본 논문에서는 대학부설과학영재교육원의 정보과학 학습자의 과목별 특성을 분석하여 정보과학영재의 선발 및 교육에 시사점을 찾고자 하였다. 연구 대상은 중학교 1학년 학생들로써 기존의 영재교육기관 경험이 없는 기초과정 학생들의 1년간의 관찰 평가를 통하여 과학, 수학, 정보과학 분야별 교육에 있어서 특성을 분석하였다. 분석 방법은 일원분산분석과 상관관계분석을 이용하였다. 분석 결과 정보과학분야 학습자들은 과학 분야의 수업보다 오히려 수학 분야의 수업에서 태도가 우수하다고 분석 되었으며 '문제해결 영역'에서는 과목에 상관없이 비슷한 양상을 보여 주었다. 또한 '태도 영역'과 '문제해결 영역', '수학적 인지 영역' 간의 상관관계는 밀접한 것으로 분석되었으며 정성적 관찰 기록을 통해서도 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 통해서 정보과학 분야 학습자에게 수학과 연관된 프로그램이 과학 과목보다 태도와 문제해결 영역에 있어 효과적임을 알 수 있었다.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자 하는 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
The category killer that has been rapidly growing mainly in advanced countries since early 1990's, is a mew distribution model which aims for obtaining market controlling power by surpassing competing businesses in a specific area of products. The domestic situation of category killers is very different from that of advanced ones abroad since it has just been introduced into the Korean market. At the moment, there are only 10 or so companies operating in the market : Geopyung's , Taeheng's , Midopa's , of Sinsegye Department store, adn of Yerim International. The purpose of this study is to examine problems of domestic companies in the present market by analysing the operation status of category killers in domestic markets as well as foreign ones, and to suggest a counter-strategy of category killers for the distribution environment of the 21st century to improve the competitiveness of Korean distribution industry. The competitiveness of category killers lies above all in products lines. Category killers are equipped with the greatest number of products lines among those of competing businesses due to maximized product selections in an limited range. Another source of competitiveness may be found in balanced strategy positioning. That is to say, category killers are in a position where they can adjust policies towards any of the three purposes while aiming at them altogether : prices of discount stores, products range of specialty stores, and customer service level of department stores. It is also necessary for efficient store operation to use information technology such as electronic data interchange (EDI), electronic pose system(EPOS) and electronic funds transfer (EFTPOS). As for the cost structure, category killers can gain an advantage over other business since operating cost of various sections can be saved. There are, however, certain risks that category killers with strong competitiveness may influence on other businesses a great deal and even facilitate their decline. Yet it seems that the growth of category killers will be more viciously restrained by continuous challenges from other businesses. The distribution industry is supposed to develop through such competition and restraint.
Internet search engines are used by the majority of find information on the Web. However, Web users can be often dissatisfied with the mistakes in the retrieval of ‘Fashion’ information from the Internet. The purpose of this study is to analyze the ‘Fashion’ category structure in the Internet search engines. There are 2 steps for achieving it: the first, to investigate the structures of ‘Fashion’ categories and then, to analyze the gap between ‘Fashion’ categories defined by them and extensive ‘Fashion’categories, which are approached on 2 sides of the fashion-life and fashion-business. We select 5 major search engines for the case study: Yahoo, Lycos, Naver, Hanmir, Empas, which ranked as top 5 of total search engines and potal sites in February, 2001, and retrieve ‘Fashion’ categories from the first level to the last level by using both “topics retrieval”. Eventually, we can find the problems of ‘Fashion’ category structure in search engines. Also, it is concluded with a brief perspective of ‘Fashion’ categories in the Internet search engines and the implications for the future.
Conventional filters using email header and body information equally judge whether an incoming email is spam or not. However this is unrealistic in everyday life because each person has different criteria to judge what is spam or not. To resolve this problem, we consider user preference information as well as email category information derived from the email content. In this paper, we have developed a personalized anti-spam system using ontologies constructed from rules derived in a data mining process. The reason why traditional content-based filters are not applicable to the proposed experimental situation is described. In also, several experiments constructing classifiers to decide email category and comparing classification rule learners are performed. Especially, an ID3 decision tree algorithm improved the overall accuracy around 17% compared to a conventional SVM text miner on the decision of email category. Some discussions about the axioms generated from the experimental dataset are given too.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.27-32
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2012
Twitter can spread and share all kinds of information such as facts, opinions, and ideas in real time. In this paper, we empirically compare and analyze the topic categories in Twitter with all top 100 users in each of geographic region. We mainly consider the relationships among regions and selected four regions: Global, Seoul, Tokyo, and Beijing. Each of the top 100 users in Twitter is classified into a specific category and then statistical analysis is conducted. Among eight topic categories, the "Arts" category is the largest and the second is "Life". The correlation between global and Seoul groups has the lowest value among the six pairs of relationships between regional groups, and this difference is statistically significant. We find that the Seoul, Tokyo, and Beijing regional Twitter groups, all in East Asia, have high topical similarity. Based on the correlation analysis, Seoul and Tokyo saliently show a sticky trend. The correlation coefficient presents very a strong positive correlation between Seoul and Tokyo. The correlation between the global group and the East Asian groups is relatively lower than that among the East Asian groups.
In this paper, we propose an intelligent e-commerce meta-search engine which integrates distributed e-commerce sites and provides a unified search to the sites. The meta-search engine performs the following functions: (1) the user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantically refined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user’s search intention by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
In this paper, we propose a meta-search engine which provides distributed product information through a unified access to multiple e-commerce. The meta-search engine proposed in this paper performs the following functions: (I) The user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantical refined fined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user's search intention, by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
This research investigates whether product types moderate the relationship between e-tailer characteristics and shopping attitudes in the context of online category killer stores. To identify the antecedents of consumer attitudes for category killer stores, the product types are characterized by the two dimensions of hedonic and utilitarian. A total of 268 responses were collected from consumers who experienced online category killer stores. The results show that the quality of information contained in a website, customer review, relational benefits, and the expertise of the e-tailer are important determinants for shopping attitudes of consumers. Regarding the moderating effects of product types, hedonic value significantly moderates the relationships between shopping attitudes and relational benefits/e-tailer expertise. However, utilitarian value does not significantly moderate the relationships between shopping attitudes and any of the e-tailer characteristics. Theoretical contributions of this study are the findings of moderating effects of hedonic value on the relationships between e-tailer characteristics and shopping attitudes. In addition, this study practically implies how companies can utilize these characteristics strategically for marketing and the selection of products.
본 논문에서는 기존 온톨러지를 가공하여 용도에 맞게 변환하는 방안을 모색하였다. 변환방법으로서는 범주정보 단순화와 구체화를 고안하였다. 이 각각은 다시 범주표제와 기저범주를 이용한 방법으로 나누어 생각하였다. 또한 상이한 범주집합들 사이의 관계를 밝히는 방법도 도출하였다. 정립한 변환 방법론을 활용하여, (1) Roget 시소러스로부터 7개의 범주로 구성된 '이야기 분석용 온톨러지'[32]의 원형을 구축하였고, (2) 이미 알려진 22가지 멀티미디어 게임 흡인요소를 바탕으로 세분화된 흡인요소 207가지를 발견할 수 있었으며[35], 그리고 (3) 10개의 심소와 22가지 멀티미디어 게임 흡인요소 사이의 관계를 밝혀낼 수 있었다[36].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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