최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.
Early academic warning is considered as an inherent problem in education data mining. Early and timely concern and guidance can save a student's university career. It is widely assumed as a multi-class classification system in view of machine learning. Therefore, An accurate and precise methodical solution is a complicated task to accomplish. For this issue, we present a hybrid model employing rough set theory with a back-propagation neural network to ameliorate the predictive capability of the system with an illustrative example. The experimental results show that it is an effective early academic warning model with an escalating improvement in predictive accuracy.
최근 정보처리 기술의 발달과 인터넷의 확산으로 웹 학술 정보원의 양은 방대히 증가하였지만, 이용자들이 원하는 정보를 정확하게 찾는 것이 매우 어려워졌다. 이를 해결하기 위해서는 웹 상에서 생산되는 정보를 효과적으로 조직화하고 체계화하는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 문헌정보학 분야의 웹 학술정보자원을 선별하여 제공하는 IFL을 통해 웹 학술정보원의 주제분류체계를 제시해보았다.
재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.
현재 대부분의 국내 학술 데이터 베이스는 개별 학술지 논문의 주제를 파악하는 표준화된 정보를 거의 제공하지 않고 있다. 본 연구에서는 논문의 제목만을 활용하여 학술 논문의 분야를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해 한국어로 사전 훈련된 KLUE-RoBERTa 모델을 사용하며, Back Translation 과 Chat-GPT 를 활용한 데이터 증강을 통해 모델의 성능을 향상한다. 연구 결과, Back Translation 과 Chat-GPT 를 사용하여 증강한 모델이 원본 데이터를 학습한 모델보다 약 11%의 성능 향상을 보였다.
중국항만의 급속한 성장으로 말미암아, 최근 부산항의 경쟁력 제고에 관한 연구가 집중적으로 이루어지고 있다. 이러한 연구의 대부분은 동북아 주변항만의 경쟁력을 다양한 방식으로 분석/평가하여, 부산항의 위상을 제시하고, 경쟁력 강화를 위한 전략을 수립하는 것으로 요약된다. 그러나 이러한 연구는 학술적인 의미보다는 우리나라가 당면한 현안자체에 큰 비중을 두고 있는 연구들로써, 이와 관련한 기초연구의 필요성은 오히려 간과되고 있는 실정이다. 즉, 항만의 경쟁력을 올바르게 평가하고 분석하는데 기초가 되는 항만선택요인에 대한 철저한 고찰은 매우 부족한 것이 현실이다. 이로 말미암아, 기존연구들은 각기 다른 요인들을 척도로 하여 항만들을 평가/분석하고 있는 실정이어서, 기존연구의 분석결과들로부터 일관성을 확보하기 곤란한 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 점에 주목하여, 항만의 선택 요인을 실증적으로 고찰하는 것을 연구의 목적으로 한다. 특히, 본 연구에서는 실증데이터를 분석하여 항만선택 요인을 내적요인과 외적요인으로 구분하고, 그 동안 그 중요성이 실증적으로 부각되지 않았던 외적요인에 주목하여 이러한 요인이 항만 선택에 미치는 영향력을 파악하고자 한다.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
The study of human erroneous actions has traditionally taken place along two different lines of approach. One has been concerned with finding and explaining the causes of erroneous actions, such as studies in the psychology of "error". The other has been concerned with the qualitative and quantitative prediction of possible erroneous actions, exemplified by the field of human reliability analysis (HRA). Another distinction is also that the former approach has been dominated by an academic point of view, hence emphasising theories, models, and experiments, while the latter has been of a more pragmatic nature, hence putting greater emphasis on data and methods. We have been developing a method to make predictions about error modes. The input to the method is a detailed task description of a set of scenarios for an experiment. This description is then analysed to characterise thd nature of the individual task steps, as well as the conditions under which they must be carried out. The task steps are expressed in terms of a predefined set of cognitive activity types. Following that each task step is examined in terms of a systematic classification of possible error modes and the likely error modes are identified. This effectively constitutes a qualitative analysis of the possibilities for erroneous action in a given task. In order to evaluate the accuracy of the predictions, the data from a large scale experiment were analysed. The experiment used the full-scale nuclear power plant simulator in the Halden Man-Machine Systems Laboratory (HAMMLAB) and used six crews of systematic performance observations by experts using a pre-defined task description, as well as audio and video recordings. The purpose of the analysis was to determine how well the predictions matiched the actually observed performance failures. The results indicated a very acceptable rate of accuracy. The emphasis in this experiment has been to develop a practical method for qualitative performance prediction, i.e., a method that did not require too many resources or specialised human factors knowledge. If such methods are to become practical tools, it is important that they are valid, reliable, and robust.
하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
신한승의 택견은 오늘날 학계에서 '창작된(만들어진) 전통무예'라는 사실이 새롭게 대두되고 있다. 그 이유는 송덕기의 택견 11수의 낱기술을 문화재로 등재하기 위하여 체계화된 무예들의 장점들을 명문화를 통하여 새로운 형태의 전통택견을 창조했기 때문이다. 본 연구에서는 신한승이 택견을 국가 무형문화재로 지정하기 위하여 어떻게 체계화하고 구성하였는지를 살펴보는데 초점을 맞추었고, 다음과 같은 결론과 의의를 찾을 수 있었다. 첫째, 근대 택견의 전수자로 유일한 송덕기 택견의 기술 구성은 일정한 체계가 없는 낱기술 중심의 놀이 형태로 전래 되었으나, 신한승에 의하여 체계적인 구성을 가진 무예로 발전하게 되고, 급기야 무형문화재로 인정받게 되는 쾌거를 이루었다. 둘째, 신한승은 낱기술로 전래되어 오던 택견을 체계화 하면서 유도, 검도, 합기도, 태권도, 가라테의 수련체계와 기술을 일부 차용하여 근대화 시켰다. 이 과정에서 송덕기 택견이 원형대로 전수되지 않고 변형되었다는 비판이 제기되고 있는 실정이다. 셋째, 신한승은 정통 택견에는 없던 급수 구분제도와 실기심사, 태권도의 품새에 해당하는 본대뵈기 12마당 등을 만들고, 스포츠화를 추구하여 현대적인 학습체계와 대중화에 기여하였다. 본 연구를 통해 택견의 원래 형태와 기술변천 및 구성에 대한 시대적 환경적 윤곽을 재조명 할 수 있었으며, 전통화 과정에서 혼재되고 있는 각종 택견 단체들의 논쟁을 이해하는 중요한 참고 자료를 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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