21세기 정신혁명 시대에 인문학과 더불어 중요성이 대두되는 분야는 인간의 마음을 다루는 심리학이다. 본 연구에서는 심리학의 대중화에 따른 올바른 이해, 심리학의 연구 동향, 자연과학과 사회과학을 연결고리로써의 심리학 세부 분야 사이의 상관관계를 분석하고자 네트워크 기술과 정보기술 알고리즘을 도입하여 객관적인 결과를 도출하고자 하였다. 심리학개론에 등장하는 용어 및 그 용어를 설명하는 단어로 구성된 bipartate 네트워크를 구축하고 핵심용어를 추출하여 제공함으로써 심리학 이해를 위한 콘텐츠 정보를 제공하고자 하였다. 한국심리학회지 및 Annual Review of Psychology에 실린 논문수를 기반으로 지금까지의 심리학 세부 분야의 발전 동향을 제공하였다. 최근 15년 동안 Psychological Review에 실린 논문 제목을 기반으로 정보 알고리즘을 사용하여 심리학 세부분야 간의 상관관계를 분석하였다. 이는 자연과학과 사회과학의 연결고리로써 심리학 세부 분야의 위상을 이해하는데 도움을 줄 것이다. 결론적으로 본 연구결과는 심리학의 대중화, 동향분석, 심리학 세부 분야의 위상에 관한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 심리학과 정보과학 기술을 접맥시켜 심리학 기반 융합콘텐츠에 대한 정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 발전을 기반으로 전자메일 서비스는 기존 우편 기능을 대체하여 현재의 대표적인 정보 전달 수단으로 자리잡고 있다. 전자메일 사용자의 확산에 따라 많은 기업들은 전자메일을 통한 개인별 카탈로그 보급 식의 광고에 투자를 하게 되었는데, 이는 개인별 취향을 고려한 광고가 가능하다는 잇점을 가진다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출됨에 의해서 많은 정크메일(junk mail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지관계곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 추출하는 정크메일 분류 모델을 제안한다. 이는 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들 간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기준으로 정크메일과 비정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.
이 연구는 계량정보학적 기법을 적용하여 대학도서관의 연구분야를 파악하고자 하는 것이다. 적용된 계량정보학 기법은 용어클러스터링과 패스파인더 네트워크 알고리즘이다. 연구분야 분석을 위하여 2005년부터 2009년 동안 주요 학술지에 발표된 139건의 논문을 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)에서 검색하여 데이터 콜렉션을 구축하였으며 연구분야를 분석하는 데 사용한 자질은 초록과 인용문헌의 제목에서 추출되었다. 분석 결과 인용문헌의 제목은 세분화된 연구분야를 표현하는 데 적절한 것으로 분석되었으며 초록과 인용문헌의 제목을 결합하여 적용하면 연관주제로 확장하여 주제구조를 효과적으로 표현해주는 것으로 나타났다.
대부분의 정보검색시스템들은 부적절한 색인어들에 의해 가끔 사용자의 의도에 맞지 않는 전혀 다른 검색 결과가 나타난다. 그것은 시스템이 색인어들을 검색하기 위해 그 의미가 아닌, 단지 용어로서만 고려하기 때문이다. 검색 정확도의 증진을 위해 색인어는 연관된 용어 사용 빈도와 역 빈도 사용으로 검색되고 동시 발생어는 원시 문서로부터 추출된다. 결과적으로 색인어는 계산된 상호 정보들을 사용함으로써 그들의 세맨틱에 의해 클러스팅된다. 이 논문은 재현율의 감소없이 클라이언트 사용자 모듈로부터 피드백에 따라 세분된 세맨틱 정보를 사용하여 부적절한 검색 결과를 거절함으로써 검색 효율을 높일 수 있도록 설계하였다.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.
본 논문은 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특정 도메인으로 특화하는 방법에 의해 구축된 영한 특허 자동번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 특정 도메인으로서의 특허 자동번역기를 위한 특화 방법은 다음과 같은 단계로 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서의 수집 및 언어학적 특성 분석, 2) 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기보유한 용어의 대역어 특화, 4) 특허 고유의 번역 패턴추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 기보유 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 특화 절차에 따른 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계(80.54%), 전기전자 (81.58%), 화학일반(79.92%), 의료위생(80.79%), 컴퓨터(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다.
본 연구에서는 고감성 의류상품 개발을 위한 기초 자료들 제공하기 위해 폴리에스테르 직물에 대한 감각·감성을 1, 2단계로 나누어 분석하였다. 1단계에서는 얇은 여성 외의용 폴리에스테르 24종을 사용하여 감성측정에 영향을 미치는 제요인에 대해 검토하였다. 즉, 감각·감성측정시 기준직물과 그 평가치 제시 유무, 제시방법(blind/ open eye test), 환경과 직물 종류에 따른 효과를 조사하였다. 2단계에서는 1단계의 결과를 토대로 폴리에스테르 10종을 이용하여 환경에 따른 감각·감성과 물성 변인간 관계를 규명하였다. 1. 1단계의 연구결과, 기준직물 제시유무에 따라 감각·감성에 부분적으로 차이가 있었다. 유색직물의 평가시에는 blind/open eye test에 따라서 몇가지 평가용어를 제외하면 전반적으로 직물의 색에 따른 감각.감성에 유의차가 없었다. 2. 감각용어에 대한 요인분석 결과, 표준환경에서 1요인으로 두께, 무게(두껍다. 폭신폭신하다. 가볍다), 2요인으로 표면특성(매끄럽다. 부드럽다. 오돌도돌하다.), 3요인으로 강연성(뻣뻣하다. 보송보송하다)이 추출되었다. 고온다습환경에서도 유사한 결과였다. 3. 환경 효과는 고온다습환경에서 표준환경에서보다 더 눅눅하게, 덜 보송보송하게, 덜 차게 감지하는 것으로 나타났다. 직물의 효과는 모든 용어에서, 환경과 직물의 상호작용효과는 (차다. 보송보송하다. 뻣뻣하다. 하늘하늘하다. 촉감이 졸다.)에서 유의차가 나타났다. 4. 여러 통계기법에 의해 감각·감성 및 물성변인을 분석하여 종합한 결과, 표준환경에서 감성과 관련높은 용어는 (하늘하늘하다), 물성은 SMD로, 고온다습환경에서 감성과 관련 높은 용어는 (보송보송하다), 물성은 Contact area로 밝혀졌다. 폴리에스테르 직물에 대한 감성의 감각구조는 환경에 따라 상이하며 관련 물성 중 표면접촉특성은 환경에 관계없이 가장 중요한 변인으로 작용한다고 할 수 있다.었으며 또한 essential oil에서는 성별 차이가 없는데 반해 페르몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.. 방법을 타액과 혈청내 testosterone 농도 측정에 응용하여 RIA의 결과와 비교하여 본 바 상관관계가 타액에서 r=0.969, 혈청에서 r=0.990으로 두 결과가 잘 일치하였다. 본 실험에서 측정된 한국인 여성의 타액내 testosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of this study is to look into the origin of the letter design
2020년은 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 세계적 대유행인 팬데믹(pandemic)으로 인해 전 세계가 혼돈 속에서 보낸 한 해였다. 14세기 중세 유럽의 봉건제도를 무너뜨린 흑사병(페스트), 17세기 스페인에 의해 잉카제국의 멸망을 이끈 천연두, 제1차 세계대전을 조기 종식시킨 스페인독감처럼 팬데믹은 역사 전환의 기점에 있었다. 코로나 19이후 다가올 대변환을 다양한 분야와 관점에서 제시하고 있으나 전환에 대한 이해와 방향이 모호한 측면이 있다. 본 연구에서는 코로나19 이후 '세계가 어떻게 변할 것인가', 다시 말해 세계화에 대한 미래를 네트워크 기반으로 핵심용어를 도출하여 분석하고자 하였다. 세계화, 반세계화, 코로나19 이후 세계화와 디지털화에 관한 네트워크 및 4종류를 통합한 네트워크를 구축하였다. 네트워크로부터 허브 용어, 응집중심성 용어, K-코어 알고리즘을 적용한 단순화 네트워크로 부터 핵심용어를 추출하여 코로나19 이후 세계화의 변화를 분석하였다. 본 연구는 코로나 이후 사회적 변화를 이해하는데 있어서 네트워크를 기반으로 핵심용어를 도출하고 분석하는 방법을 제시한 것이 의미가 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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