The help or guide sentences of educational math games which use mathematical statements need to represent graphical forms for the learners of the game generation whose cognitive style is graphic first. In this paper, we proposed an object-based visual representation method for mathematical statements. It has object-based description rules to use graphical symbols and mathematical symbols with text words. It is easy to describe or to understand accurately mathematical meaning and is also fast for learners to read for understanding. The proposed method is good for learners of the game generation to get the help as scaffolding for learning math by educational games.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.87-98
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2017
The multivaiate empirical distribution function (MEDF) is defined in this work. The MEDF's expectation and variance are derived and we have shown the MEDF converges to its real distribution function. Based on random samples from bivariate standard normal distribution with various correlation coefficients, we also obtain MEDFs and propose two kinds of graphical methods to visualize MEDFs on two dimensional plane. One is represented with at most n stairs with similar arguments as the step function, and the other is described with at most n curves which look like bivariate quantile vector. Even though these two descriptive methods could be expressed with three dimensional space, two dimensional representation is obtained with ease and it is enough to explain characteristics of bivariate distribution functions. Hence, it is possible to visualize trivariate empirical distribution functions with three dimensional quantile vectors. With bivariate and four variate illustrative examples, the proposed MEDFs descriptive plots are obtained and explored.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2001.12a
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pp.348-361
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2001
최근 몇 년 사이에 인터넷(Internet) 공간상에서 거래되는 선박매매 사이트의 출현으로 인하여 사이버해운거래 시장이 형성되고 있다. 인터넷은 다양한 정보제공자에 의해 광범위한 분야의 정보를 멀티미디어 형태로 전달한다는 점에서 매우 각광을 받고 있지만 이용자의 증가로 무수한 정보들이 걸러지지 못한 채로 Web상에 존재하게 되었다 따라서, 이러한 정보들을 체계적으로 정리하고, 이용자들의 구미에 맞게 가공된 정보의 필요성이 대두되게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이용자가 원하는 것을 스스로 인지하고 판단하여 요구사항을 해결해주는 '지능적 대리인' 또는 '지능을 가진 도우미'라고 일컫는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두되었다. 지능형 에이전트는 그 다양한 기능으로 인하여 인터넷에서 매우 중요한 요소로 자리잡게 되었다. 우리나라를 비롯해서 선진 해운국에서는 선박매매사이트를 개설하여 사이버 공간상에서 거래를 수행하고 있지만, 사이트별 등록된 선박의 수가 많지 않을 뿐 아니라 거래대상 선박의 표현 방식도 사이트별 국가별로 매우 달라, 선박 매매 시 충분한 매매대상 선박정보를 획득하기 어려운 실정이다. 본 연구는 선박매매 시 고객에게 매매 선박정보를 제공해주는 선박매매용 에이전트 설계를 목표로 하고 있다. Bargainfinder, Bargainboat, Shopboat, Price watch 등 쇼핑몰을 대상으로 하는 비교쇼핑에이전트는 상용화되어 운영되고 있지만 선박매매용 에이전트에 관한 연구는 시도되지 않고 있다. 본 연구는 선박매매용 에이전트를 개발하기 위한 설계연구로서 다음 사항에 대한 연구가 시도되었다. (a) 구매 선박에 대한 요구사항 표현 방법 (b) 관련 선박의 표현, 등록 및 색인방법 (c) 공급 선박의 분류와 표현 방법 (d) 에이전트의 정보 수집을 위한 메시지 표현 방법 (e) 수집된 선박정보의 데이터베이스 저장 표현방법 (f) 요구 선박을 찾아주는 정보제공 서비스가 요구된다.
In this study, the PIC design method with machine learning that automatically assigning different stacking sequences according to loading types was applied bumper beam. The input value and labels of the training data for applying machine learning were defined as coordinates and loading types of reference elements that are part of the total elements, respectively. In order to compare the 2D and 3D implementation method, which are methods of representing coordinate value, training data were generated, and machine learning models were trained with each method. The 2D implementation method is divided FE model into each face and generating learning data and training machine learning models accordingly. The 3D implementation method is training one machine learning model by generating training data from the entire finite element model. The hyperparameter were tuned to optimal values through the Bayesian algorithm, and the k-NN classification method showed the highest prediction rate and AUC-ROC among the tuned models. The 3D implementation method revealed higher performance than the 2D implementation method. The loading type data predicted through the machine learning model were mapped to the finite element model and comparatively verified through FE analysis. It was found that 3D implementation PIC bumper beam was superior to 2D implementation and uni-stacking sequence composite bumper.
인간과 인공생명체(Artificial Life Systems)가 서로 커뮤니케이션을 진행하기 위하여 인공생명체는 자신이 의도한 바를 음성, 표정, 행동 등 다양한 방식을 통하여 표현할 수 있어야 한다. 특히 자신의 좋아함과 싫음 등 자율적인 감정을 표현할 수 있는 것은 인공생명체가 더욱 지능적이고 실제 생명체의 특성을 가지게 되는 중요한 전제조건이기도 하다. 위에서 언급한 인공생명체의 감정표현 특성을 구현하기 위하여 본 논문에서는 음성 속에 감정을 포함시키는 방법을 제안한다. 먼저 인간의 감정표현 음성데이터를 실제로 구축하고 이러한 음성데이터에서 감정을 표현하는데 사용되는 에너지, 지속시간, 피치(pitch) 등 특징을 추출한 후, 일반적인 음성에 위 과정에서 추출한 감정표현 특징을 적용하였으며 부가적인 주파수대역 필터링을 통해 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 혐오, 놀람 등 6가지 감정을 표현할 수 있게 하였다. 감정표현을 위한 음성처리 알고리즘은 현재 음성합성에서 가장 널리 사용되고 있는 TD-PSOLA[1] 방법을 사용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.529-531
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2004
웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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1997.10a
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pp.413-425
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1997
실시간 시스템(realtime system)은 외부환경에서 보내진 요구사항(requirement)에 정해진 시간 내에 반응(action)해야만 한다. 시스템의 외부환경은 실세계(real world)의 물리 적인 요소(physical element)가 되며 이러한 물리적인 요소는 객체지향 설계 (object-oriented design) 개념에서 객체(object)이다. 또한 시스템을 설계하는 경우는 객체 지향 방법론을 적용함으로서 보다 명확한 표현이 가능하게 되며 실세계의 물리적인 각 요소 가 부품단위(component units)로 동작하는 형태를 소프트웨어로 설계하는 것이 용이하게 된다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템설계에서 객체지향 방법을 사용하고, 원시 (source) 소프트웨어의 분석(analysis)과 검증(verification) 및 흐름(flow)를 슬라이스 기법을 사용하여 표현함으로써 시스템의 전체적인 구성을 명확하게 표현하며 클래스(class) 단위로 슬라이스 된 각 부분으로 상속(inheritance)과 메시지 전달(message sending)의 흐름을 파 악할 수가 있다. 그리고, 보다 효율적인 시스템의 외부환경의 오동작 처리 및 시스템 흐름 을 감시 추적(monitoring and tracing)할 수 있도록 슬라이싱 맵을 데이터베이스로 구축하 여 활용하는 방법을 제시한다. 또한 슬라이싱 맵 표현 방벙에 있어서 기존의 표현을 보다 구체적이고 실제적인 표현기호를 제시한다.
Verbal Protocol Analysis(이하 VPA)와 Repertory Grid(이하 RG)를 활용하여 전문가 지식의 온톨로지를 구축하는 방법론을 제안하였다. VPA를 활용하여 전문가의 생생한 지식을 실제와 거의 유사하게 구어체의 문서로 표현하고, 다시 RG틀 이용하여 온톨로지로 표현하는 절차와 세부 방안을 구축하였다. 본 연구의 방법을 활용하여 지식 온톨로지를 구축하면 전문가의 암묵적 지식을 실제와 가깝게 상호운영이 가능한 구조화된 지식으로 표현 할 수 있고 나아가 표현된 지식의 다양한 활용이 가능해 진다. 이와 같이 전문가의 암묵지를 실제와 가깝게 표현하고 이를 재활용 가능한 형태로 구조화할 수 있다는 것은 지식의 표현, 축적 그리고 활용을 위해서 매우 중요한 의미가 있다고 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1547-1550
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2003
의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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