본 연구의 목적은 원문정보를 데이터베이스로 구축하여 이용자에게 제공하는 국회도서관의 전자도서관시스템에 대한 이용자들의 기대와 만족을 살펴보고, 이용자들의 기대와 만족에서 얼마나 차이를 나타내는가를 분석하고자 한 것이다. 설문지를 분석한 결과에 의하면 정보의 양, 정보의 최신성, 정보의 질, 분류의 체계성, 정보의 일관성, 정보의 정확성은 전체 기대수준의 평균보다 높게 나타나고, 응답의 속도 정보의 질, 정보의 일관성, 검색의 편리성, 정보의 양, 정보의 정확성은 전체 만족수준의 평균보다 높게 나타나고 있다. 분석대상요인 전체에서 정보의 최신성, 정보의 양, 정보의 다양성, 분류의 체계성, 정보의 정확성은 기대와 만족의 차이가 높은 편으로 나타나고 있다.
최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.
본 논문의 목적은 장애인복지서비스 전달과정에서 장애인의 권한을 강화하기 위한 방안을 모색하는 것으로, 두 분야에 집중하여 연구를 진행하였다. 하나는 서비스 전달체계가 공급자가 아닌 이용자 중심으로 전환되어야 한다는 것으로 서비스 전체과정의 패러다임의 변화가 필요하다는 것이다. 또 하나는 서비스의 생산 및 제공에 소요되는 비용을 서비스 기관에 보조금으로 지급하는 것에서 벗어나 이용자인 장애인에게 현금으로 지급하여 서비스에 대한 장애인의 선택권과 통제권을 강화해야 한다는 것이다. 장애등급제 폐지 논의를 계기로 전달체계의 새로운 대안 논의가 진해 중에 있으나 이러한 논의는 장애인 이용자의 권한을 강화한다는 원칙아래 진행되어야 장애인 중심적 시스템을 구축할 수 있다. 또한, 장애인 이용자의 권한을 확보할 수 있도록 서비스에 해당하는 현금을 장애인에게 직접 지급하는 직접지불제도의 도입이 필요함을 강조하였고, 우리나라의 경우 바우처 제도가 이미 발전되어 있어 직접지불제도의 실현 기반이 마련되어 있음을 논의하였다.
본 논문에서는 곤충 종의 외관구조인 머리, 몸통, 날개, 다리에 대한 관찰자의 일반적이고 수평적인 관찰특성에 따라 자유롭게 곤충 종을 관찰함으로써 관찰 곤충 검색엔진에서의 사용자 만족도 제고와 보다 효율적인 관찰학습의 방법을 제안한다. 자연생태 환경에서 초보 학습자의 효율적인 관찰검색과 효과적 학습을 위해서는 생물학적 분류체계가 아닌 곤충 종의 외관구조 즉, 외부 신체구조의 모양과 특성 중심의 곤충관찰 기반의 검색(Insect Search by Observation based on Insect Appearance: ISOIA)이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 곤충의 외관구조인 머리, 몸통, 날개, 다리에 대한 관찰자의 일반적인 관찰방법에 따른ISOIA 검색방식을 제안하고, 기존의 ISBC와 ISOBC 검색체계에 대한 사용 만족도를 비교 분석하여 본 논문에서 제안하는 ISOIA 검색 방안이 우수함을 보이고자 한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제5권3호
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pp.15-30
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2017
In some situations, you need information in order to solve a problem that has occurred. In information science, user needs are often described through very specific examples rather than through a classification of situation types in which information needs occur. Furthermore, information science often describes general human needs, typically with a reference to Maslow's classification of needs (1954), instead of actual information needs. Lexicography has also focused on information needs, but has developed a more abstract classification of types of information needs, though (until more recent research into lexicographical functions) with a particular interest in linguistic uncertainties and the lack of knowledge and skills in relation to one or several languages. In this article, we suggest a classification of information needs in which a tripartition has been made according to the different types of situations: communicative needs, cognitive needs, and operative needs. This is a classification that is relevant and useful in general in our modern information society and therefore also relevant for information science, including lexicography.
Digital technology has been changing everyday life of ordinary people let alone the structure of world industry. The elderly care service is also going through changes influenced by the unavoidable impact from torrents of digital technologies. There are numerous reports and news about the digital technologies increasing the efficiency and effectiveness of care service yet lacking systematic understanding of the sources of such improvement. This study aims to present a new classification framework for digital elderly care service innovation to fully utilize the power of digital technologies drawing on insights from innovation studies and service studies. First, 4 features of digital technologies are identified as sources of new value in service innovation. The co-creation of value by users and producers in service and technology development is discussed to illuminate users' contributions to service innovation. Communication of needs and ideas with producers and application of new technologies into everyday practice of life are identified as the source of new value which can be attributed to the elderly. Customization along with efficiency gains is the key to digital elderly care service innovation. The classification framework, thus, incorporates the needs of the elderly as one axis of criteria in the conventional technology-centered framework. The new classification framework would help give due weight to user-driven or demand-driven innovation in the elderly care service R&D activities.
Pupil size variation can not be controlled intentionally by the user and includes various features such as the blinking frequency and the duration of a blink, so it is suitable for understanding the user's emotional state. In addition, an ocular feature based emotion classification method should be studied for virtual and augmented reality, which is expected to be applied to various fields. In this paper, we propose a novel emotion classification based on CNN with pupil size variation signals which include not only various ocular feature information but also time information. As a result, compared to previous studies using the same database, the proposed method showed improved results of 5.99% and 12.98% respectively from arousal and valence emotion classification.
최근 생체인식에 대한 관심이 증가하면서 출입 통제나 사용자 인증과 같은 보안 분야에 적용이 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴인식은 생체인식 기술 중 사용자 편의성과 접촉 거부감이 적어 활용성이 증대되고 있으나 타 인식기술에 비해 인식 결과의 정확성과 재시도율(Re-attempt Rate)에 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 데이터 분류 방법(Data Classification Algorithm)으로 인식 결과를 재분류(Re-Classification)하는 접근법에 대해서 제안하고자 한다. 본 실험을 위해서 대표적인 형상 기반(Appearance-based) 알고리즘인 PCA를 사용하였고, 200명(총 얼굴 영상 200장)을 대상으로 제안한 재분류 접근법을 적용한 결과 재인식의 경우 성능이 향상되었음을 확인하였다.
Purpose: The central aim of this study is to leverage machine learning techniques for the classification of Intrusion Detection System (IDS) data, with a specific focus on identifying the variables responsible for enhancing overall performance. Method: First, we classified 'R2L(Remote to Local)' and 'U2R (User to Root)' attacks in the NSL-KDD dataset, which are difficult to detect due to class imbalance, using seven machine learning models, including Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN). Next, we use the SHapley Additive exPlanation (SHAP) for two classification models that showed high performance, Random Forest (RF) and Light Gradient-Boosting Machine (LGBM), to check the importance of variables that affect classification for each model. Result: In the case of RF, the 'service' variable and in the case of LGBM, the 'dst_host_srv_count' variable were confirmed to be the most important variables. These pivotal variables serve as key factors capable of enhancing performance in the context of classification for each respective model. Conclusion: In conclusion, this paper successfully identifies the optimal models, RF and LGBM, for classifying 'R2L' and 'U2R' attacks, while elucidating the crucial variables associated with each selected model.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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