정보 시각화 요소는 사용자에게 정보를 효율적으로 서비스하기 위한 기술로서, 웹의 진화 과정상에서 그 중요성을 높여가고 있다. 본 연구의 분석 대상인 InSciTe는 대용량의 논문과 특허 데이터를 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스이다. 본 연구에서는 대용량의 논문과 특허 데이터를 대상으로 시맨틱 웹 기술과 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 R&D 전략 수립을 지원하는 테크놀로지 인텔리전스 서비스인 InSciTe의 시각화 요소들에 대한 효용성 평가를 수행하고, 각각의 서비스 유형마다 정량적 및 정성적 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 디자인과 적용 방법을 제안한다. 효용성 평가 결과, InSciTe 내의 시각화 요소들은 사용자의 인지력을 향상시키기 위하여 사용자 친화적으로 구현되었다는 결론을 얻었다.
기록 관리 메타데이터 스키마는 기록물 자체에 내재한 정보 요소뿐만 아니라, 기록 업무에 따른 기록물의 생명 주기 관리 등에 필요한 관리 요소를 표현할 수 있는 강고한 구조를 가져야 한다. 이를 위해서 메타데이터 스키마에서는 기록 도메인의 정보 모델과, 기록 관리 업무 및 응용에서 요구되는 의미 상세화와 데이터 요소 특수화 등을 지원하는 메타데이터 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 메타데이터 스키마의 주요 원리와 특성을 분석하여, 기록 관리 메타데이터 스키마를 체계적이고 효과적으로 개발하기 위한 접근 방식을 제시한다. 이를 위해 ISO 15489와 23081에 제시된 기록 관리 지침과 메타데이터 운용에 근거한 기록 관리 정보 모델을 개발하고 핵심 데이터 요소를 제시하였으며, 기록 관리 프레임워크를 구현하는 방법을 보였다.
많은 비즈니스에서 챗봇은 사용자의 질문에 가장 즉각적이고 직접적인 피드백으로 제공함으로써 사용자 경험을 높여가고 있으며 그 활용 영역이 커져가고 있다. 본 연구에서는 챗봇의 정의를 비롯해 명령방식, 기능, 플랫폼에 따른 세 가지 유형을 구분되는 요소에 따라 분류해 보았다. 그 과정에서 기능적 구분 요소는 패턴인식, 자연어처리, 시멘틱 웹, 텍스트 마이닝, 상황인식 컴퓨팅의 기능적 부분의 핵심 기술 요소가 챗봇 UX를 위해 필요하지만 현재 단계에서의 한계도 알 수 있었다. 이를 바탕으로 더 나은 사용자 경험을 위한 챗봇의 UX요소를 페이스북, 스카이프, 텔레그램, 구글어이스턴트를 대상으로 분석하였으며 카드와 같은 기본 UI요소와 빠른 응답, 명령, 영구 메뉴의 적용이 사용자 경험요소로 필요함을 알 수 있었다.
This study analyzed users' emotional responses to VI character design through YouTube comments. The researchers applied text-mining to analyze 116,375 comments, focusing on terms related to character design and characteristics of VI. Using the BERT model in sentiment analysis, we classified comments into extremely negative, negative, neutral, positive, or extremely positive sentiments. Next, we conducted a co-occurrence frequency analysis on comments with extremely negative and extremely positive responses to examine the semantic relationships between character design and emotional characteristic terms. We also performed a content analysis of comments about Miquela and Shudu to analyze the perception differences regarding the two character designs. The results indicate that form elements (e.g., voice, face, and skin) and behavioral elements (e.g., speaking, interviewing, and reacting) are vital in eliciting users' emotional responses. Notably, in the negative responses, users focused on the humanization aspect of voice and the authenticity aspect of behavior in speaking, interviewing, and reacting. Furthermore, we found differences in the character design elements and characteristics that users expect based on the VI's field of activity. As a result, this study suggests applications to character design to accommodate these variations.
색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
모바일 환경의 제한된 자원 하에서 멀티미디어 데이터를 이용하기 위해서는 XML로 표현되는 MPEG-7 문서의 효율적인 관리 방법이 필요하다. 이 때 XML 문서 클러스터링 방법들을 이용할 수 있겠으나 보다 효율성을 높이기 위해 MPEG-7 문서의 특성을 반영한 새로운 클러스터링 방법이 요구된다. 새로운 클러스터링은 모바일 환경에서 멀티미디어 검색시 질의 처리 속도가 향상되며 다양한 응용에 적합한 문서 저장이 가능하다. 본 논문에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 MPEG-7 문서로 효율적으로 관리하기 위해 MPEG-7 문서의 엘리먼트들 사이에 나타나는 의미 관련성을 이용해 저장할 수 있는 새로운 클러스터링 방법을 제안하고, 이를 기존 방법들과 비교하였다.
This paper aims to examine the fundamental relationship of what principles cause the aesthetic shapes in Korean sarangbang furniture of the $19^{th}$ century. Focusing on the Greimas' isotopic and semantic structure analysis, this research analyzed the traditional Korean men's furniture in four steps; signifier analysis, isotopic analysis, semantic structure analysis, and comprehensive interpretation. The results show that the expressive qualities of sarangbang furniture included visual symmetric aesthetics, and the hues of natural materials with dark tones. The manufacturing process emphasized the characteristics of natural materials; while diversity was respected in decorations, function as restrained form was also important with a concise image. Through these characteristics, sarangbang furniture revealed a balance, a harmony of contrastive elements, and a restrained aesthetics. Within these qualities, it was seen that aesthetic principles, such as "severance and communication," "artifice and nature," "restraint and manifestation," "toughness and softness," "filling and emptying" and "decoration and utility" were in a mutually supplementary relationship. At the basis of this aesthetic thought appears to be Confucianism, which had been the model for seonbi politics and scholarship.
In usual safety signs are final means to transmit hazard information so that the importance of them cannot be emphasized too much. Nevertheless, in Korea, few people are interested in functions of safety signs so that evaluation of safety signs are seldom committed. This research was conducted to evaluate and compare perceptional characteristics of safety signs, especially "Fall" signs, by Semantic Differential Method and Multi-dimensional Scaling Method, with undergraduate students as well as industrial workers. According to research results on several signs evaluated high through suggested procedure, action inducibility was different for students majoring in different sciences, but it had common elements in the sense of 'openness' or 'arrangements'. Besides, perceptional images on safety signs were mainly recognized with bases of 'arrangement' for student group and 'simplicity' for industrial workers, respectively, and their maps corresponded well with each other by partial rotating so that students and workers seemed to recognize safety signs with similar factors though their name might be different. However, since perceptional characteristics including image map, comprehensibility, and action inducibility were similar for student group whereas those were not for worker group, it was concluded that the test for action inducibility would be absolutely necessary for safety signs for workers' group.
This paper aims to extract an ObjectProperty-UsageMethod relation, in particular the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation of the herb-plant object, as a semantic relation between two related sets, a herbal-medicinal-property concept set and a usage-method concept set from several web documents. This HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation benefits people by providing an alternative treatment/solution knowledge to health problems. The research includes three main problems: how to determine EDU (where EDU is an elementary discourse unit or a simple sentence/clause) with a medicinal-property/usage-method concept; how to determine the usage-method boundary; and how to determine the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation between the two related sets. We propose using N-Word-Co on the verb phrase with the medicinal-property/usage-method concept to solve the first and second problems where the N-Word-Co size is determined by the learning of maximum entropy, support vector machine, and naïve Bayes. We also apply naïve Bayes to solve the third problem of determining the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation with N-Word-Co elements as features. The research results can provide high precision in the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation extraction.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.271-279
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2022
In the discipline of design science, the integration of cognitive, semantic, and affective elements is crucial in the conception and development of a product. Affective components in IT artefacts have attracted researchers' attention, but little attention has been given to Geographic Information Systems (GIS). This research was conducted to identify emotions in web-based GIS, and determine design influences on the emotions using Kansei engineering (KE). In the evaluation procedure, ten web-based GIS were used as specimens, and 20 Kansei words were used as emotional descriptors in the Kansei checklist. 50 participants were asked to rate their emotional responses towards the specimens on the Kansei checklist. Principal Component Analysis was used to discover the semantic structure of Kansei, in which dynamism and spaciousness were identified. Significant Kansei concepts were identified using Factor Analysis, in which dynamic & well-organized, refreshing, spacious, professional, and nautical-look were identified. Partial Least Square analysis has assisted the research in discovering the significant design influence to the Kansei. These findings provide designers and other stakeholders with valuable knowledge for strategizing future web-based GIS designs that incorporate user emotions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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