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A Study on Indexing Method for Advanced Retrieval System using Semantics Attributes in XML Links (XML 링크의 의미 속성을 이용한 개선된 검색 시스템을 위한 색인 기법에 대한 연구)

  • Kim, Eun-Jung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11c
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    • pp.1855-1858
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    • 2002
  • XML 문서에 대한 검색은 문서내 색인어 발생 빈도에 의한 내용 검색과 문서내 특정 엘리먼트에 의한 구조 검색 그리고 내용과 구조를 모두 검색하는 혼합 검색 등이 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의에 대하여 문서에 의존하는 것이 아니라, 링크를 검색하여 특정 색인어에 대하여 가장 많은 링크를 설정 받은 문서 또는 특정 엘리먼트를 검색하는 새로운 검색 시스템을 설계한다. 이를 위해 XML 문서를 저장할 때 구조 정보와 함께 링크 정보를 저장하고 XML 링크에서 의미 속성인 ROLE, TITLE을 색인한다. 제안된 색인 모델에서는 정보를 찾는 사용자들의 질의를 보다 다양한 시각에서 검색할 수 있으며, 따라서 이러한 사용자들의 질의 유형과 그 처리 과정을 설명하고 의미를 분서한다.

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A Design of Mathematics Diagnosis system using IPI (IPI를 이용한 수학과 진단 시스템의 설계)

  • 허정원;김갑수;이숙희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.688-690
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    • 2001
  • 온라인을 이용해서 교육목적을 달성하기 위해서는 학습자 수준을 분서하여서 수준에 맞는 학습 내용을 제공해야 한다. 특히 수학과처럼 학습의 연계성이 큰 교과는 선수학습이 결손되면 후속학습의 목표 도달에 곤란을 갖게 된다. 따라서 학습자가 학습목표를 잘 도달할 수있게 하기 위해서는 선수학습 결손 여부를 판단해서 학습결손이 발견되면 보충학습을 한 뒤 본 학습을 하도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 IPI를 이용하여 학습자의 수학과 학습 수준을 분석할 수 있는 진단시스템을 설계 구현하였다. IPI(Individually Prescribed Instruction)는 학습자의 수준을 진단$\longrightarrow$처방$\longrightarrow$평가하는 개별처방교수법으로 이를 이용하면 학습자의 수준을 진단해서 학습자 수준에 맞게 처방을 하여 개별화된 학습을 할 수가 있다. 수학학습에 본 시스템을 활용하면 학습자는 학습결손이 일어나지 않게 되어 궁극적으로 학습목표에 도달할 수 있게 된다.

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Study on Type Classification and Design Characteristics of Coats (코트의 유형분류와 디자인 특성에 관한 연구)

  • 이혜숙;김재임
    • The Research Journal of the Costume Culture
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    • v.12 no.3
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    • pp.339-353
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    • 2004
  • Purposes of this study were to analyzed coat types and characteristics of coat of young persons, and search whether fashion trend is reflected on coat. Data collected pictures that they are wearing dress in street of Daejeon city 3 places that there are much the rising generations at November, 1999. This study target was from teens latter half to 20 opening part, 154 women. Data analyzed content analysis, frequency analysis, crossing and the result is as following. First, classification standard of coat was textile fabric, form of detail and ornament. Second, coat could classify in three types, type 1 was traditional duffle coat style that is distinguished by form of detail and ornament(hood and button). Type 2 was classified property of textile fabric that used leather, padding, fur etc., and type 3 was classified by collar detail of woolen fabric coat. Specially, ornamental fur of woolen coat perceived visually strong. And design detail of coat showed significant difference in coat type. That is, duffle coat type was designed patch pocket and toggle, woolen fabric coat type was hidden button and seam pocket. Third, fashion tendency of coat was proved that is reflecting part of predicted fashion trend.

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출토문헌에 보이는 『논어(論語)』 고찰 - 정주(定州) 한묘(漢墓)와 돈황(敦煌)에서 발견된 『논어(論語)』 「술이(述而)」편을 중심으로 -

  • Park, Jae-Bok
    • (The)Study of the Eastern Classic
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    • no.36
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    • pp.135-161
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    • 2009
  • "논어"는 진시황(秦始皇)의 "분서갱유(焚書坑儒)"로 크게 손실되었다가 한대(漢代)에 이르러 크게 "노론(魯論)", "제론(齊論)", "고론(古論)" 등 3개의 다른 판본이 출현하였다. "노론(魯論)"과 "제론(齊論)"은 각기 다른 사승관계에 의해 전수되어 오다 장우(張禹)에 의해 두 본이 하나로 합쳐지게 되었고, 이후 세상에서 널리 읽혀지게 되었다. 20세기(世紀) 말, 돈황(敦煌)과 토노번(吐魯番)에서 수많은 당사본(唐寫本)들이 발견되었는데, 그 중에 정현(鄭玄)의 "논어주(論語注)"와 하안(何晏)의 "논어집해(論語集解)" 등이 포함되어 있었다. 또한 1973년 서한(西漢) 중산(中山) 회왕(懷王) 유수(劉修)의 무덤에서도 죽간(竹簡)에 쓰여진 "논어(論語)"가 출토되었다. 본고에서는 현재 "논어" 판본 중에서 가장 이른 시기에 속하는 이들 3개의 출토문헌 자료와 전래본인 주자(朱子)의 "논어집주(論語集注)"의 비교를 통하여 한위(漢魏)시기 이래로 여러 "논어"본들이 정리되어가는 과정과 그 과정에서 파생된 제반 문제들을 살펴보았다. 이를 통하여 여러 판본들의 공통점과 차이점들을 살펴볼 수 있었고, 또한 한나라 이후 꾸준히 논란이 되어 왔던 내용과 이를 바탕으로 전래본에서 수정 보완된 부분들을 발견할 수 있었다. 기존 한국의 "논어" 연구는 후대의 전래본을 중심으로 그 철학적인 사상을 분석하는데 편중되어 왔다. 이들 연구는 상당부분 후대에 가미된 글자와 내용을 논어의 원문으로 오인하고, 이를 통해 추론해 낸 결론들도 원래의 사실과 거리가 있을 수밖에 없었다. 그러므로 우리는 20세기 이래로, 고고학적 발굴 성과에 힘입어 지하에서 출토되는 새로운 자료들에 대해 주위를 기울일 필요가 있다. 특히 최근에 출토되는 간독(簡牘)자료에 수많은 경전관련 자료들이 포함되어 있다. 이러한 일차 자료들을 정리분석하고 이를 토대로 그 안에 내재되어 있는 경학, 철학, 역사적인 의미 등을 추론해 낸다면 좀 더 근본적으로 고대사회의 정신문명을 이해할 수 있으리라 본다. 따라서 본 연구는 이러한 방향에서 "논어" 연구의 올바른 토대를 마련하기 위한 기초적 작업으로서의 의의가 있다고 하겠다.

A Narrative Study within the Experiences of University Students Who were Placed Under Academic Probation (학사경고를 받은 대학생에 대한 내러티브 연구적 접근)

  • Yih, Bongsook
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.16 no.11
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    • pp.353-361
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    • 2018
  • The purpose of this study was to explore the lived experiences of university students who were placed under academic probation. A qualitative research design was used to understand the experiences of students. The data were collected using individual in-depth interviews with 4 students who had experiences of low academic achievements at least once during 5 semesters. Low self esteem was the main issue in this study and inner struggles were identified within 4 themes: Outstanding students controlled by helpers; A costume play as a outstanding student; Realize that I am a under academic achiever; Realize who I am and what I have to do. This study identified that low academic achievement brings to low self esteem seriously, however, human being has strong resilience in the traumatic circumstances. Thus, it is absolutely necessary devoting efforts to develop suitable student supporting programs in the way of inner and outer network systems.

A Learning Agent for Automatic Bookmark Classification (북 마크 자동 분류를 위한 학습 에이전트)

  • Kim, In-Cheol;Cho, Soo-Sun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.5
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    • pp.455-462
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    • 2001
  • The World Wide Web has become one of the major services provided through Internet. When searching the vast web space, users use bookmarking facilities to record the sites of interests encountered during the course of navigation. One of the typical problems arising from bookmarking is that the list of bookmarks lose coherent organization when the the becomes too lengthy, thus ceasing to function as a practical finding aid. In order to maintain the bookmark file in an efficient, organized manner, the user has to classify all the bookmarks newly added to the file, and update the folders. This paper introduces our learning agent called BClassifier that automatically classifies bookmarks by analyzing the contents of the corresponding web documents. The chief source for the training examples are the bookmarks already classified into several bookmark folders according to their subject by the user. Additionally, the web pages found under top categories of Yahoo site are collected and included in the training examples for diversifying the subject categories to be represented, and the training examples for these categories as well. Our agent employs naive Bayesian learning method that is a well-tested, probability-based categorizing technique. In this paper, the outcome of some experimentation is also outlined and evaluated. A comparison of naive Bayesian learning method alongside other learning methods such as k-Nearest Neighbor and TFIDF is also presented.

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