The purpose of this study was to find out the differences of preferences in e-Learning contents delivery types according to information searching retrieval ability in agricultural high school students. Contents delivery types are limited three kinds which are HTML type, video type, and text type and need to know about differences. The following summarizes the results of this study. On the preference of e-Learning contents delivery type on information searching retrieval ability had differences. High level group of information searching retrieval ability showed that they mostly preferred text contents delivery type. However, low level group of information searching retrieval ability showed that they preferred video contents delivery type. The results support our belief that there could be the differences in preferences in e-Learning delivery types with students' information searching retrieval abilities. We suggest that delivery types of e-Learning should be based on the students not on designers and developers.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.26-32
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2002
The objectives of this paper are twofold. First is to introduce a model for representing documents with semantics relatedness using rough sets but with tolerance relations instead of equivalence relations (TRSM). Second is to introduce two document hierarchical and nonhierarchical clustering algorithms based on this model and TRSM cluster-based information retrieval using these two algorithms. The experimental results show that TRSM offers an alterative approach to text clustering and information retrieval.
문서기술언어 SGML(Standard Generalized Markup Language, 표준 범용 마크업 언어)과 그 전문 데이터베이스(도표나 화상 포함)에의 적용에 대하여 해설하였다. SGML을 적용한 전문데이터베이스의 구조는 SGML로 작성한 DTD (document type definition)로 표현하고 텍스트자체는 DTD에 따른 범용 마크업을 사용하여 기술한다. 본고에서는 장, 절, 단락 등의 계층구조와 각주, 도표, 화살 등의 비계층 구조로 되어 있는 문서 구조를 어떻게 표현하는가에 대하여 예를 들어 해설하였다. 그러고 SGML의 효과, 전자 출판, 검색 시스템, 하이퍼텍스트, SGML 관련 도구 등에 대해서도 해설하였다.
이 논문에서는 비디오 데이타의 논리적 구조와 의미적 내용을 효과적으로 검색하기 위한 비디오 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 시스템은 비정형화된 비디오 데이타를 원시 데이타 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성하는 계층화된 모델링을 사용한다. 계층화된 모델링에 존재하는 내용 계층은 비디오 데이타에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용을 표현한다. 제안하는 검색 시스템은 모델링에 따라 텍스트 기반의 검색은 물론 시각적인 특징 기반의 유사도 검색을 지원한다. 또한 시공간 관계에 기반한 의미적 내용 검색과 유사도 검색을 지원한다.
그동안 자동색인 기법에 대해서는 단일어 색인,구색인,시소러스 기반 색인 등의 연구가 이루어져 왔는데,단일어 색인 기법이 단일어에 기초한 단순한 색인 방법 임에도 불구하고 다른 두가지 기법보다 일반적으로 우수하다고 알려져왔다. 시소러스 기반 색인은 이중에서도 검색효율이 낮은 것으로 알려져 왔는데,이는 일반적으로 시소러스가 포함하고 있는 색인용어들이 한정되어 있어 색인하려는 자료들이 이색인 용어에 부합(match)되지 않을 경우 색인 자체가 이루어 지지 않기 때문이다. 본 연구에서는 시소러스 기반 색인이 지금까지 기법으로는 검색효율이 좋지 않지만 실제 전문 색인들이 하는 색인과 매우 유사하다는 장범에 기초하여,입력 자료를 구문분석하고,분석된 자료들과 색인용어들을 정확부합(exact match)이 아닌 부분부합(partial match)을 통하여 색인 함으로써 검색효율이 우수한 시소러스기반 자동 색인 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구에서 개발된 색인 시스템이 THINS는 우선 시소러스를 트리형태로 구성하고 입력자료들을 KAIST에서 개발한 언어번역기 MATES/EK를 통하여 구문분석한 후 명사구들만 뽑아낸다.그다음 명사구에 있는 용어들중 불용어를 제거하고 스테밍작업을 진행한후 생기는 형태를 색인 용어들과 부분부합 과정을 반복하여,유사한 색인 용어들과 가능하면 색인이 되도록 한다. 본 연구에서는 CACM 데이타 집합을 가지고 본 시소러스 기반 색인 시스템과 단일어 색인방식을 혼성지식기반 시스템인 HYKIS에서 성능을 평가하였다.이 성능평가에서 시소러스를 기반으로 하는 색인 시스템이 단일어 색인방식보다 회상도에서는 8-9%떨어지지만 정확도에서는 10%정도 높은 결과를 나타내었다.그러나 이는 기존의 시소러스 기반시스템이 단일어 색인 방식보다 정확도가 25%-30%정도 떨어진다는 것을 비추어 볼때 기존의 방식보다 우수한 것이라 평가된다.또한 CACM 에서 제공하는 시소러스인 CRCS 가 1000여개의 색인어밖에 포함하고 있어 매우 불완전한 것이라는 것을 고려하면,THINS가 최근에 개발되고 있는 시소러스와 접속된다면 매우 우수한 검색효율을 내리라 사료된다.
딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
전통적인 전문검색시스템은 전문색인방식을 취하고 있기 때문에 접근점이 많다는 장점이 있으나, 대량의 문헌이 검색되어 부적합 문헌이 검색될 가능성이 높고, 정보요구 상황이나 목적에 따라서 본문의 특정 부분만을 지정하여 탐색할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본고에서는 전문데이터베이스의 본문을 내용단위로 구조화해야 할 이론적 타당성을 검토하였으며, 선행연구에 나타난 학술논문의 내용단위구조를 비교 분석하여 내용단위요소를 추출하고, 실제 한국어로 작성된 180여건의 학술논문에 적용 검토함으로써 표준적인 학술논문의 내용구조 모델을 개발하였다. 그 결과 문헌의 내용단위구조는 이용자의 정보요구 상황이나 목적과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 전문데이터베이스 구축이나 전문검색시스템의 설계시에 내용단위로 구조화해야할 필요성을 도출하였다.
최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
비디오는 멀티미디어 데이터의 가장 대표적인 형태로, 텍스트나, 이미지, 오디오와 객체의 움직임 같은 풍부한 정보를 담고 있다. 비정형의 멀티미디어 데이터를 다양하고 효율적으로 표현하기 위해서는 XML(extensible Markup Language)을 사용하여 저장하고 검색하는 멀티미디어 검색시스템이 필수적이다. 그러므로 멀티미디어 데이터에 대한 검색을 위해서는 멀티미디어 데이터의 내용을 구조적으로 설명하는 메타데이터가 필요하고 이 메타데이터를 XML을 사용하여 표현하며 저장하고 검색하기 위한 멀티미디어 검색시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 메타데이터 모델링 기법과 이 모델링 기법을 지반으로 한 멀티미디어 검색시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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