1. Objectives The purpose of this study is to find out the characteristics about the Sasang constitution of elementary school students based on the questions that have significant differences. 2. Methods 146 children who have visited Kang-Nam Kyung-Hee Oriental Hospital Sasang constitution center from Mar. 2003 to May. 2005, were investigated through the questionnaires. These have the categories of personality and emotional characteristics, personal relationship, playing and the way to handle things such as jobs or missions, behavioral characteristics, and etc., were analyzed statistically. 3. Results and Conclusions (1) In the category of the 'Personality and Emotional characteristics', significantly more Soeumin showed positive answers to the question, 'being easily nervous and get irritated' than the other groups, and significantly more Taeumin to the question, 'considerate and thoughtful' than Soyangin. (2) In the category of the 'Personal relationship', there were significantly more Soyangin who showed positive answer to the question 'making a friend easily' than the other groups. (3) In the category of the 'playing and the way to handle things', significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'love to do the exercise' than Soyangin, and significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'not careful and meticulous' than Soyangin, and significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'like to read books' than Taeumin. (4) In the category of the 'Behavioral characteristics', significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'unable to concentrate just one thing even for just a minute and keep on moving.' than the other groups, and significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'act or response quick.' than Taeumin, and significantly more Soyangin showed positive answer to the question, 'behave and go around restlessly and flighty' than Soeumin, and significantly more Taeumin showed the positive answer to the question, 'hate to move by oneself' than Soyangin.
Kang Yu-Hwan;Shin Seung-Eun;Ahn Young-Min;Seo Young-Hoon
International Journal of Contents
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제2권1호
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pp.17-21
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2006
In this paper, we describe a concept-based question-answering system in which concept rather than keyword itself makes an important role on both question analysis and answer extraction. Our idea is that concepts occurred in same type of questions are similar, and if a question is analyzed according to those concepts then we can extract more accurate answer because we know the semantic role of each word or phrase in question. Concept frame is defined for each type of question, and it is composed of important concepts in that question type. Currently the number of question type is 79 including 34 types for person, 14 types for location, and so on. We experiment this concept-based approach about questions which require person s name as their answer. Experimental results show that our system has high accuracy in answer extraction. Also, this concept-based approach can be used in combination with conventional approaches.
본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사ㆍ분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색 서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.205-213
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2024
This study uses a large language model (LLM) to identify Aristotle's rhetorical principles (ethos, pathos, and logos) in COVID-19 information on Naver Knowledge-iN, South Korea's leading question-and-answer community. The research analyzed the differences of these rhetorical elements in the most upvoted answers with random answers. A total of 193 answer pairs were randomly selected, with 135 pairs for training and 58 for testing. These answers were then coded in line with the rhetorical principles to refine GPT 3.5-based models. The models achieved F1 scores of .88 (ethos), .81 (pathos), and .69 (logos). Subsequent analysis of 128 new answer pairs revealed that logos, particularly factual information and logical reasoning, was more frequently used in the most upvoted answers than the random answers, whereas there were no differences in ethos and pathos between the answer groups. The results suggest that health information consumers value information including logos while ethos and pathos were not associated with consumers' preference for health information. By utilizing an LLM for the analysis of persuasive content, which has been typically conducted manually with much labor and time, this study not only demonstrates the feasibility of using an LLM for latent content but also contributes to expanding the horizon in the field of AI text extraction.
본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.
1. Objectives The purpose of this study is to find out the characteristics about the Sasang Constitution of elementary school students based on the questions that have significant differences. 2. Methods 146 children who have visited Kang-Nam Kyung-Hee Oriental Hospital Sasang Constitution center from Mar. 2003 to May. 2005, were investigated through the questionnaires. These have the categories of 'Diseases and Symptoms', 'Physical characteristics', 'Eating Habit', and etc., were analyzed statistically. 3. Results (1) There are no specific questions that have significant differences about the diseases and symptoms according to the Sasang constitution. (2) In the category of the 'Physical Characteristics', significantly more Soeumin and Soyangin showed positive answer to the question, 'Thin in some degree' than Taeumin, and significantly more Taeumin showed positive answer to the question, 'Fat in some degree' than the other groups, and significantly more Taeumin showed positive answer to the question, 'Bulging belly' than the Soeumin. (3) In the category of 'Eating Habit', significantly more Soeumin, Soyangin answered positively to 'eating little food(light eating)' than Taeumin, and more Taeumin showed positive answer to 'a lot of food uptake' than the other groups, and significantly more Soeumin to 'eating slowly' than Taeumin, in contrast, significantly more Taeumin showed positive answer to 'eating food in haste and hurry' than the Soeumin, and significantly more Soeumin showed positive answer to the question, 'unwillingness to eat vegetable' than Soyangin, and significantly more Soeumin showed that to the question, 'unbalanced diet' than the other groups, significantly more Taeumin showed positive answer to 'preference for fatty food' than the other groups.
본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.
온라인 의학 문서의 폭발적 증가와 함께 질의응답 시스템에 대한 필요성이 늘어나고 있다. 최근에는 기계학습에 기반 한 질의응답 모델들이 다양한 영역에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 의학 영역에서 질의응답 모델들은 학습 데이터의 부족으로 인해 여전히 정보 검색 기술에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 다양한 정보검색 기술에 기반 한 의학문서 질의응답용 정답 스닛핏 검색 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 클러스터 기반 검색 기술을 이용하여 의학 문서로부터 많은 정답 후보 문장을 검색한다. 그리고 다양한 문장 검색 기술들에 기반 한 정답 후보 문장 재순위화 모델을 사용하여 신뢰성 있는 정답 스닛핏을 생성한다. BioASQ 4b 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 기존 모델보다 좋은 성능(MAP 0.0604)을 보였다.
인터넷 발전은 교육과 평가 방법에서 많은 변화를 가져왔다. 인터넷을 이용한 원격교육은 학습 결과를 측정하기 위해 시험의 시행이 온라인으로 이루어지고 있다. 온라인 시험은 출제 및 시험 감독에 대한 연구가 많이 진행 되었지만 시험 답안의 진본성 검증에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 시험 답안지 작성 형식에는 선택형, 단답형, 서술형, 실습형 등이 있는데 실습형을 제외한 답안 작성은 웹상에서 가능하다. 본 논문에서는 실습형 답안지 중 컴퓨터활용 답안의 진본 확인을 위해 답안지에 검증정보를 기록하여 진본임을 검증할 수 있는 시스템을 구현한다. 이 시스템의 특징은 인터넷에서 컴퓨터활용 시험 실시 중 답안지가 부정하게 작성되었는지를 검증하는 것이다. 이 시스템은 진본 검증을 위해 검증정보를 서버에서 응시자 답안지에 기록하도록 하였으며, 그 결과 제출된 답안지의 검증정보를 이용하여 진본여부를 검증하는 것이다.
본 논문은 적시학습을 위한 집단지성 기반 오답노트 시스템의 필요성과 개념을 제시하고 활용도 및 만족도를 보인다. 기존 오답노트 시스템은 평가문항에 대한 정답 여부를 체크하여 응답 결과가 오답인 문항에 대하여 일괄적인 정답 해설을 제공하는 특징을 갖고 있다. 이러한 특징은 학습자가 평가문항을 잘 이해하지 못하고 운 좋게 맞은 문항과 개별 학습자들의 오답 선택 과정에 대한 오류를 적절하게 피드백 받지 못하기 때문에 오답분석과 피드백 측면에서 많은 개선을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 '점수의 오류'를 개선하여 학습자의 취약점을 보완하는 새로운 방법인 SERO(Stability Emergency Risk Opportunity) 오답노트를 제안한다. SERO 오답노트는 자신이 풀어낸 평가문항들을 4가지 유형(S유형, E유형, R유형, O유형)으로 분류하고, 정답 해설 뿐만 아니라 집단지성을 이용한 다양한 오답노트 해설들을 제시하여 학습의 만족도를 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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