어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
이 연구는 비동기 매커니즘을 바탕으로 닫힌 눈(eye-closed) 및 이중 블링크 (double-blinking) EEG를 사용하여 BCI를 개발하는 것을 목표한다. 제안된 시스템은 신호 처리 모듈과 그래픽 사용자 인터페이스 (VK-가상 키보드)로 구성되어 있으며 26개의 영문자와 특수 기호로 구성됩니다. "눈 닫기"이벤트는 "선택"(select)명령을 유발하는 반면, "이중 블링크"(DB) 이벤트는 "실행 취소"(undo) 명령에 따라 실행합니다. 3개의 이벤트 그룹 ("열린 눈"(eye-open, "닫힌 눈" (eye-closed)및 "이중 블링크"(double-blinking)에 대한 EEG 신호 분석과 관련된 3 등급 벡터 보조 분류 (SVM) 기계가 제안되었습니다. 결과는 제안된 BCI가 평균 92.6 %의 전체 정확도와 5 글자 / 분의 맞춤법 비율을 달성 할 수 있음을 보여주었습니다. 전반적으로 이 연구는 실제 BCI 맞춤법을 구현하기의 실현 가능성과 신뢰성으로 인해 정확도와 철자 비율의 향상을 보여주었습니다.
최근에 미래의 디지털 융합을 위한 많은 관심과 요구가 있다. 특히, 정보기술 분야에서 정보기술은 실생활과 밀접한 관련이 있으므로 지역학, 문학, 인문학 등과 같은 다른 학문들과의 융합이 필요하다. 문화지도는 문화와 관련된 다양한 양상들을 점, 선, 기호 등으로 표현하여 지도에 나타낸 것이다. 즉 지도는 디지털 환경에서 문화를 효율적으로 연구할 수 있는 유용한 도구가 된다. 본 논문에서는 지중해지역 연구와 같은 해외지역 연구를 위하여 전자문화지도를 적용할 수 있는 방안을 제시하고 세부적으로 지중해지역 연구를 위한 전자문화지도를 설계 및 구현한다. 본 연구를 통하여 생성된 전자문화지도를 활용하면 해외지역 연구 결과를 시각적으로 표현할 수 있다. 그리고 이를 통하여 연구 결과를 보다 이해하기 쉽게 되고 새로운 연구에 대한 기초 자료로서의 활용이 가능하다. 또한 인문, 지역학과 IT의 융합학으로서, 해외지역을 연구하는 도구 및 연구결과물의 전시 도구로 활용할 수 있다.
탁주의 맛을 표현하는 용어를 설문조사 방식으로 수집하여 맛, 냄새, 색깔, 입속의 감촉 등 관능적 특성에 따라 분류하고 이를 바탕으로 하여 가열살균에 의한 탁주의 관능적 품질변화를 통계적 방법으로 평가하였다. 탁주의 주요 품질요소로는 색깔에서 백색, 회색, 황색 냄새로는 시큼한 냄새, 쉰냄새, 맛으로는 신맛, 떫은맛, 쓴맛, 단맛, 입속의 감촉으로는 텁텁하다, 걸죽하다, 청량감 등으로 밝혀졌다. 82, $93^{\circ}C$ 및 $135^{\circ}C$에서 각 9초간 실시된 열처리에 의하여 회색, 쉰냄새, 화독냄새, 떪은맛, 쓴맛, 걸쭉함이 증가하였으며 신맛, 단맛, 황색, 텁텁함 및 청량감이 감소하였다. 이러한 변화는 기호도의 전반적인 저하로 나타났다. 열처리 온도에 따라 이들 변화는 다소 차이를 나타내었다.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템과 베이지언 추론망 기반 학습자 모델을 이용하여 개발한 이공계 수학용 이러닝 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 컴퓨터 대수 시스템 기반 수학용 콘텐츠 저작모델의 최근 모델인 동적 클라이언트 비의존형 모델을 따른다는 점과 개별 진단평가를 위한 추론 엔진으로 베이지언 추론망을 활용한 학습자 모델을 구성한다는 점에서 기존의 이러닝 시스템과 차별화된다. 이 시스템의 컴퓨터 대수 시스템 기반 저작모듈은 웹 수식표현에 관한 선지식이 없는 교수자에게 일체의 소프트웨어 지원 없이 수치계산, 기호연산, 그래픽처리가 가능한 수학 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있는 환경을 제공해 주며, 베이지언 추론망을 웹과 연동되도록 구성한 평가모듈은 각 학습자의 학습영역별 학업성취도를 확률로 제시하는 것이 가능하도록 해주어, 학습자의 수준을 이원분류표와 같은 기존의 평가 방법보다 타당하고 과학적으로 진단해 준다. 이는 궁극적으로 학습자에게 보다 정확한 보충학습 내용을 제시하고, 사용자 개개인에게 가장 적합한 심화학습 내용을 적응적으로 제공해 주는 것이 가능하게 해 준다.
밀양 23호와 기호벼의 재조합 자식 164계통에 대하여 Rapid Visco Analyzer(RVA)방법으로 분석한 아밀로그램특성을 출수 후 15일째의 이삭무게를 출수 후 40일째의 이삭무게 비율로 계산한 초기급속등숙속도(rapidity of grain filling:RGF)품종군별로 호화온도, 최고점도, 최저점도, 최종점도, 강하점도, 응집점도 및 취반점도를 해석하였고 품종군별 아밀로그램특성간 상관관계를 분석하였다. 사용한 164 M/G RILs를 RGF에 따라서 완만등숙형(40%이하의 RGF), 준완만등숙형(41- 60% RGF), 준급속등숙형(61-80%RGF), 그리고 급속등숙형(81%이상 RGF)으로 구분되었으며 최고점도, 최저점도 및 취반점도는 RGF품종군별 일정한 경향을 보였다. 초기급속등숙속도를 기준으로 분류한 모든 품종군에서 강하점도와 취반점도는 고도의 부의 상관을 보였고 응집점도와 취반점도는 고도의 정의 상관을 보였다.
본 연구는 아날로그 연필, 펜 등과 같은 필기구를 사용하여 패턴을 그리는 젠탱글 아트(zentangle art) 제작 과정 중, 디지털 아트의 효과적인 융복합을 통해서 보다 창의적인 젠텡글 아트 작품을 제작하기 위한 방법론과 활용 가능성에 대한 연구이다. 특히 디지털 아트의 저작도구를 활용한 제작 방식과 한국 전통문양의 형태별 분류인 식물문(食物紋)의 상징성(symbol)을 응용하여 전통문양과 젠탱글 아트가 융합된 디자인을 연구하고 기호학의 관점에서 연구 및 분석했으며 그에 따른 새로운 방향성을 제시한다. 향후에는 제작자를 중심으로 젠탱글 아트 작품 제작 시 발생하는 특유의 몰입감과 심리적 현상을 연구할 예정이다. 추후, 지속적인 연구를 통해서 젠텡글 아티스트 및 연구자들에게 콘텐츠 제작의 새로운 확장성과 산업적 가치를 제시할 계획이다.
대마는 인류가 이용해 온 가장 오래된 약제 중 하나로 그 원산지는 중앙아시아와 남아시아이다. 식물분류학적으로 대마속 일년생 식물로서 Cannabis sativa, Cannabis indica, Cannabis ruderalis 3종이 있으며, 우리나라에서 재배되고 있는 종은 Cannabis sativa이다. 대마 재배의 역사는 인류의 시작과 그 궤를 같이하며, 동 서양을 막론하고 고대 문명에서 대마에 대한 기록을 쉽게 찾아볼 수 있다. 기록에 의하면 병의 치료나 심리적 치유 및 신에게 제사를 올릴 때 제사장이 사용한 것으로 알려져 있다. 대마의 약효에 대하여는 B.C. 2737년 중국의 신농황제시대의 기록에 관절염과 통증등 의료목적으로 사용했던 최초의 기록이 있으며 본초강목과 동의보감에 저술되어 있다. 우리나라의 대마에 관한 문헌 기록은 삼국지 '위지동이전', 삼국사기 '동성왕편'과 삼국유사에 삼베를 사용한 기록이 있는 것으로 미루어 봤을 때 대마재배의 역사는 삼국시대 이전으로 볼 수 있다. 우리 민족은 생활 속에서 대마를 즐겨 사용하였으며 삼베로 의복과 멍석, 행주 그리고 칠공예품이나 신발등을 만들어 사용하였으며, 죽음에 이르러 삼베옷을 수의로 사용하였다. 대마의 용도는 뿌리, 줄기, 잎, 꽃대 그리고 씨앗까지 다양하게 이용된다. 전통적으로 줄기의 껍질을 이용한 섬유제품이 있으며 실, 의복 및 밧줄등이 있다. 대마 줄기의 속대는 종이, 건축자재, 연료로 사용된다. 씨앗의 경우 식품과 조류의 먹이, 생약으로 이용되고 씨앗의 기름은 연료, 화장품, 맛사지 오일등으로 사용되고 있다. 환각성분이 있어 마리화나 원료로 사용되는 꽃대와 잎은 의약품의 원료로 주목받고 있다. 대마에 관한 최초의 논문은 1843년에 Cannabis indica의 약효에 관한 것으로 보고되었다. 1850년부터 1937년까지 미국의 약전은 대마를 100가지 이상의 질병에 효과가 있는 주요 의약품으로 기재하고 있다. 세계적으로 여러 가지 이유로 대마를 의료 응용과 연구 및 사용을 제한하여 대마에 관한 연구가 침체되었다. 대마의 의학연구는 대마의 약효성분인 칸나비노이드의 발견과 그 구조 및 약효에 관한 연구가 시작되면서 1960년대부터 증가하였으며 2000년 이후에는 칸나비노이드 및 칸나비디올의 다양한 의학적 효과가 밝혀지면서 급격히 증가하고 있다. 대마에 포함된 성분의 의학적 효과가 입증되면서 대마 사용을 합법화한 국가가 증가하면서 대마 산업이 급부상하고 있으며, 의료용뿐만 아니라 기호용, 식품용, 그리고 주류 및 음료시장까지 확대되고 있다. 우리나라도 2019년 3월 질병 치료 목적 대마성분 의약품을 제한적으로 허용하는 마약류 관리에 관한 법률 일부 개정안이 시행되면서 의료용 대마에 관한 연구와 산업화에 관심이 증가하는 추세이다.
The code of the International Classification of Disease(ICD) is seriously questioned on its effectiveness in identifing an independent disease entity from similar conditions at general practitioner's offices. This study has attempted to show individual coding variations in ICD for similar ambulatory care conditions. It has been assumed that a following outpatient visit is regarded as the sane kind of visit owing to the same disease if a visit to the different source of care would be mad within an interval of less than two days. The 'D' health insurance association was selected for this analysis. The 'D' association had 153,298 members and made claims of 642,605 outpatient care in 1990. Out of the total outpatient claims, 8.6%(55,102 claims) were counted as the same disease which could meet the above assumption. Percent of conditions classified as the 10 leading causes of frequent visits which were matched accurately to the subsequent ICD diagnostic code found to be 15.8% on the average. The URI was noted for the highest concurrence rate of 20.4%. This proportion was even decreased to 11.6% on the case of chronic disease. Despite the fact that the assumption underlying the definition of the above same disease is rather rough and inappropriate, this study reveals that the code of ICD currently in use has weaknesses in seperating a certain independent disease from similar conditions at the outpatient setting. Thus, efforts need to be elaborated to meet the need of a new system of classification for conditions and diseases encountering at ambulatory care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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