최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.
로봇의 기능이 다양해지며 복잡해지고 있다. 주위의 환경을 감지하는 센서로는 거리정보 뿐만 아니라 영상 정보, 음성 정보까지 이용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 입력정보를 가진 로봇을 제어하기 위한 알고리즘으로 2-layer fuzzy control을 제안한다. 장애물 회피의 경우에 다수의 거리 센서를 이용하는데 이것을 앞쪽, 왼쪽, 오른쪽으로 분류하여 3개의 sub-controller를 가지고 퍼지 추론을 한 다음, 2단계에서는 이 3개의 sub-controller의 출력으로 조합된 퍼지 추론을 하여 통합적인 제어를 한다. 본문에서는 2-layer fuzzy controller와 비슷한 구조를 갖는 hierarchical fuzzy controller와 비교를 하였으며 robot following에도 적용하여 각각에 대한 시뮬레이션과 실험을 통해 성능을 확인한다.
본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.
이 연구는 과학 텍스트 읽기 전략으로 의미지도가 고등학생의 추론적 이해에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 고등학교 3학년 과학중점반 2개 학급 학생 46명을 대상으로 한 학기 동안 의미지도 읽기 전략을 활용하여 8개 주제의 과학 텍스트 읽기 수업을 실시하였다. 의미지도 읽기 전략이 과학 텍스트의 추론적 이해에 미치는 영향을 알아보기 위해 학생들이 작성한 사전·사후 읽기 능력 검사지를 비교 분석하였다. 추론적 이해 변화를 알아보기 위해 추론적 이해 분석틀을 개발하여 추론적 이해 수준을 분석하였다. 추론적 이해 변화를 분류하기 위해 추론적 이해 분석틀의 세부 항목인 3개 항목의 수준을 점수로 환산하였다. 학생들의 추론적 이해 변화 분석 결과는 의미지도 읽기 전략 수업이 고등학생의 추론적 이해 변화에 영향을 미쳤으며, 특히 추론적 이해의 하위 유형 중 교량 추론과 정교화 추론에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다양한 교육 보조도구가 보급되어 교육시장에서는 기존 책 형태로 되어있는 텍스트북을 직접 실물화상기를 통하여 보면서 수업을 한다. 이에 본 연구에서는 현재 사용중인 실물 화상기를 이용하여 실시간 영상을 캡처하여 교육을 지원하는 솔루션을 개발했다. 이로써 향후 교사는 언제 어디서나 교재 또는 교육 보조 자료를 실사하여 수업을 진행한다.
SGML(Standard Generalized Markup Language)의 디스크립션은 WIPO(World Intellectual Property Organization) Standard ST.32의 디스크립션과 더불어 자세히 기술되고있다. SGML의 이용에 대한 이점이 강조되고 있으며, 그것은 시스템 독립적이며 특허출판 및 전문 데이터베이스구축에 타당성이 있다는 것이다. WIPO Standard ST.32를 적용한 특허문헌의 내용구조는 ST.32에 따라 작성한 DTD로 표현하고 텍스트 자체는 DTD에 따른 범용 마크업을 사용하여 기술한다. 본고에서는 전체문헌, 특정 서브문서, 문단 등의 계층구조와 표, 도면, 화학구조식 등의 비계층구조로 되어 있는 문서구조를 어떻게 표현하는가에 대하여 예를들어 설명하였다. 그리고 특허 문헌처리에서 SGML의 효과에 대하여 논의하였다.
Purpose - This study investigates research trends by searching for English keywords and abstracts in 1,511 Korean journal articles in the Korea Citation Index from the 2002-2019 period using the term "Port." The study aims to lay the foundation for a more balanced development of port research. Design/methodology - Using abstract and keyword data, we perform frequency analysis and word embedding (Word2vec). A t-SNE plot shows the main keywords extracted using the TextRank algorithm. To analyze which words were used in what context in our two nine-year subperiods (2002-2010 and 2010-2019), we use Scattertext and scaled F-scores. Findings - First, during the 18-year study period, port research has developed through the convergence of diverse academic fields, covering 102 subject areas and 219 journals. Second, our frequency analysis of 4,431 keywords in 1,511 papers shows that the words "Port" (60 times), "Port Competitiveness" (33 times), and "Port Authority" (29 times), among others, are attractive to most researchers. Third, a word embedding analysis identifies the words highly correlated with the top eight keywords and visually shows four different subject clusters in a t-SNE plot. Fourth, we use Scattertext to compare words used in the two research sub-periods. Originality/value - This study is the first to apply abstract and keyword analysis and various text mining techniques to Korean journal articles in port research and thus has important implications. Further in-depth studies should collect a greater variety of textual data and analyze and compare port studies from different countries.
Purpose: This study aimed to analyze the experiences of new nurses during their first year of hospital employment to gather data for the development of an evidence-based new nurse residency program focused on adaptability. Methods: This study was conducted at a tertiary hospital in Korea between March and August 2021 with 80 new nurses who wrote in critical reflective journals during their first year of work. NetMiner 4.5.0 was used to conduct a text network analysis of the critical reflective journals to uncover core keywords and topics across three periods. Results: In the journals, over time, degree centrality emerged as "study" and "patient understanding" for 1 to 3 months, "insufficient" and "stress" for 4 to 6 months, and "handover" and "preparation" for 7 to 12 months. Major sub-themes at 1 to 3 months were: "rounds," "intravenous-cannulation," "medical device," and "patient understanding"; at 4 to 6 months they were "admission," "discharge," "oxygen therapy," and "disease"; and at 7 to 12 months they were "burden," "independence," and "solution." Conclusion: These results provide valuable insights into the challenges and experiences encountered by new nurses during different stages of their field adaptation process. This information may highlight the best nurse leadership methods for improving institutional education and supporting new nurses' transitions to the hospital work environment.
By $C^{(1)}$[0, 1] we denote the Banach algebra of complex valued continuously differentiable functions on [0, 1] with norm given by $${\parallel}f{\parallel}=\sup_{x{\in}[0,1]}({\mid}f(x){\mid}+{\mid}f^{\prime}(x){\mid})\text{ for }f{\in}C^{(1)}$$. By A we denote the sub algebra of $C^{(1)}$ defined by $$A=\{f{\in}C^{(1)}:f(0)=f(1)\text{ and }f^{\prime}(0)=f^{\prime}(1)\}$$. By an isometry of A we mean a norm-preserving linear map of A onto itself. The purpose of this article is to describe the isometries of A. More precisely, we show tht any isometry of A is induced by a point map of the interval [0, 1] onto itself.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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