온라인 게임에서의 언어폭력 문제는 매우 심각하지만 그에 대한 효과적인 정책이나 기술적인 방법은 부족한 상황이다. 온라인 게임 서비스 업체에서는 금칙어 리스트를 작성하여 Swear Filter를 이용한 고정된 형식의 문자열 검색 방식을 통해 문제를 해결하려고 하고 있으나 사용자들은 다양한 방법으로 욕설을 조합 또는 변형시켜 기존의 필터링을 회피하고 있다. 특히 한글은 욕설의 변형이 매우 쉬운 특성을 가지고 있다. 본 논문에는 한글에 기초한 변형 욕설을 효율적으로 탐색하여 걸러내는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 주된 특징은 변형 욕설의 표준형 변환과 자소단위의 반 전체 정렬(semi-global alignment), 이다. 실험 결과 저자들이 다양한 인터넷 게임 환경에서 직접 수집한 다종의 욕설 단어들에 대하여 약 90%의 우수한 필터링 성능을 보였다.
본 연구는 국회기록정보 온라인 서비스의 발전 방안을 제시하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 기록정보서비스 관련 선행연구를 분석하고, 국회기록정보서비스의 현황을 파악한다. 이를 통해, '포괄적 기록정보서비스의 부재', '대국민 서비스 창구의 부재', '콘텐츠의 부재' 등 국회기록정보서비스의 문제점을 파악한다. 사례 연구로서 미국과 영국 입법기록관리기관의 온라인 서비스를 분석하고, 그 유형을 검색지원 서비스, 부가 콘텐츠 서비스, 확장 서비스로 구분하여 각각의 구체적 사례를 살펴본다. 해외사례 분석에서 도출한 시사점을 바탕으로, 결론에 갈음하여, 국회기록 포털의 구성, 포괄적 검색지원 서비스의 제공, 맞춤형 부가 콘텐츠의 개발, 웹 아카이브 서비스 제공, 조직적 확장 서비스의 제공 등 5가지 영역에서의 국회기록정보서비스 발전 방안을 제시한다.
본 연구는 대학생들의 성격유형에 따라 인터넷 정보활동과 삶의 만족도에는 어떤 영향을 미치는지를 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구목적을 위하여 인터넷 정보활동을 하고 있는 대구지역에 거주하는 대학생들을 대상으로 인구통계학적 특성과 MBTI 성격유형, 그리고 인터넷 정보활동과 관련된 질문을 포함한 총 38개의 항목으로 이루어진 자체 설문지를 사용하여 데이터를 수집하였다. 전체 480명의 응답자 중 유효한 102명의 데이터는 SPSS Ver. 18.0의 다중회귀분석을 통하여 분석하였다. 분석결과 외향적, 감각적, 사고적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 인터넷 온라인게임을 통하여 그들의 삶의 만족도가 높아지는 경향을 보였다. 한편 내향적, 감각적, 직관적, 사고적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 인터넷 정보검색을 통하여 그들의 삶의 만족도가 낮아지는 경향을 보였다. 또한 외향적, 직관적, 감정적 성격을 가진 대학생들은 스마트폰메신저 활동을 통하여 그들의 삶의 만족도가 낮아지는 경향을 보였다.
이공학(理工學) 일반 분야의 데이터베이스는 요 및 해 사이 충실(充實)해졌으나, 화학(化學) 의학(醫學) 약학(藥學) 분야의 데이터베이스에 비하면 그 층(層)은 두껍다고 말할 수 있다. 아직 널리 사용되고 있는 데이터베이스의 종류(種類)도 실제로는 한정(限定)되어 있고, 일부를 제외(除外)하곤 거의가 외국제(外國製)이다. 본고(本稿)에서는 데이터베이스 시스템마다 제공(提供)되고 있는 주요한 데이터베이스의 종류(種類)와 특징(特徵), 이용(利用)의 요점과 활용법을 소개하였다. 현재로는 아직 문헌정보(文獻情報)의 활용이 중심이 되겠지만, 연구(硏究) 개발활동(開發活動)의 효율화를 증진시키기 위해선 팩트 데이터가 불가결(不可缺)하다. 채산적(採算的), 기술적(技術的)으로는 어려운 면도 있겠으나, 이 분야에 있어 상용(商用)의 팩트 데이터베이스를 가능한 한 시급히 정비(整備)할 필요가 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.198-205
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2020
The purpose of this study is to investigate the effect of real-time remote video instruction using zoom on learners' English reading achievement. The study also sought to identify the efficiency of zoom video lectures and consider supplementing them by surveying learners' opinions and satisfaction regarding zoom video lectures. To this end, control and experimental groups were set up, and two achievement tests and a questionnaire were conducted. The study's results demonstrated that zoom video lectures have a positive effect on learners' English reading achievement. The questionnaire found that learners are satisfied with zoom video lectures for the following reasons: 'increased interest in and motivation towards learning', 'self-directed learning', 'active interaction', 'ease of access', 'ease of information retrieval'. At the same time, the questionnaire also found that some learners are dissatisfied with zoom video lectures due to 'mechanical errors or defects', 'poor audio quality', and 'the need to add customized functions for efficient classes'. In practice, zoom video lectures must be supplemented with automatic attendance processing, convenient data upload and download, and more efficient video screen management. Given the recent increase in online classes, we, as instructors, must develop teaching activities and/or strategies for video lectures that can encourage active participation by learners.
Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.
본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기(think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관 탐색때보다 더 적은 노력을 기기는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
최근 마이스산업이 신성장동력산업으로 떠오르고 있다. 국내의 대부분 MICE행사는 소규모/저비용으로 진행되고 있다. 행사주최자 입장에서는 반복, 소모적으로 발생하는 브로슈어, 홍보물제작 등의 인쇄물 비용의 절감과 행사진행에 필요한 단순 안내진행요원들의 경비 절감을 원하고 있다. 기존 모바일웹은 행사 참가자가 필요한 정보를 바로 얻지 못하고 스스로 정보를 찾고 검색해야 되는 단점이 있다. 따라서 행사기간에 단기적으로 사용할 수 있는 저비용, 고효율의 행사정보 제공 솔루션의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 비콘 기술을 이용한 전시/컨벤션 행사용 통합관리시스템을 구현하였다. 비콘 기술을 적용하여 행사현장 안내시스템을 통한 행사지원 관리의 효율성을 제공하고, 콘텐츠관리시스템(CMS)을 이용한 디지털브로슈어 관리기능을 통한 정보검색 용이성과 비용절감 효과를 높일 수 있다. 소규모 전시/컨벤션 행사에 주최 측의 직접 홈페이지 구축과 현장관리시스템 운영을 통해 효율적인 행사관리를 할 수 있다.
The purpose of this study is to analyze the search pattern and search outcome of the National Central Library OPAC users by measuring their success rates and identifying the factors of failure and the personal background which bring about the differences of the search outcome. Various methods have been used for the study. Personal interview was used to find the pattern of the search, observation method was used to investigate the search process and the failure factors, and a questionnaire was used to survey personal background of searchers. The data were collected during the period of 7 days from April 17, 1995 through April 23, 1995. The search of 1, 217 cases, sampling systematically 25% out of the whole users, were collected and analyzed for the study. The findings of the study can be summarized as follows : First, in regard to the pattern, known-item search(72.6%) was preferred to the subject search(27.4%) and in case of known-item search the access point used were in the order of title, author, title and author. Second, the overall success rate of known-item search was 50.3% and the success rates were in order of author and date, title, and author. The failure factors of known-item search were divided into users factor of 67% and the database factor of 33%, respectively. Third, in case of subject search, its overall success rate was 44.1% and the keyword was the major access point, and the average of precision ratio was very low. Fourth, the analysis of the personal background related to the search outcome has shown significant differences by sex, the experience of using OPAC, education level, and the frequency of using other information retrieval systems. Based on the results the following suggestions can be made to improve the search outcome : First, the system should be su n.0, pplemented online help function to assist users to overcome the failure during search. Second, user instruction in group or individual should be implemented for the users to understand the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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