• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.12 no.6
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• pp.53-67
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• 2009

In this study we surveyed the characteristics of the Semantic Web and ontology technology, analyzing the studies which applied ontology to e-Learning. In addition, we investigated the models which should be considered in the adaptive learning, analyzing the existing adaptive learning systems. On the basis of the analysis of them, we sought the ways to apply ontology for supporting the adaptive learning in the e-learning system, designing an ontology-based adaptive learning system. The system made up for the weak points of the existing ontology-based learning systems. That is, it appropriately diagnoses learners' knowledge level of learning concepts, classifying the learning styles in detail, and providing their corresponding learning methods and content. By adapting the learning content to the learners' individual learning style and knowledge level, this system would support their learning more efficiently and more effectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.104-113
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• 2016

A new design method for multi-functional pull-down menu based on stacking rules is proposed. The importance of a design point of view has been emphasized in many previous studies on web navigation. Taking technical aspects with an emphasis on programming techniques into consideration in this paper, multiple elements, which are used for constructing main menu of the pull-down menu, are capable of performing their unique functions independently in addition to basic classification function by disposing them to separated layers using stacking rules. Furthermore, the improvement of visual effects and efficiency for information navigation can be expected by implementing submenu selection-bar using animation techniques and function to automatically search submenu item. Finally, the effectiveness of the proposed method is identified by implementing multi-functional pull-down menu using CSS and jQuery.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1046-1049
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• 2014

최근 웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다양하고 방대한 양의 정보들이 생성되었다. 또한, 현재 산업분야에서는 이와같은 방대한 양의 데이터들을 처리하기 위하여 데이터웨어하우스와 OnLine Analytical Processing(OLAP)을 통한 정보 분석 사례가 많아지고 있다. 특히, 의사결정자들은 이러한 수많은 정보들 중에서 의사결정에 도움이 되는 정보들을 찾는 것을 목표로 하지만 아직까지도 의사결정자들은 자신들이 원하는 정보들을 찾는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서, 최근에 수많은 정보들을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행어지고 있고 의사결정자들의 올바른 의사결정을 도와주는 시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 의사결정자들의 올바른 의사결정을 위해 OLAP 을 활용하여 TV 홈쇼핑에서 발생하는 수많은 정보들을 분류 목적에 따라 다차원적으로 분석하고 분석된 정보들을 바탕으로 하여 TV 홈쇼핑에서 판매하고 있는 상품의 트렌드를 분석한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.11
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• pp.517-522
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• 2019

In many businesses, chatbots enhance the user experience by providing the most immediate and direct feedback to user questions. The area of use of chatbots is growing. In this study, the three types of chatbot definition, command method, function, and platform are classified according to their distinct factors. In the process, the functional delimiter element is necessary for the Chatbot UX, which is a key technical element of the functional part of pattern recognition, natural language processing, semantic web, text mining, and context-aware computing. However, the limitations at this stage were also known. Based on this, we analyzed the chatbot's UX elements for Facebook, Skype, Telegram, and Google Assistant for a better user experience. Basic UI elements such as cards, quick response, command, and application of persistent menus are needed as user experience elements.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.15-23
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• 2010

This paper presents a method of constructing a large interlinked ontology network for the Web of Data through the mapping among typical ontologies. When an ontology is open to the public, and more easily shared and used by people, its value is increased more and more. By linking CoreOnto, an IT core ontology constructed in Korea, to the worldwide ontology network, CoreOnto can be open to abroad and enhanced its usability. YAGO is an ontology constructed by combining category information of Wikipedia and taxonomy of WordNet, and used as the backbone of DBpedia, an ontology constructed by analyzing Wikipedia structure. So a mapping method is suggested by linking CoreOnto to YAGO and DBpedia through the synset of WordNet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.607-610
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• 2008

국내외 연구자들은 각자의 분야에서 다양하고 중요한 연구를 수행하면서 그 연구결과물을 생산하고 있다. 연구결과물의 형태는 학회지 및 학술대회 논문, 연구보고서, 특허, 연구노트, 세미나 발표자료, 학교교재, 신문 및 잡지의 기사 등 매우 다양하다. 이런 다양한 연구결과물을 같은 학문 분야, 같은 주제의 연구자들끼리 서로 공유하고 교환하기 위해서는 정보의 자유로운 이용에 근거한 커뮤니티 환경이 필요하다. 이에, 국가 과학기술정보 유통기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 보유하고 있는 문헌 콘텐트와 사실 콘텐트를 주제별로 분류하고 재가공하여 특정 주제분야 전문 연구자들을 위한 오픈 아카이빙, 오픈 액세스 개념을 적용한 커뮤니티 모델을 개발하여 제공하고자 한다. 본 커뮤니티 모델은 요즘들어 가장 많은 연구가 진행되고 있는 생명과학 분야의 연구결과물을 중심으로 개발하였다. 커뮤니티 모델을 개발하기 위하여 1) KISTI가 보유하고 있는 콘텐트 현황을 조사하고, 2) 그 중에서 생명과학분야 콘텐트의 형태와 특성을 분석하고, 3) 연구자들이 연구결과물을 자유롭게 업로드/다운로드할 수 있는 웹 환경의 플랫폼을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.996-997
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• 2023

시각 장애인들의 시각 정보에 대한 낮은 접근성은 문화, 예술 활동에 큰 제약을 가져다 주고 있다. 실제로 시각 장애인 중 약 절반 이상이 문화, 여가생활에 만족하지 못한다고 답하였고 전시회, 미술품 감상 또는 관람 활동은 약 5%만이[1] 참여하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 한계를 극복하기 위해 시각이라는 감각의 한계를 뛰어넘어 시각 미디어를 즐길 수 있게 하는 서비스를 제작하였고, 이는 크게 웹서비스인 web view editor와 물리적인 촉각 디스플레이로 구성된다. 시각 미디어인 이미지는 8×8로 나눠 각 영역을 OpenCV 라이브러리와 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 9 level로 분류시키고, 구분된 level에 맞게 cell의 높낮이 차이를 두기 위하여 Arduino를 통한 회전-선형 변환기를 제작했다. Arduino의 PWM 기능을 이용해 모터의 속도와 방향을 제어하며, 각 모터의 드라이버는 Arduino와 연결되어 있어 모터의 회전을 제어하게 했다. 결과적으로 본 연구에서는 cell의 높낮이 차이를 9 level로 구분하여 시각 정보를 촉각으로 수용할 수 있는 장치를 제작하였고, 이 장치를 통해 기존의 시각 장애인들이 문화 생활을 쉽게 향유하고 이를 바탕으로 창의성과 상상력을 증대시켜 더욱 밀접하게 사회와 연결되고 소통 할 수 있는 기회의 초석이 되기를 기대하는 바이다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.3
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• pp.61-71
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• 2010

This study looks into the usage pattern in online games based on genres and socio-demographic characteristics. Compared to the prior studies that adopted survey as their main research method, this study has analyzed the actual data of game login records and adopted parametric modeling and mathematical approach. In terms of the socio-demographic characteristics, the following facts were confirmed: men > women by gender, students > white-collars > housewives > blue-collars > self-employed > jobless(etc.) by occupation, college graduates > K-12 students > high-school graduates > undergrads & grads by academic background, 3∼5 million > 1∼3 million > over 5 million > less than 1 million by income levels, and not married > married by marital status. In terms of genres, the population of the players is in the order of web board games, RPG, action/racing/shooting, and sports. The RPG game is confirmed to have a higher level of MCR (Max Concurrent User Ratio) than any other genres. On the other hand, the hypothesis on the difference in Repeated Use Ratio according to genres is rejected. This study has also confirmed that interactions exist between gender and age; genre and gender; genre and age among online game users, and conducted post-hoc analysis about those interactions.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1233-1242
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• 2021

In this study, a model was developed to determine whether flooding occurred using image data, which is unstructured data. CNN-based VGG16 and VGG19 were used to develop the flood classification model. In order to develop a model, images of flooded and non-flooded images were collected using web crawling method. Since the data collected using the web crawling method contains noise data, data irrelevant to this study was primarily deleted, and secondly, the image size was changed to 224×224 for model application. In addition, image augmentation was performed by changing the angle of the image for diversity of image. Finally, learning was performed using 2,500 images of flooding and 2,500 images of non-flooding. As a result of model evaluation, the average classification performance of the model was found to be 97%. In the future, if the model developed through the results of this study is mounted on the CCTV control center system, it is judged that the respons against flood damage can be done quickly.