This Paper focuses on analyzing the influences of Teleservice on travel behavior and trip demand based on the individual behavior model. The first step is to classify individuals into different Person groups who will follow similar behavior Patterns in terms of travel and communication. And then, the effect of Teleservice on trip demand is estimated using hypothetical scenario. The results on the ability of each person group to adapt themselves to Teleservice show that full-time housekeepers and senior citizens are more likely to be alienated. It is also found that transition probability to Teleservice is high for activities in bank or public office where simple forms of information such as data or text are exchanged. On that basis, it is estimated that in Seoul the savings on trip demand by Teleservice will be 7.6% of total daily trip generations.
Printing advertisement is aggregate of commercial information communication text consisted of image sign and language sign. This means that verbal tabor through visual stimulation and character is mixed and passes information through picture. Typography is process that visualize verbal appeal in printing advertisement. Therefore study about typography is very important for a visual expression element in printing advertisement. Typography expression of Korean printing advertisement accomplished fast qualitative growth after 2000 flowing the 1990s. This study makes that typography expression propensity of Korean printing advertisement after 2000 of changed of expression structure, changed of expression rule, changed of expression method etc. Accordingly, extracted each three analysis bases. And this study presented expansive direction of typography expression of printing advertising in case studies.
Kim, Kyu-Wan;Sin, Hyun-Ju;Kim, Seon-Jin;Lee, Hyun Ah
한국어정보학회:학술대회논문집
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2017.10a
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pp.294-297
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2017
SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함 되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.
Kim, Wan-Ki;Kim, Moon-Kwon;Cheun, Du-Wan;Bae, Hyun-Joo;Keum, Chang-Sup;Kim, Soo-Dong
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.108-111
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2011
최근 스마트폰을 이용하여 위치, 움직임, 주위 환경 정보 등과 같은 사용자의 상황을 인지하고, 인지한 컨텍스트를 기반으로 어플리케이션이 능동적으로 기능을 제공하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 현재 켠텍스트 인지 모바일 어플케이션에서는 단일 사용자의 현재 컨텍스트에 국한되어 컨텍스트를 활용하고 있다. 본 논문에서는 제안하는 컨텍스트 Visualizer에서는 포괄적인 컨텍스트 정보의 활용을 위해 컨텍스트 정보를 개인, 그룹별로 분류하여 보여준다. 또한, 과거, 현재, 미래 컨텍스트 정보를 고려하여 화면에 보여줌으로써 컨텍스트의 활용 범위를 향상시킨다. 이를 위하여 온 논문에서는 모바일 컨텍스트 종류를 설명하고, 이를 보여주기 위한 컨텍스트 Visualizer의 설계를 제시한다. 또한 설계 모델을 기반으로 구현한 프로토타입을 보여주고, Visualizer의 활용을 제시함으로써 연구의 실효성을 보여준다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.101-105
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2018
이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
Human life has been inextricably linked with healing. Recently, as the demands of healing are higher, it is more necessary to study spaces, places and mobilities related to healing in geographical studies. This paper draws on a case study of urban peoples walks along Seoul City Wall to explore what healing factors affect the people walking along historical landscapes in urban center and understand geographical implications of the healing process. Based on the concept and analytical lens of 'therapeutic mobilities' introduced by Gatrell, this research analyzes texts written on 181 blogs. The results show the main factors that affect their healing are 'weather climate', 'walk stroll', and 'nightscape'. Futhermore, the blogs' narratives focusing on these main factors imply healing place-making, time as limiting factor, and the social body within nightscape in the healing process.
This study investigates the worlds most favorite SNS, the Facebook, with the theory of Empathy, that there will be an effect to users due to their characteristics. We approach the data scientifically with using an Eye tracker, by analyzing the vision and attention of users of Facebook with stimuli of whether it's an image or text filled contents in newsfeed of Facebook. With the result of an eye tracker, we cross analyzed with General Empathy Scale to compare that users limit of feeling of empathy gave effect on contents of Facebook. Discussion and implications are discussed in terms of empathy.
Accident analysis is an essential process to make basic data for accident prevention. Most researches depend on survey data and accident statistics to analyze accidents, but these kinds of data are not sufficient for systematic and detailed analysis. We, in this paper, propose an accident classification model that extracts task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths from accident reports. The classification model is a support vector machine (SVM) with word occurrence features, and these features are selected based on mutual information. Experiment shows that the proposed model can extract task type, original cause materials, accident type, and the number of deaths with almost 100% accuracy. We also develop an accident ontology to express the information extracted by the classification model. Finally, we illustrate how the proposed classification model and ontology effectively works for the accident analysis. The classification model and ontology are expected to effectively analyze various accidents.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1185-1203
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1998
When the class is added of deleted in object-oriented system, restructuring of class hierarchy is needed which enables new relationship with classes. But existing system requires much additional analysis costs because it is difficult to know the meaning between parent class and child class. This paper presents the updates method based on semantic modification through new relationship classification method. This method measures the similarity of classes and based on it's relationship, this method restructures class hierarchy by classifying not-equality, part-of, equality, inclusion, subset relation. This method can minimize the probability of meaning error for classes when the class hierarchy is changed. Also this enhances the reusability and understandability through various graphic and text processing.
The game has both directionalities that users are to choose and act accordingly. In this regard, the game scenario goes beyond just conveying the story, and trains users and guide them in playing the Same. However, this Same scenario is huge in size and every event is linked with each other so that it was rather difficult to have it made in practice. A study proposes that a script, the minimum unit, is built into a database, and based on which, quests are made, then the resulting quests are built back into a database. Scripts are classified into text, graphic and sound type and these are positioned in accordance with the quest structure. With this method, one can re-use the existing scenarios and can overcome the negatives of irregular qualities of scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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