With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.
Purpose: This study systematically analyzed cases in South Korea wherein nurses were prosecuted for involuntary manslaughter or injury due to professional negligence in pediatric care. Methods: We analyzed the precedents using the methodology of Hall and Wright (2008) and Austin (2010). Of the 618 cases retrieved from the Supreme Court Decisions Retrieval System in South Korea, we selected the 12 cases in which children were the victims and nurses were the defendants, using a case screening methodology. Results: The most frequent penalty was a fine, and newborns were the most frequent victims. The distribution of cases according to Austin's violation categories was: improper administration of medications (n=5), failure to monitor for and report deterioration (n=4), ineffective communication (n=4), failure to delegate responsibly (n=4), failure to know and follow facility policies and procedures (n=1), and improper use of equipment (n=1). Conclusion: To ensure the safety of children, nurses are required to teach and practice a high standard of care. Nursing education programs must improve nurses' awareness of their legal obligations. Nursing organizations and leaders should also work towards enacting effective nursing laws and ensuring that nurses are aware of their legal rights and responsibilities.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.487-492
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2011
As a knowledge-based economy is emerging, knowledge management (KM) is being rapidly disseminated in both academic circles and the business world. Accordingly, how to effectively manage knowledge is vital to the survival and advance of a company, particularly in project-based industries such as construction. For these reasons, construction companies have adopted IT-based Knowledge management systems (KMS), which is the technology platform and infrastructure that an organization employs to support knowledge management. However, many construction companies have spent resources on developing a KMS that only focus on codification. Furthermore, small and medium-sized companies have limited resources to afford extensive investments. This research addresses the problems found in the current KMS and develops a web-based construction knowledge management portal (CKMP). To achieve these objectives, a case study is conducted and requirements for implementing KM are identified. Based on the identified requirements, this paper builds CKMP using Expert Index (EI), blog, ontology based knowledge retrieval, and wikiblog. The most important functionality of CKMP is their fundamentals to synchronize and support KM process. In order to validate the CKMP, a pilot test with actual users is conducted, and the usability of the system is compared with the current systems. This study is relevant to both the construction industry and academia, as it provides a means of enhancing the performance of KM.
A motive and aim of enactment of UN Convention on the Use of Electronic Communication in Int'l Contracts is based on need to eliminate legal obstacles that might arise under existing int'l trade law instruments and promote int'l electronic commercial transaction. But when it is used with related articles, 14, 15, 16, 17 for offer under CISG, one of the most successful conventions which produces substantive law for the unification of int'l trade, questions of practical importance, for example possibilities of withdrawal, revocation, rejection of offer, the extent of its criteria arise from therewith. In conclusion, a effective electronic offer has to assure easily access and confirmation of trade terms besides criteria of offer under CISG. An offer can be withdrawal, if electronic message of withdrawal has entered the offeree's server before or at the same time when the offer has reached the offeree but agreement expressly or impliedly, between the parties about type, format, email address is a prerequisited. Implied consent could be presumed through prior conduct or trade usages between the parties under CISG articles 8, 9. The term "have reached" correspond to the time which is able to retrieve the electronic message of withdrawal. But without express or implied agreement between them about electronic communication of type, format, email address, an offer can be withdrawal before or at the same time when it has entered offeree's other e-mail address and confirmed by his retrieval. In case of the revocation, electronic message of the revocation is effective before the offeree's dispatching an acceptance. A prerequisite for the revocation by electronic communication is came as the above mentioned withdrawal except for concept of a time difference for reach. In case of a rejection of offer, when a rejection by electronic communication has entered the offeror's server, an offer is ended. But a prerequisite for the rejection by electronic message is same as the above mentioned withdrawal and revocation.
본 연구는 국회기록정보 온라인 서비스의 발전 방안을 제시하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 기록정보서비스 관련 선행연구를 분석하고, 국회기록정보서비스의 현황을 파악한다. 이를 통해, '포괄적 기록정보서비스의 부재', '대국민 서비스 창구의 부재', '콘텐츠의 부재' 등 국회기록정보서비스의 문제점을 파악한다. 사례 연구로서 미국과 영국 입법기록관리기관의 온라인 서비스를 분석하고, 그 유형을 검색지원 서비스, 부가 콘텐츠 서비스, 확장 서비스로 구분하여 각각의 구체적 사례를 살펴본다. 해외사례 분석에서 도출한 시사점을 바탕으로, 결론에 갈음하여, 국회기록 포털의 구성, 포괄적 검색지원 서비스의 제공, 맞춤형 부가 콘텐츠의 개발, 웹 아카이브 서비스 제공, 조직적 확장 서비스의 제공 등 5가지 영역에서의 국회기록정보서비스 발전 방안을 제시한다.
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 $\ulcorner$A Dictionary of Musical Themes$\lrcorner$에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
The purpose of this study is to analyze the search pattern and search outcome of the National Central Library OPAC users by measuring their success rates and identifying the factors of failure and the personal background which bring about the differences of the search outcome. Various methods have been used for the study. Personal interview was used to find the pattern of the search, observation method was used to investigate the search process and the failure factors, and a questionnaire was used to survey personal background of searchers. The data were collected during the period of 7 days from April 17, 1995 through April 23, 1995. The search of 1, 217 cases, sampling systematically 25% out of the whole users, were collected and analyzed for the study. The findings of the study can be summarized as follows : First, in regard to the pattern, known-item search(72.6%) was preferred to the subject search(27.4%) and in case of known-item search the access point used were in the order of title, author, title and author. Second, the overall success rate of known-item search was 50.3% and the success rates were in order of author and date, title, and author. The failure factors of known-item search were divided into users factor of 67% and the database factor of 33%, respectively. Third, in case of subject search, its overall success rate was 44.1% and the keyword was the major access point, and the average of precision ratio was very low. Fourth, the analysis of the personal background related to the search outcome has shown significant differences by sex, the experience of using OPAC, education level, and the frequency of using other information retrieval systems. Based on the results the following suggestions can be made to improve the search outcome : First, the system should be su n.0, pplemented online help function to assist users to overcome the failure during search. Second, user instruction in group or individual should be implemented for the users to understand the system.
본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.
최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.
전통적으로 건설 산업 분야는 패싯 분석 기법을 활용한 대표적인 영역 중의 하나이다. 국제적으로 분류체계인 "건설정보통합분류법(Uniclass)"이나 시소러스인 "건설산업시소러스(Construction Industry Thesaurus, CIT)" 등에서 패싯 분석 기법을 적용하고 있다. 국내의 경우, 분류체계인 "건설정보분류체계" 등에 활용되고 있으나 시소러스에서의 패싯 분석 기법의 연구나 구축 사례는 찾아보기 힘들다. 본 연구의 목적은 패싯 분석 기법을 활용한 건설 분야의 정보검색을 위한 시소러스의 구축을 상정하여 패싯 유형을 확립하고, 패싯 분석 기법에 따른 건설 분야 시소러스의 구축 방안을 제시하는데에 있다. 기본 패싯으로 최상위 10개의 패싯(주체 및 수동체, 인공물, 추상물, 재료, 부품/구성요소, 공종, 속성, 매체, 프로세스, 공간, 시간)과 하위 20개의 패싯을 설립하고, 국제표준(ISO 25964-1)이 제시하고 있는 시소러스 구축 절차에 따른 구축 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 패싯 기반 시소러스의 적용뿐만 아니라 향후 택사노미나 온톨로지 등에서의 재활용 및 건설 분야의 분류체계 등과의 상호운용성에 활용이 가능할 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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