자 한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 방법들이 조직의 지식 분류와 검색에 활용될 수 있음을 증명하기 위해, 카테고리형 태그 기반의 지식조직체계를 시스템으로 구현하였다.
디지털 신호를 처리하기 위해 특별히 제작된 ADSP-2105는 빠른 Fied-point 연산과 Harvard-architecture로 구조화됐기 때문에 빠른 수행연산을 할 수 가 있다. 본 논문은 이 DSP 프로세서를 이용해 음성신호의 실시간 FFT 분석에 관한 방법을 소개한다. 실시간 FFT 분석기로서의 DSP 보드는 크게 음성신호를 받는 입력부분과 FFT를 계산하는 FFT 부분으로 나뉘어지는데, 입력부분은 AD1849로 8KHz로 데이터를 샘플링해 받게 되었고, FFT 부분은 실제로 DSP가 FFT를 수행하는 부분으로 되어있다. 실시간 처리를 구현하기 위해 입력 부분은 두 개의 뱅크로 만들어 한 뱅크에서 음성신호를 받아들이는 동안에 다른 뱅크에서는 FFT를 계산하도록 되어있어서 DSP 보드는 항시 음성신호를 샘플링 할 수 있는 상태를 유지할 수 있다. 그리고 FFT 처리부는 빠른 처리로 음성신호를 샘츨링할 뱅크가 채워지기 전에 실행되게 프로그램되어 있어 실제적으로 모든 음성데이타를 FFT 하게 되어있다.
본 연구의 목적은 소방공무원이 현장에서 겪는 충격 스트레스로 발생하는 외상 후 스트레스장애 (posttraumatic stress disorder, PTSD) 분석을 통해 위기상황 스트레스 해소 교육 프로그램 기초 자료를 제시하고자 하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위하여 독립변인(업무부담감, 스트레스, 스트레스 대응) 3개, 매개변인(현장충격 스트레스) 1개, 종속변인(신체적 증상)으로 구성하여 영향력을 파악하였다. 본 연구 대상자는 전국 970명 소방공무원으로 2007년 3월부터 12월까지 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 자료분석은 SPSS 14.0과 구조방정식 모형인 AMOS 7.0 통계패키지를 사용하였으며, 정확한 코딩데이터의 입력확인을 위해 데이터클리닝(data cleaning) 작업을 실시하였다. 가설검증을 위하여 구조방정식 모형분석을 실시한 결과, 업무부담감, 스트레스, 현장충격 스트레스가 낮고, 스트레스 대응이 높을 때 신체적 증상이 낮아지는 것으로 나타났다. 서울소방학교와 공동으로 총 10개 차시로 웹기반 교육을 구성하였으며, 2010년 1월부터 소방공무원 전체를 대상으로 웹기반 교육을 실시하고자 한다.
To obtain both of the fast and complete data entry and the acquisition of reusable data in a Computer-based Patient Record system (CPR), we are building the ontology that is used by the entry supporting agents. Our application domain is Traditional Chinese Medicine. As the tool for the implementation, we used protege 2000 which is ontology building tool and provides frame knowledge representation language. In this paper, the construction methodology of our ontology is reported.
XML은 문서의 구조를 독립적으로 작성할 수 있어 문서의 체계적인 구조화가 가능하다. 이러한 이유로 최근, XML 문서를 구조화하여 데이터베이스에 저장, 관리하는 XML 문서 관리 시스템 연구가 활발하다. XML 문서 관리 시스템은 XML의 구조 정보를 효과적으로 표현하기 위해 여러 가지 기법을 사용하고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 XML 문서 구성에 따라 저장 스키마가 유동적이거나 문서 정보 검색의 제약을 가지고 있을 뿐만 아니라, DTD의 문서 구조가 순환 관계와 같이 복잡한 형태를 지닐 때, 그 구조를 적절히 반영하지 못하거나, 구조를 반영하더라도 검색 시, 모든 요소를 순차적으로 탐색해야 하는 등의 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 XML의 내용이나 구성에 영향받지 않는 저장 스키마를 설계하고 정보검색의 제약을 해결가능한 경로 정보를 제안한다. 또한 순환 관계를 갖는 DTD의 구조 정보를 비 순환 구조 부분과 순환 구조 부분으로 분리, 정의하고 질의처리 시, 입력되는 XML-QL을 SQL로 변환하기 위하여 XML-QL의 패턴을 분류하고 이에 따른 중간 단계의 SQL을 정의하여 질의어 변환기법을 제안한다.
분류 방법으로서의 SVM(Support Vector Machine)은 커널 방법과 함께 사용됨으로써 그 유용성을 크게 향상시켰다. 커널 방법은 일반적으로 입력 데이터의 자질(feature)로 나타내는 공간으로부터 높은 차원의 공간으로 데이터를 사상(mapping)시키는 역할을 하게 되나, 기본적으로는 데이터간에 새로운 거리(metric)를 부설해주는 역할을 하는 것이다. 지금까지 나온 다양한 커널 방법은 구조화된(structured) 데이터에 대해 커널 형태로 거리를 부여하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 DNA의 작용을 모델링하여 만든 새로운 커널이 miRNA(micro RNA)와 mRNA(messenger RNA)쌍에 대한 발현 여부를 분류해 내기 위해 커널 형식으로 거리를 부여하는 방법을 보인다. 이 방법은 실리콘 컴퓨터가 아닌 실제 DNA분자로 실험할 수 있도록 설계된 것을 고려할 때 여러 종류의 DNA 코드를 분석하는 데 사용될 수 있는 새로운 분자컴퓨팅 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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