인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.
다양한 정보교환 수단의 하나인 유즈넷은 방대한 정보량을 가진다. 사용자는 유즈넷에서 필요한 정보를 쉽게 찾지 못하므로 뉴스그룹 전체와 본문에서 정보 검색의 필요성을 인식하고 있다. 이 논문에서는 정보검색시스템을 유즈넷으로 확장시 단어 가중치 적용방법의 개선을 통해 검색효율을 향상시키고자 한다. 정보검색에서 단어의 중요도에 영향을 미치는 tf, idf 이외의 다른 요소인 카테고리빈도(category frequency, cf)를 활용하여 tf*idf방법에 역카테고리빈도(inverted categoary frequency, icf)를 고려한 유사도 계산 방법을 제시하고 이를 검증하였다. 실험 결과에서 상위 30위 내의 평균 적합문서의 수가 tf*{{{{ SQRT {idf$^2$+icf$^2$} }}}}방법이 tf*idf 방법보다 4.6% 향상됨을 알 수 있다.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
현재 세계적으로 전자적 정보매체중 인터넷의 여러 기술적 방편인 Web, E-Mail, usenet 등을 통한 인터넷 무역이 보편화되어가고 있는 실정이다. 기존의 부가가치통신망(VAN)을 이용한 EDI에서 보다 보편적이며 접근이 용이하면서 개방적인 인터넷 EDI로 대체되고 있다. 인터넷을 이용한 무역계약의 체결은 기존 방식에 비해 신속성, 경제성, 편리성에 있어 뛰어난 장점을 지니고 있어 조만간 많은 이용이 뒤따를 것으로 예견되나 현재 준거법, 문서의 법적효력, 계약의 유효성, 청약의 유인, 계약성립시점 둥의 법적 문제가 해결되어야 할 것으로 여겨진다. 특히 계약성립시점에 관하여 인터넷을 통한 승낙의 의사전달이 대화자간인지, 격지자간인지의 여부가 불투명한 실정이다. 대화자간 법리와 격지자간법리의 구분기준은 발신과 도달의 시간적 동시성을 기준으로 분석하는 것이 보다 합리적일 것으로 여겨진다. 본 연구는 현재 인터넷을 이용한 의사전달 중 가장 많은 이용이 예상되는 E-Mail을 중심으로 기타 인터넷기술을 이용한 의사전달의 효력발생시점에 관한 법리를 분석하고 만일 대화자간의 법리가 적용된다면 문제시될 도달시점에 대해서 논의하는데 그 목적이 있다. 결론적으로 본 연구를 통해 살펴보았을 때, 인터넷을 통한 승낙의 의사전달은 대화자간의 법리가 적용되어 영 미법이나 한국, 일본법이 준거법으로 채택된다 하더라도 도달 주의가 지지되어야 하며, 이 경우 도달시점은 E-Mail의 경우 수신측 사용자 컴퓨터가 아닌 수신자가 지정한 수신서버컴퓨터에 기록되는 시점이 되어야 한다는 견해이다.
인터넷이 활성화되고 인터넷 사용자도 급증하면서 여러 형태의 많은 정보들이 인터넷을 통해 사용자들에게 제공되어지고 있다. 그 중에서도 많은 뉴스서버들을 통해 제공되는 다양한 뉴스들 중에서 사용자가 원하는 뉴스만 필터링 해서 제공받을 수 있는 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 뉴스 서비스의 개인화에 대한 요구를 충족시키기 위해 뉴스 필터링 에이전트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 코호넨 신경망을 이용해서 사용자가 입력한 키워드에 대해 학습을 실시하여 뉴스그룹을 분류하고, 이를 통해 사용자가 원하는 뉴스만을 제공해 준다. 임의의 사용자를 대상으로 뉴스선호도를 학습한 후 테스트한 결과, 사용자의 선호도를 반영한 뉴스 그룹들을 제시할 수 있었다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제9권2호
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pp.7-31
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2019
This study was conducted to investigate the awareness and utilization of the Internet resources and services for academic activities by the academic staff of tertiary institutions in Adamawa State. The researchers adopted a quantitative research method using cross-sectional survey design to collect data from the respondents. Multi-stage sampling techniques were used. Three hundred and thirty-three (333) copies of the questionnaire were administered to the respondents in the eight (8) sampled institutions and two hundred and ninety-two (292) respondents representing (87.6%) were returned and found useful. The data collected were analyzed using descriptive and inferential statistics by the use of SPSS version 20.0. The findings revealed that respondents were aware of all the Internet resources, (e-books, e-journals, and online databases), but regarding the Internet services, they were mostly aware of only the e-mail. The study further found that online database and e-mail as the most Internet resources and services utilized by the respondents. There are inverse and weak relationship between awareness and utilization of the Internet resources and services by the academic staff of tertiary institutions in Adamawa State. The study recommends increase awareness and use to other Internet resources such as the e-books and e-journal and Internet services, especially Usenet, Discussion group and Telnet by the management of the institutions through training, workshops/conferences for better academic activities.
본 연구는 정보제공자로서의 전문적인 역할 수행이 요구되는 비서직을 위한 정보활용교육의 필요성을 제기하고 실무중심의 정보활용 교육과정 구성방안과 교육내용 개요를 제시하였다. 비서의 정보활용교육의 필요성에 영향을 미치는 요인을 규명한 결과 학력 수준이나 비서학 전공지식 수준과는 관계가 없고 정보제공업무 과제 수준에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 정보활용 교육요구 분석 결과 인터넷 메타검색엔진, 인터넷 전문검색엔진, 연산자사용법, 디지털도서관 활용법, 유즈넷 이용법, 정보서비스기관 이용법, 인터넷 참고정보원, 맞춤정보서비스 이용법, 주제조사의뢰 이용법, 문헌배달서비스 이용법, 전자저널 이용법, 상용데이터베이스 이용법, 원문제공서비스 이용법, 탐색전략모델 활용법, 인터넷 일반검색엔진의 순서로 교육과정을 구성하는 것이 바람직하며 교육내용은 실무 예제중심의 실습으로 구성할 것을 제안한다.
단일 분류기에 비해 높은 분류성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하여 사용하는 방법은 폭넓게 이용되어 온 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템을 구성하는 일은 다음 두 가지 문제들을 가지고 있다. 첫째는 어떻게 기반 분류기들을 생성하느냐 하는 것이고 둘째는 이들의 예측결과를 어떻게 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 Bagging, Boosting, Stacking 등 기존의 대표적인 다중 분류기 시스템들의 특징을 살펴보고, 문서 분류를 위한 새로운 다중 분류기 시스템들인 Stacked Bagging, Stacked Boosting, Bagged Stacking, Boosted Stacking들을 제안한다. 이들은 Bagging, Boosting, Stacking과 같은 기존 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 혼합형 다중 분류기 시스템들이다. 본 논문에서는 제안된 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해 MEDLINE, 유즈넷 뉴스, 웹 문서 등의 문서집합을 이용한 문서 분류 실험들을 전개하였다. 그리고 이러한 실험결과를 통해 제안한 혼합형 다중 분류기 시스템들은 전반적으로 기존 시스템들보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
컴퓨터, 정보생산능력, 공동 생산과 이용, 기능적 사회, 참여적 민주주의, 시간 가치의 중요성, 인간의 자율성과 공동목표 등은 정보화사회의 특징이다. 인간의 창의적 사고 능력과 정보 공학을 이용한 주변 문제의 해결능력은 우리의 중요 관심사가 되고 있다. 따라서 본 연구는 정보화사회를 대비한 새로운 교육의 방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 먼저 정보사회의 특징과 현재의 교육과정, 교육환경 및 교사교육의 교육 현장 측면을 고찰한후 CAI와 인터넷의 특성을 요약하고, 마지막으로는 CAI로서의 웹 활용을 제시하였다. 거대한 통신망인 인터넷을 교육에서 활용하면 개인차를 고려한 개별화 학습을 가능하게 해 줄 뿐 아니라 다양한 매체를 사용하여 풍부한 학습환경을 제공한다. 또 시간과 공간을 초월한 학습을 가능하게 하며 상호작용이 가능하다. 한편 하이퍼미디어를 기반으로 한 인터넷 서비스인 웹은 학업 성취도 고양, 창의력, 문제해결력, 논리적 사고력을 증진시킬 수 있고, 학습자의 동기 유발을 높이는 데 활용된다. 인터넷과 웹은 오랫동안 폭발적인 통신 도구로 우리 곁에 있게 되며, 다양한 데이타뱅크로 부터 여러가지 형태의 정보를 손쉽게 입수할 수 있게 됨은 물론 원격교육이나 재택가강의에도 활용되어 보편화 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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