본 연구에서는 국내외 단위수량 규정을 조사하고 현장 타설 콘크리트의 단위수량을 평가하였다. 콘크리트 품질을 타이틀로 하여 핵심 단어 시각화했을 때 단위수량이 높은 중요도를 가짐을 확인할 수 있었다. 또한 단위수량 관리 및 단위수량 측정 방법에서 한국과 일본 간 상대적으로 큰 차이가 나타나지 않음을 알 수 있었다. 현장에 반입된 콘크리트의 단위수량을 단위용적질량법을 이용하여 계산한 결과, 현장에서 임의로 채취한 샘플에서 단위수량이 불균일하고 가변적이며, 단위수량이 적정 단위수량 기준을 초과하는 결과를 확인할 수 있었다. 현장 타설 콘크리트의 품질관리를 위해서는 레미콘 업체, 건설업체, 검사관이 단위수량에 대한 엄격한 기준을 준수하는 것이 중요하며, 명확한 단위수량 측정 매뉴얼 제공과 철저한 교육, 주기적인 현장 점검 등 보다 체계적이고 실용적인 시스템 구축이 필요하다고 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.231-244
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2022
With the improvement of people's living standards and the development of tourism, tourists have greater freedom in choosing destinations. Therefore, as an indicator of satisfaction with scenic spots, tourist comments are becoming increasingly prominent. This paper aims to compare and analyze the landscape image of the Five Great Mountains in China and provide specific strategies for its development. The online reviews of tourists on the Online Travel Agency (OTA) website about the Five Great Mountains from 2015 to 2018 are collected as research samples. The text analysis method and R language are used to analyze the content of the tourist reviews, while the high-frequency words in the word cloud are used for visual display. In addition, the entropy weight method is used to determine the index weight and tourist satisfaction is evaluated to understand the weaknesses of those scenic spots. The results of the study show that firstly, the tourist satisfaction with the Five Great Mountains is basically consistent with its popularity. Secondly, through weight analysis, tourists pay special attention to the landscape features and environmental health of the scenic area, so that relevant departments should focus on building the landscape characteristics and improving the environmental health of the scenic area. At the same time, the accommodation and service management of the scenic spot cannot be ignored. Finally, according to the analysis results, suggestions are made on how to improve the tourist satisfaction with the Five Great Mountains.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권4호
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pp.444-450
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2014
의미 중의성 해소를 위한 대부분의 기존 연구에서는 문장의 특성에 상관없이 고정적인 크기의 문맥을 사용해 왔다. 본 논문에서는 중의성 해소에서 문장에 따라 가변적인 크기의 문맥을 사용하는 가변길이 윈도우와 단어간 거리를 사용한 의미분석 방법을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과에서 제안된 방법이 용언에 대하여 92.2%의 평균 정확도를 보여 고정 크기의 문맥을 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.
Objectives : We aim to assist in choosing an appropriate method for word extraction when analyzing East Asian Traditional Medical texts based on unsupervised learning. Methods : In order to assign ranks to substrings, we conducted a test using one method(BE:Branching Entropy) for exterior boundary value, three methods(CS:cohesion score, TS:t-score, SL:simple-ll) for interior boundary value, and six methods(BExSL, BExTS, BExCS, CSxTS, CSxSL, TSxSL) from combining them. Results : When Miss Rate(MR) was used as the criterion, the error was minimal when the TS and SL were used together, while the error was maximum when CS was used alone. When number of segmented texts was applied as weight value, the results were the best in the case of SL, and the worst in the case of BE alone. Conclusions : Unsupervised-Learning-Based Word Extraction is a method that can be used to analyze texts without a prepared set of vocabulary data. When using this method, SL or the combination of SL and TS could be considered primarily.
본 논문은 한국어정보처리에서 단어의 의미를 결정하기 위한 말뭉치 기반의 온톨로지 학습 방법을 제시하고 있다. 먼저 이미 확보된 전자사전의 정보를 이용하여 단어의 확실한 의미를 우선 결정한 후, 아직 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 최종 결정하는 절차를 거친다. 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소를 위한 지식베이스로 사용하기 위해서는, 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 미리 계산된다. 계산된 상호정보 값을 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로, 개념간 최소 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.
Speech articulators are coordinated for the purpose of segmental constriction in terms of a task. In particular, vertical jaw movements repeatedly contribute to consonantal as well as vocalic constriction. The current study explores vertical jaw movements in conjunction with bilabial constriction in bilabial stop /p/ in the context /a/-to-/a/. Revisiting kinematic data of /p/ collected using the electromagenetic midsagittal articulometer (EMMA) method from seven (four female and three male) speakers of Seoul Korean, we examined maximum vertical jaw position, its relative timing with respect to the upper and lower lips, and lip aperture minima. The results of those dependent variables are recapitulated in terms of linguistic (different word boundaries) and paralinguistic (different speech rates) factors as follows. Firstly, maximum jaw height was lower in the across-word boundary condition (across-word < within-word), but it did not differ as a function of different speech rates (comfortable = fast). Secondly, more reduction in the lip aperture (LA) gesture occurred in fast rate, while word-boundary effects were absent. Thirdly, jaw raising was still in progress after the lips' positional extrema were achieved in the within-word condition, while the former was completed before the latter in the across-word condition. Lastly, relative temporal lags between the jaw and the lips (UL and LL) were more synchronous in fast rate, compared to comfortable rate. When these results are considered together, it is possible to posit that speakers are not tolerant of lenition to the extent that it is potentially realized as a labial approximant in either word-boundary condition while jaw height still manifested lower jaw position in the across-word boundary condition. Early termination of vertical jaw maxima before vertical lower lip maxima across-word condition may be partly responsible for the spatial reduction of jaw raising movements. This may come about as a consequence of an excessive number of factors (e.g., upper lip height (UH), lower lip height (LH), jaw angle (JA)) for the representation of a vector with two degrees of freedom (x, y) engaged in a gesture-based task (e.g., lip aperture (LA)). In the task-dynamic application toolkit, the jaw angle parameter can be assigned numerical values for greater weight in the across-word boundary condition, which in turn gives rise to lower jaw position. Speech rate-dependent spatial reduction in lip aperture may be able to be resolved by means of manipulating activation time of an active tract variable in the gestural score level.
본 논문은 기존의 다양한 언어자원들을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이를 단어의미 중의성 해소에 활용하는 방법을 제시하고 있다. 온톨로지를 실용적으로 구축하기 위해서는 가도카와 시소러스의 개념 체계에 격 관계와 기타 의미관계와 같은 다른 의미관계를 추가하여 확장하는 방법을 선택하였다. 구축된 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소에 활용하기 위해서는, 결합가 정보를 포함하고 있는 전자사전을 먼저 이용하여 단어의 의미를 결정하고, 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 결정하는 절차를 거친다. 이를 위해 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 계산되는데, 이를 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로 개념간 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.
In a template-matchig-based speech recognition syste, excessive weight given to perceptually unimportant spectral variations is undesirable for discriminating among acoustically similar words. By introducing a simple threshold-type nonlinearity applied to the distance metric, the word recognition performance can be improved for a vocabulary with similar sounding words, without modifying the system structure.
The aim of this study was to model unusual association with declarative knowledge by positive affect using ACT-R cognitive architecture. Existing research related with cognitive modeling tends to pay a lot of attention to strong and negative cognitive moderator. Mild positive affect, however, has far-reaching effects on problem solving and decision making. Typically, subjects with positive affect were more likely to respond to unusual associates in a word association task than subjects with neutral affect. In this study, a cognitive model using ACT-R cognitive architecture was developed to show the effect of positive affect on the cognitive organization related with memory. First, we organized the memory structure of stimulus word 'palm' based on published results in a word association task. Then, we decreased an ACT-R parameter that reflects the amount of weighting given to the dissimilarity between the stimulus word and the associate word to represent reorganized memory structure of the model by positive affect. As a result, no significant associate probability difference between model prediction and existing empirical data was found. The ACT-R cognitive architecture could be used to model the effect of positive affect on the unusual association by decreasing (manipulating) the weight of the dissimilarity. This study is useful in conducting model-based evaluation of the effects of positive affect in complex tasks involving memory, such as creative problem solving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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