우리사회는 바야흐로 정보화시대로 진입하고 있으며 이러한 새로운 사회·기술적인 변화에 대응하여 새로운 국가 과학기술정보체제구축이 요구되고 있는 시점에 와있다. 따라서 새로운 시스템을 구축하기 위한 새로운 사회경제구조의 변화에 대한 청사진이 필요하다. 하지만 현재의 과학기술정보유통체제는 아직 이러한 변화를 고려하지 않은 채 추진되고 있다. 본 글은 이러한 새로운 변화에 직면하고 있는 국가 과학기술 R&D전자 정보서비스체제에 새로운 구조변화에 대한 가이드를 제공하고 또 다른 맥락에서의 정보서비스의 역할을 위치 지우고 정의하고자 시도되었다. 따라서 본 글에서 그러한 변화는 새로운 과학기술정보유통체제 구조변화를 전제로 하고 있으며, 연구결과 미래의 정보화 사회는 범위와 연결의 경제성을 극대화하는 방향으로 가고 있음을 확인하였다. 그리고 과학기술통합정보시스템의 목적은 기관간 정보를 공유하고 정보의 집적이익을 공유하자는 것에 있으며, 이 시스템에서 과학기술정보는 국가 경영차원에서 R&D파트로 작용하게 될 것이며, 결국 이를 통한 산·학·연간협력은 총체적인 국가과학기술 경쟁력을 강화하는 힘으로 작용할 것이다.
본문에서는 최근 들어 각광을 받고 있는 패턴인식 방법론인 Support Vector Machine을 이용하여 중국어 개체명을 식별하는 방법을 제안하고자 한다. SVM(support vector machine)은 입력 자질이 많을 경우에도 안정적인 성능을 나타내고 보편적으로 적용할 수 있는 모델을 개발할 수 있는 장점이 있다. 실험에서 어휘. 품사, 의미부류 등 많은 수의 자질을 이용하였다. 실험결과는 본문에서 제안한 방법이 튜닝을 거치지 않아도 좋은 성능을 나타낼 수 있고, 수행 속도도 만족스럽다는 것을 보여주었다.
Wang, Meng;Ning, Zhen Hu;Yu, Jing;Xiao, Chuang Bai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.461-484
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2021
Compressed sensing in image reconstruction has attracted attention and many studies are proposed. As we know, adding prior knowledge about the distribution of the support on the original signal to CS can improve the quality of reconstruction. However, it is still difficult for a recovery framework adjusts its strategy for exploiting the prior knowledge efficiently according to the current estimated signals in serial iterations. With the theory of information geometry, we propose an adaptive strategy based on the current estimated signal in each iteration of the recovery. We also improve the performance of existing algorithms through the adaptive strategy for exploiting the prior knowledge according to the current estimated signal. Simulations are presented to validate the results. In the end, we also show the application of the model in the image.
Ha, Taehyun;Coh, Byoung-Youl;Lee, Mingook;Yun, Bitnari;Chun, Hong-Woo
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.86-95
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2022
Online recruitment websites discuss job demands in various fields, and job postings contain detailed job specifications. Analyzing this text can elucidate the features that determine job salaries. Text embedding models can learn the contextual information in a text, and explainable artificial intelligence frameworks can be used to examine in detail how text features contribute to the models' outputs. We collected 733,625 job postings using the WORKNET API and classified them into low, mid, and high-range salary groups. A text embedding model that predicts job salaries based on the text in job postings was trained with the collected data. Then, we applied the SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework to the trained model and discovered the significant words that determine each salary class. Several limitations and remaining words are also discussed.
과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지 과학, 기술, 산업간의 관계를 규명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고 자 한다. 특허와 이 특허에 인용된 학술문헌정보간 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 이용하여 구해진 기술-산업간 지식흐름 데이터를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 오버랩 함수를 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 규명하는 방법을 제시하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.173-182
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2022
Healthcare organizations are overwhelmingly embracing smart value-based care strategies, which focuses on providing superior treatment at a significantly lower cost and quality of service (QoS). For these purposes, fifth generation (5G) of mobile service provides an innumerable improvement that clearly outperforms previous generations e.g., 3G and 4G. However, as with most advancements, 5G is projected to introduce new challenges, prompting the community to think about what comes next. This research was conducted to examine the most recent smart 5G technology applications and the solutions they provide to the healthcare industry. Finally, the paper discusses how the upcoming 6G technology has the potential to transform the future of healthcare sector even beyond the current 5G systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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