3차원 가상환경은 시각정보 위주의 제한적인 정보를 제공한다 이는 사용자가 환경 안에서 방향을 상실하게 되는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 방법의 탐색항해 도구에 대한 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 구축 기술의 하나인 토픽맵 기법을 3차원 가상환경에 적용하여 탐색항해 도구를 설계했다. 토픽맵은 토픽과 토픽 사이의 연결 관계를 정의함으로 의미적 연결지도를 구축한다. 이를 적용한 탐색항해 도구의 활용성 실험에서 대표성이 높은 목표 보다는 세밀한 목표를 찾을 때 효과적으로 탐색항해에 도움이 되고 있음을 보여주었다. 또한 찾고자 하는 목표가 정확하지 않은 상태에서의 탐색항해에서 주제에 관련된 주변 지식의 제공은 사용자의 목표 선택에 효과적임을 확인할 수 있었다.
Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.287-294
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2011
This paper proposes a search system using the topic maps that it extends XMDR into Knowledge based XMDR for solving of the problems of the heterogeneity of distributed data on a network and integrate data by an efficient way. The proposed system combined Topic Maps and the extended metadata registry effectively. The Topic Maps represent related knowledge and reasoning relationship by associations of topic. And the extended metadata registry standards and manages the metadata of the local systems through registration and certification on the distributed environment. We also proposed a meta layer, include the meta topic and meta association to achieve semantic classification grouping of topics and to define relationship between Topic Maps and extended metadata registry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2632-2649
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2012
Most approaches to human action recognition is limited due to the use of simple action datasets under controlled environments or focus on excessively localized features without sufficiently exploring the spatio-temporal information. This paper proposed a framework for recognizing realistic human actions. Specifically, a new action representation is proposed based on computing a rich set of descriptors from keypoint trajectories. To obtain efficient and compact representations for actions, we develop a feature fusion method to combine spatial-temporal local motion descriptors by the movement of the camera which is detected by the distribution of spatio-temporal interest points in the clips. A new topic model called Markov Semantic Model is proposed for semantic feature selection which relies on the different kinds of dependencies between words produced by "syntactic " and "semantic" constraints. The informative features are selected collaboratively based on the different types of dependencies between words produced by short range and long range constraints. Building on the nonlinear SVMs, we validate this proposed hierarchical framework on several realistic action datasets.
이 연구의 목적은 국가지식정보자원의 효율적인 관리에 필요한 시맨틱웹 설계와 정책방향을 제안하는 것이다. 이를 위해서 구체적으로 이 논문에서 다룬 내용은 1) 메타데이터 요소, 자원, 온톨로지의 클래스와 속성들에 불변의 식별자를 부과하는 URI체계의 수립, 2) XML 네임스페이스의 적극적인 활용정책의 수립, 3) 국가통합검색을 위한 메타데이터와 응용 프로파일 표준의 설정, 4) 메타데이터의 의미적 상호운용성을 증진시키기 위한 ISO 11179 기반의 레지스트리 설계와 구축 방향의 제시, 5) W3C의 OWL과 ISO/IEC의 토픽맵(Topic Maps)을 활용한 온톨로지 구축의 대한 논의, 6) 메타데이터 기반 지능형 검색서비스의 제공, 7) 국가지식자원관리의 미래 방향과 과제의 제시, 등에 관한 것이다.
Purpose: This study analyzed research trends in infant and toddler rearing behavior among family caregivers over a 10-year period (2010-2021). Methods: Text network analysis and topic modeling were employed on data collected from relevant papers, following the extraction and refinement of semantic morphemes. A semantic-centered network was constructed by extracting words from 2,613 English-language abstracts. Data analysis was performed using NetMiner 4.5.0. Results: Frequency analysis, degree centrality, and eigenvector centrality all revealed the terms ''scale," ''program," and ''education" among the top 10 keywords associated with infant and toddler rearing behaviors among family caregivers. The keywords extracted from the analysis were divided into two clusters through cohesion analysis. Additionally, they were classified into two topic groups using topic modeling: "program and evaluation" (64.37%) and "caregivers' role and competency in child development" (35.63%). Conclusion: The roles and competencies of family caregivers are essential for the development of infants and toddlers. Intervention programs and evaluations are necessary to improve rearing behaviors. Future research should determine the role of nurses in supporting family caregivers. Additionally, it should facilitate the development of nursing strategies and intervention programs to promote positive rearing practices.
SNS의 사용자와 데이터량이 폭발적으로 증가함에 따라, SNS 빅 데이터를 기반으로 한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 소셜 마이닝 분야에서는 비 분류된 대용량 SNS 텍스트 데이터로부터 각 텍스트 별 유사성을 파악하고, 그로부터 트렌드를 추출하기 위해 대표적인 토픽 모델 기법인 LDA를 사용한다. 그러나 LDA는 단문 데이터에 대하여 비 빈발 단어 출현으로 인한 의미 희박성(semantic sparsity)으로 인해 양질의 주제 추론이 어렵다는 한계를 가진다. BTM 연구는 이와 같은 LDA의 한계점을 두 단어의 조합을 통해 개선하였으나, BTM 또한 조합된 단어 중 높은 빈도수의 단어에 더 큰 영향을 받아 각 주제와의 연관성을 고려한 가중치 계산이 불가능하다는 한계점을 지닌다. 본 논문은 단어 간의 의미적 연관성을 반영함으로써 기존 연구 BTM의 정확도를 개선하는 방안을 모색한다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
This study investigates factors that influence ESL learners' use/avoidance of English phrasal verbs. It especially focuses on two factors, topic difference and group membership. For the purpose, 60 ESL students who took the University English Proficiency Test (UEPT) were selected, and the 60 essays they wrote for the UEPT were analyzed. All the students were with non-Germanic first language backgrounds. Among the 60 essays, 30 essays were selected from the essays written for the International Students UEPT (IS UEPT), which was required of all new international students. Another 30 essays were selected from the essays written for the Regents' UEPT, which was required of all non-native English speaking undergraduate students as a graduation requirement. Results indicate that the length of residency in the U.S. and/or academic status and semantic complexities of English phrasal verbs but not topic difference nor English proficiency affected the use of English phrasal verbs. The study ends with a discussion of pedagogical implications of the findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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