과거에 계산 도구의 주종을 이루었던 수판과 산대의 역사를 간략하게 알아본다. 그리고 산대셈과 수판셈의 원리와 방법을 곱셈과 나눗셈을 중심으로 구체적인 예를 통해 소개하고 비교한다. 이를 통해 수판셈의 원리는 산대셈으로부터 전승되었음을 확인하고, 수판의 교육적 가치를 모색한다.
본 연구에서는 국립대한민국임시정부기념관이 '라키비움'으로서, 다양한 형태의 자료들을 포괄하여 통합 분류할 수 있는 분류체계를 고안하고, 이를 온라인 서비스하는 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해 사례연구로는 임시정부 자료 소장기관인 국가기록원, 국회기록보존소, 국사편찬위원회 전자사료관의 분류체계 구조 및 내용에 대해 알아보았고, 온라인 서비스와 관련해서는 위 세 개 기관과 함께 임페리얼 전쟁 박물관과 스탠포드대학교 후버연구소 도서관과 아카이브를 살펴보았다. 국내외 기관 사례분석에서 도출된 시사점을 통해, 기관 소장 자료에 대해 출처별 계층분류로 기본적인 체계를 구성하였고, '형태별, 시대별, 주제별' 분류기준에 따른 다중분류체계를 제시하였다. 더불어 고안한 분류체계 개발안을 온라인 서비스에 어떻게 적용할 것인가에 대해서도 함께 제안하였다.
Automatic text classification has a long history and many studies have been conducted in this field. In particular, many machine learning algorithms and information retrieval techniques have been applied to text classification tasks. Even though much technical progress has been made in text classification, there is still room for improvement in text classification. In this paper, we will discuss remaining issues in improving text classification. In this paper, three improvement issues are presented including automatic training data generation, noisy data treatment and term weighting and indexing, and four actual studies and their empirical results for those issues are introduced. First, the semi-supervised learning technique is applied to text classification to efficiently create training data. For effective noisy data treatment, a noisy data reduction method and a robust text classifier from noisy data are developed as a solution. Finally, the term weighting and indexing technique is revised by reflecting the importance of sentences into term weight calculation using summarization techniques.
이 글에서는 20세기의 문제 해결의 역사에 대하여 개관하고, 21세기에 새로운 경향으로 주목받고 있는 모델링 관점에서의 수학 문제 해결에 대하여 알아보았다. 전통적인 문제 해결에서는 상황과 분리되어 있는 문제의 조건을 수학적 표현으로 바꾸는 번안 기술의 습득을 주요 관심사로 다루었다. 반면에, 모델링 관점에서 문제 해결은 해결할 필요가 있는 현실적인 문제 상황에서 출발하여 수학적인 정리 수단으로 재조직하고, 수학적 상황에서 문제를 해결하여 다시 실제 현상에 적용하는 과정을 따른다. 따라서, 학생들은 문제를 해결해 가는 과정에서 수학화를 경험하게 되고, 수학을 배우게 되는 이점이 있다.
The purpose of this study is to present improvement for classification system of current neighborhood living facility to correspond rapid social change and various industries after understanding its status and problem. In current Building Standard Law, various kinds of buildings are classified for their structure, purpose of use, and building types. The Neighborhood Living Facility is divided into First Neighborhood Living Facility and Second Neighborhood Living Facility with applying area standards, according to facilities of convenience degree for neighborhood inhabitants. This classification, however, has problem in an arbitrary decision and applying of buildings without any definition or standards to adopt. And, there are some mixed neighborhood public functional facilities and amusement business affecting public morals among the Neighborhood Living Facility, so hazard environmental problems are also existed. According to the improved program, the study presents a prompt adoption of new facilities according to various industry increase, with minimum public discontent over adopted area standards. This study suggests making a clear scope through reclassification of Neighborhood Living Facility within the scope of the law on current Neighborhood Living Facility and an improvement plan of introducing necessary definitions on purpose of facility.
The aim of the research is to focus on the cognitive principles and to achieve human-level intelligence in referring context based browser history and the Windows history. One of the major problems faced by today's computer users is insufficient and single exclusive context based reference of the browser history and the Windows history. Today we search for the browser history and Windows history in different places even though the context is the same. For e.g., When working on a research paper or preparing a business presentation, a user may require to refer many web sites on the internet and various documents on the local computer. The browser can provide only time based history. The windows document history is also time based and limited to list only few documents. Hence, we propose a tool "Cognitive Based Context Aware Reference History Management Tool" which helps to access the exclusive reference of context and time based history in one place. The tool also proposes to store image history with urls and classifies images of a specific topic accessed in different time, bookmarks management and cross browser history management. These features are very useful as we can access all related documents (doc, docx, ppt, pptx, pdf, txt, and html), web pages, images and bookmarks in one place. The tool uses the cognitive principles like classification and association to achieve the purpose.
본 연구는 개인의 기록이 사회의 공공기록을 보완할 수 있음을 전제로 한다. 대학의 중요 기록물은 행정기록 이외에 대학과 관련된 인물의 개인기록을 통하여 보완될 수 있음을 인식하였다. 대학의 설립자의 생애사를 분석하여, 기록의 분류체계와 수집전략 구축에 활용하였다. 분류체계로 기능 및 주제 분류 그리고 형태분류로 구성되는 다중분류체계를 제안하였고, 수집전략으로는 분류체계에서 도출한 키워드들을 향후 기록 수집을 위한 탐색의 출발점으로 활용하고 잠재적 수집처 및 생산자로 추론할 것을 제안하였다. 모든 개인기록에 대한 표준적인 기준은 만들어 질 수 없지만 개인기록의 다양성을 고려할 때 의미 있는 시도로 생각된다.
본 연구의 목적은 Cutter의 전개분류법 특징을 분석하는 것이다. 분류법 평가와 관련된 4가지 요소를 기준으로 전개분류법을 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 주류 배열은 철학과 종교, 역사와 지리, 사회과학, 자연과학과 예술, 언어와 문학 순으로 배열되어 있어 그 순서가 논리적이며 진화적이다. 둘째, 기호법은 문자를 사용하는 순수기호법이며, 저자기호법을 포함시켰다. 셋째, 7개의 표로 구성되어 있으며, 제2표는 자연과학 분야가 전개되었고, 제3표부터는 전 주제 분야로 확산되었다. 넷째, 지역구분을 적용하였는데, 대륙별로 지역의 연결성을 강조하여 나열하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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