Public awareness of air pollution problem has increased the need for real time air pollution information system about changes in air pollution level. The purpose of this study is to construct e-AIR, a user-friendly air pollution information system for urban air quality using GIS(geographic information system) technology for windows. GIS was ideally suited featuring a geographical characteristics(e.g., road, traffics, buildings) and very effectively used in mapping and symbolization for the distribution of the spatial/periodic pollution status(e.g., pie or column chart, graduated symbols) which can be effectively applied to a information system on the web-site. And a user interface, GUI(graphic user interface) was designed very diversely and simply enabled the users connect with e-AIR and obtain a useful information of air quality. A interpretive technique, air pollution health index(e.g., PSI, AEI) was used also which transforms complex data on measured atmospheric pollutant concentrations into a single number or set of numbers in order to make the data more understandable. Eventually the final-step of this study was to construct e-AIR based on Web GIS could be assessed anywhere if internet is available and offer a very useful information services of the air pollution to the public like a weather news.
육지에서 멀리 떨어진 해상의 선박 또는 항공기는 위성통신을 이용하여 웹 서비스를 이용해야 한다. 그러나 위성통신은 많은 비용이 들며 사용자가 만족할 만한 수준의 응답 속도를 제공하지 못하고 있다. 선박의 웹 서비스 사용자들이 인터넷 뉴스의 기사 한편을 볼 때 불필요한 이미지와 광고들로 인하여 많은 양의 데이터를 전송 받게 된다. 따라서 사용자들이 불필요한 데이터 사용 요금을 많이 지불하게 되는 것이다. 본 논문에서는 이러한 위성통신을 통한 웹 서비스 사용의 문제점인 비용, 속도의 문제를 해결하기 위해 설계된 프록시 모델을 제시한다. 본 논문에서 제안한 프록시는 이미지 차단, 광고 차단, 캐싱, 이미지 재요청 기능으로 위성망을 통한 데이터 전송량을 최대한 줄인다. 개발한 프록시의 성능을 위성통신을 이용한 데이터량 측정을 통해 증명하였다.
후보자 이미지는 다양한 차원의 속성들로 구성되는 후보자에 대한 총체적 인상이다. 본 연구는 온 오프라인 뉴스미디어, 정치광고, 텔레비전 토론회, 후보자 웹사이트 등의 캠페인 미디어, 그리고 대인 간 정치 대화가 후보자의 개인적 품성과 직무수행 및 정책능력에 대한 이미지에 어떠한 영향력을 행사하는지를 분석하고, 더 나아가 정치적 의사결정 과정에서 이미지가 담당하는 역할을 탐색했다. 분석은 2007년 12월 실시된 17대 대통령 선거에서 50% 가까운 득표를 통해 당선된 이명박 후보를 중심으로 수행되었다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문 뉴스 열독은 개인 품성 이미지에 긍정적 효과를 보였으나, 인터넷신문 이용은 직무수행과 정책능력 이미지에 부정적 영향력을 행사했다. 둘째, 캠페인 미디어 중 특히 텔레비전 정치광고와 후보자 웹사이트는 다양한 차원에서 긍정적인 이미지 형성에 매우 높은 효과를 나타냈지만 투표 행위에 대해서는 직접적인 효과를 보이지 않음으로써, 주로 간접적 경로로 정치적 선택에 영향력을 행사했음을 알 수 있었다. 텔레비전 후보 토론회의 경우, 1, 2, 3차 토론회가 각각 상이한 방식으로 이미지 형성과 정치적 행위에 영향을 미친 것으로 관찰되었다. 셋째, 정치 대화의 빈도와 규모는 각각 개인적 품성과 경제정책능력에 대한 평가에 부정적인 효과를 보였으나, 대화 규모는 이명박 투표에 긍정적인 효과를 나타났다. 넷째, 다양한 차원의 후보자 이미지는 투표 행위에 매우 높은 설명력을 보였는데, 특히 이명박 후보의 도덕성, 정직성, 신뢰성, 서민성 등 개인적 품성에 대한 이미지가 그에 대한 투표 행위에 가장 중요한 예측 요인이었던 것으로 나타났다.
기업의 많은 이슈들은 뉴스가치를 부여 받으며 인터넷에 기사화되고 있다. 이러한 관점에서 웹 콘텐츠 내에 게재된 기사의 맥락과 배너광고의 노출 그리고 뉴스의 형태에 따라 광고태도와 기업이미지에는 어떠한 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 연구결과 다음과 같다. 첫째, 인터넷의 사회공헌활동 기사 맥락과 뉴스형태에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 기사의 맥락이 부정적일 때는 사진과 기사를 함께 제공한 뉴스형태에서 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 인터넷의 사회공헌활동 기사 게재 시 사진과 기사가 함께 제공되어 혼잡도가 더 높아짐에 따라 인터넷 기사의 부정적 맥락이 상쇄되는 것으로 유추된다. 둘째, 사회공헌활동 기사의 뉴스형태와 광고종류에 따른 광고태도는 상호작용효과가 확인되었으며, 인터넷 뉴스기사 게재 시 기사와 사진을 함께 제공하는 뉴스형태에서는 기업광고가 제품광고보다 광고태도가 더 효과적인 것으로 확인되었다. 셋째, 사회공헌활동의 뉴스형태와 광고종류에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 있는 것으로 확인되었다. 인터넷 기사 게재 시 기사와 사진을 함께 게재한 뉴스형태에서는 기업광고 보다 제품광고를 게재할 경우 기업이미지에 더 효과적인 것으로 확인되었다.
There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.
본방송보다 OTT를 통한 프로그램 시청이 증가한 상황에서 이 연구는 인터넷을 통해 프로그램을 시청하는 동인을 프로그램 화제성과 프로그램 주목도로 보고, 이 변인들과 인터넷을 통한 TV 시청간의 관계를 분석했다. 능동적 시청을 동영상 조회, 좋아요, 댓글로 측정했다. 분석 대상 프로그램을 지상파와 종편 케이블 TV로 구분해서 분석한 결과 지상파 프로그램은 보도 량이 높으면 조회 수도 높았고, 댓글 수도 많았다. 종편과 케이블 프로그램도 보도 량이 높으면 조회 수가 높게 나타났다. 이러한 결과는 가입자가 적은 종편과 케이블은 시청률이 지상파에 비해 낮은 반면, 본방송보다는 인터넷을 통해 시청하는 사람들이 많다는 것을 보여준다. 보도 량이 조회 수에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 만큼 방송사는 언론 보도를 통한 화제성에 주목할 필요가 있다.
드론은 관련 기술의 발달로 건설, 물류, 과학 연구, 촬영 등을 비롯하여 장난감까지 다양한 목적으로 보편화 되고 있다. 그러나 드론을 범죄나 테러 목적으로 사용하면서 이를 무력화 하는 Anti-drone 관련 기술의 연구, 개발도 활발히 진행되고 있는 상황이다. Anti-drone 기술의 범위는 탐지, 식별, 무력화로 구분할 수 있다. 드론을 무력화를 하는 방식은 전파 방해 등으로 탐지한 드론을 막는 소프트킬 방식이 있고, 물리적으로 파괴하는 하드킬 방식이 있다. 본 연구에서는 Anti-drone과 관련된 Google 및 Naver의 뉴스 기사를 Crawling 하였다. 국내 뉴스 기사를 분석하여 RF, GNSS, Radar 등의 기술을 찾았다. 이와 관련하여 해당 기술의 일반적인 특징과 사용 현황에 대하여 기술하였고, 각 기업 또는 기관의 Anti-drone에서의 적용 현황을 조사, 분석하였다.
전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
현재 뉴스 데이터 등 대부분의 인터넷 문서는 일정한 템플릿을 기반으로 작성되고 있으며 템플릿은 메인 데이터 이외에 인덱스, 광고, 헤더데이터 등 정보검색에 도움이 되지 않는 형태로 구성되어 있다. 이는 인터넷 문서를 정보검색의 데이터로서 사용하려고 할 때 적합한 형태가 아니다. 그러므로 다양한 정보검색 분야에서 인터넷 문서를 처리하기 위해선 광고, 페이지 인덱스 등의 부가정보를 분별해야 한다. 따라서 본 논문에서는 웹페이지의 레이아웃에 영향을 미치는 블럭 태그의 특징과 구조를 파악하고 웹페이지간의 거리를 계산하여, 웹페이지의 레이아웃을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 1000개의 문서 중 640개를 분류했으며, 평균 64%의 recall 수치를 얻을 수 있었다. 이 방법을 데이터 추출, 문서요약 등의 정보검색 분야의 전처리 과정에 적용할 경우 문서의 자동화 처리 시간을 감소시키고 처리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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