전 세계 최대 규모의 동영상 공유 플랫폼인 유튜브는 수많은 영상을 제공하며 원하는 정보를 손쉽게 얻을 수 있다는 점에서 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그렇지만 영상마다 공감 비율(싫어요/좋아요)은 동일 채널의 영상일지라도 주제나 업로드 시기 등에 따라 많은 편차를 보여, 기존 연구들은 공감 비율과 영상 조회 수와 같은 수치를 통해 그 원인을 유추하거나 해석하려 한다. 이러한 방식은 공감 현황을 파악하는 데는 도움을 주지만, 특정 영상의 선호도 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 영상별로 수집한 댓글들로부터 추출한 토픽어(명사 상당 어구)와 사전에 분류한 비공감 유형 간 매칭을 통해 그 원인을 파악하고자 한다. 공감 비율에서 있어서 아웃라이어가 많이 발생하는 반려동물과 요리 분야의 상위 10개 채널에서 제작한 영상 중 비공감 지수(비공감 수/공감 수)가 가장 높은 상위 10개 영상(반려동물 임계값: 4.000, 요리 임계값: 0.723)에 대해 유튜브 API를 통해 수집한 11,110개 댓글들을 수집하고 토픽어를 추출하여 사전에 정의한 비공감 유형과 매칭시켰다. 이를 통해 댓글 분석만으로도 비공감 비율이 높을 것인지, 어떠한 비공감 유형일지 예측 가능함을 확인하였다. 향후 유튜브 채널 운영자를 위한 비공감 영상 예측 및 제작 기준을 구축하는 후속 연구를 통해 사용자에게 긍정적인 영상을 제공할 수 있는 유튜브 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.
최근 영화나 음악, 교육 분야에 있어 혈액형에 대한 관심이 높아지고 있다. 혈액형은 이제 단순한 취미 생활을 넘어서 우리 삶의 곳곳에서 활용되어지고 있고, 현대의 생활 양식에서 스토리텔링의 친근한 소재로서 등장하고 있다. 오래전부터 일본에서는 애니메이션뿐만 아니라 캐릭터 콘텐츠 제작에서 캐릭터 설정에 혈액형을 적용시켜 캐릭터의 성격 설정에 일관성을 부여하는 것으로 보여진다. 애니메이션에 제시되는 혈액형에 따라 캐릭터의 설정이 정해지고 또한 많은 사람들이 캐릭터의 성격에 공감하게 된다. 본 연구에서는 혈액형 성격 유형을 요약하여 분석틀을 만들어, 혈액형이 적용되지 않은 애니메이션에서는 캐릭터의 성격이 어떻게 나타나는지 관찰하여, 분석틀과 비교하여 본다. 특히 애니메이션에 등장하는 가족들의 성격을 분석하여 혈액형 성격 유형 분석틀에 적용시켜보면 캐릭터에 혈액형을 부여할 수 있고, 적용된 혈액형의 성격을 통해 캐릭터에 관객이 공감할 수 있는 성격 부여가 가능해 질 수 있도록 하였다. 향후 다양한 애니메이션 분석을 통해 혈액형과 성격의 상관성 분석이 있어야 하고, 가족의 혈액형 관계뿐만 아니라 주변 인물들과의 관계에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
In this study, the characteristics of the reading materials in elementary school science textbooks developed under the 2009 revised National Science Curriculum were investigated. The criteria for classifying the reading materials were the types of topic, purpose, students' activity, and presentation. The visual images in the reading materials were also analyzed from the viewpoint of type, role, caption type, and proximity type. The results indicated that the number of the reading materials in the 2009 revised science textbooks decreased compared to that of the 2007 revised science textbooks. It was also found that the frequencies of the reading materials expanding concepts of the text and/or requiring corresponding students' inquiry increased. More visual images were used in the reading materials of the 2009 revised science textbooks. However, several limitations were still found to exist; most visual images were illustration and/or picture; many visual images were presented without a caption; there was a problem in the proximity of visual image to text.
PURPOSES : Permitted left turn is a turning maneuver in which a vehicle turns left using a gap between oncoming vehicles, called gap acceptance, and it enables for more efficient traffic operation at intersections. In Korea, the permitted left turn has not been a common maneuver at signalized or un-signalized intersections. However, many experts and the Police Agency tried to apply this effective turning maneuver at intersections in Korea since 2010. Though the investigation of gap acceptance is significantly important in understanding a driver's behavior at intersections, there have not been many studies about this topic, specifically a study to develop probability models of gap acceptance behavior. METHODS : In this study, the probability model of gap acceptance behavior for a permitted left turn was developed based on observational field studies. To develop the model, seven variables were analyzed including gap, waiting time, traffic volume, conflict-flow vehicle type, left-turning vehicle type, the number of lane, and time. RESULTS : In the final model, gap and left-turning vehicle type were found to be significant influencing factors. CONCLUSIONS : Through this model development, it was concluded that as the gap size increased, the probability of gap acceptance was higher. Moreover, when a left-turning vehicle was a passenger car, the probability of gap acceptance was higher than compared to large size buses or freight cars.
Background and Purpose: According to the amyloid cascade hypothesis, fibrillary amyloid-beta load in the brain causes Alzheimer's disease (AD) with toxic effects. Recently, perivascular spaces (PVSs), fluid-filled cavities around small penetrating arterioles and venules in the brain, and the glymphatic system relationship with type 2 diabetes mellitus (DM2) and AD has been an important research topic from a physiopathological point of view. There are two types of PVSs that are associated with sporadic atherosclerosis and cerebral amyloid angiopathy. In this study, we evaluated the relationship between the number and localization of enlarged PVSs in AD. Methods: A total of 254 patients with AD and 125 healthy controls were included in this study All the patients were evaluated with neurological and cognitive examinations and magnetic resonance imaging (MRI). PVSs on MRI were graded by recording their number and location. The study was a retrospective study. Results: In our study, the number of white matter convexity-central semiovale localized PVSs was higher in patients than in the control group. In addition, the number of PVSs in this localization score was higher in patients with DM2. Cerebral PVS counts were higher in patients with AD than in the control group. Conclusions: These results suggest the important role of cerebral amyloid angiopathy, one of the vascular risk factors, and the glymphatic system in the pathogenesis of AD. In addition, the results of our study suggest that the evaluation of PVSs levels, especially at the (centrum semiovale), using imaging studies in AD is a potential diagnostic option.
본 연구의 목적은 서울시 공공도서관에서 기획 운영된 강좌교육의 현황을 살펴보고 그 특징을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위해 최근 6년 동안의 서울시 공공도서관 강좌교육 개설 자료를 바탕으로 공공도서관의 강좌교육 현황 및 특징을 살펴보고자 하였으며 주제별, 대상이용자별 변화 추세와 이를 바탕으로 한 특징을 살펴보고자 하였다. 분석결과 서울시 공공도서관의 강좌교육 개설 수는 전반적으로 감소하고 있음을 알 수 있었고 대상 이용자를 명확히 제시한 상태에서 기획 운영되고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 주제별 강좌교육과 문화행사 전반에 대한 특징을 비교 분석하여 결과로 제시하고 강좌교육은 공공도서관의 잠재적 이용자를 도서관과 함께 하게 하는 좋은 기회를 제공할 것이기에 세심한 기획과 운영이 필요하다 결론지었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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