This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.
The text categorization is an important field for the automatic text information processing. Moreover, the authorship identification of a text can be treated as a special text categorization. This paper adopts the conceptual primitives' expression based on the Hierarchical Network of Concepts (HNC) theory, which can describe the words meaning in hierarchical symbols, in order to avoid the sparse data shortcoming that is aroused by the natural language surface features in text categorization. The KNN algorithm is used as computing classification element. Then, the experiment has been done on the Chinese text authorship identification. The experiment result gives out that the processing mode that is put forward in this paper achieves high correct rate, so it is feasible for the text authorship identification.
It is important for communication networks to possess the capability to overcome failures and provide survivable services. We address modeling and analysis of performability affected by both performance and availability of system components for a token ring network under failure and repair conditions. Stochastic reward nets (SRN) is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, hierarchical SRN modeling techniques are used to overcome state largeness problem. The upper level model is used to compute availability and the lower level model captures the performance. And Normalized Throughput Loss (NTL) is obtained for the composite ring network for each node failures occurrence as a performability measure. One of the key contributions of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performability analysis for a token ring network under SRN reward concepts.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
The objective of this study is to establish a hierarchical structure for Quality of Service Management (QOSM) from subsriber's viewpoint. First, We construct the hierarchy of the QOSM items. These items are derived from the CCITT concepts and the present Korean Telecommunication Authority(KTA) system. Then QOS performance indicators which consists of the lower levels of the hierarchy and the weight value is constructed. Finally, an evaluation method of the QOS is presented. It is expected that this study offers an evaluation method of network performance and efficiency of operation and maintenance for telecommunication facilities.
In order to extract some important information of a person from text, an extracting model was proposed. The person's name is recognized based on the maximal entropy statistic model and the training corpus. The sentences surrounding the person's name are analyzed according to the conceptual knowledge base. The three main elements of events, domain, situation and background, are also extracted from the sentences to construct the structure of events about the person.
지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.
항만의 지위와 역할에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이들 연구의 대부분은 항만의 입지적 우위, 인프라스트럭처, 생산성 및 경쟁력 등 항만의 역량에 초점을 맞추고 있다. 그러나 거대한 글로벌 운송네트워크를 구성하고 있는 항만의 위상은 네트워크상에서의 항만간의 상호연관성을 통해 보다 정확하고 포괄적으로 이해될 수 있다. 본 연구의 목적은 사회 네트워크 분석에서 제안하고 있는 구조적 등위성과 역할 등위성의 개념을 적용하여 아시아-유럽 항로상의 82개 항만의 지위와 역할을 비교하는데 있다. 구조적 등위성 분석을 통해 지역 내 경쟁 항만들이 구축하고 있는 네트워크의 유사성과 차이점을 평가하였으며, 역할 등위성 분석을 통하여 아시아와 북서유럽, 아시아와 지중해를 연결하는 간선항로상에 위치한 항만들의 위계구조를 도출하고자 하였다. 분석 결과 아시아-북서유럽 항로의 경우 싱가포르와 로테르담이 최상위의 지위를 점유하고 있는 것으로 나타났으며, 아시아-지중해 항로에서도 싱가포르는 독보적인 존재감을 시현하였다. 그러나 아시아-지중해 항로를 구성하는 중동 및 지중해 지역 항만들은 아시아-북서유럽 항로의 로테르담이나 함부르크 또는 앤트워프에 비견할 수 있는 중량감을 보유하고 있지는 못한 것으로 나타났다.
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
본 연구에서는 지구과학 교육 연구 논문들을 대상으로 질적 메타 분석을 통해 집단적 PCK (cPCK) 중 '특정 과학 주제(온실 효과, 지구 온난화, 기후변화)에 대한 학생 이해 지식'을 도출하고자 하였다. 이를 위해 온실 효과, 지구 온난화, 기후변화에 대한 학생 대체 개념(오개념)과 관련된 지구과학 교육 연구 논문 22편을 선정하여 각각의 정의, 원인(매커니즘), 그리고 영향에 대하여 분석하였다. 분석 결과를 종합하기 위해 언어 네트워크 분석, 정신모형틀을 적용하였다. 연구 결과는 다음과 같다; (1) 온실 효과에 대한 학생들의 개념 이해를 메타 분석한 결과, 온실 효과와 지구 온난화를 같은 의미로 사용하는 것으로 분석되었으며, 온실 기체의 종류를 제한적으로 알고 있고, 온실 기체의 역할을 이해하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 온실 효과의 발생을 환경오염이나 오존층의 변화와 관련지어 생각하고, 지표-대기의 열수지 평형과 온실 효과를 관련짓지 못하는 것으로 분석되었다. (2) 지구 온난화에 대한 학생들의 개념 이해를 메타 분석한 결과, 지구 온난화를 해수면 상승과 같은 의미로 사용하는 것으로 분석되었으며, 지구 온난화의 발생을 환경오염, 오존층의 변화, 빙하의 융해와 관련지어 생각하고, 지표-대기의 열수지 평형이 깨져 지구 온난화가 나타나는 것으로 이해하고 있었다. 또한 지구 온난화가 환경에 미치는 영향을 잘못 알고 있는 것으로 분석되었다. (3) 기후변화에 대한 학생들의 개념 이해를 메타 분석한 결과, 기후변화를 지구 온난화, 기상 변화, 기상 이변과 같은 의미로 사용하는 것으로 분석되었으며, 기후변화의 발생을 대기오염, 오존층의 파괴와 관련지어 생각하는 것으로 분석되었다. 또한 기후변화가 우리 생활과 환경에 미치는 영향을 잘못 알고 있는 것으로 분석되었다. 이에 대한 분석 결과를 언어 네트워크 분석을 통해 종합한 결과, 집단적 PCK로서 3가지 정신모형(범주적 오해, 기제적 오해, 위계적 오해)을 표현할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 지구과학 교사 PCK 개발을 위한 함의를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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