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.
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.
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.
"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.
본 연구의 목적은 학사경고를 받은 대학생이 학업에 대한 내적 자기 동기화가 이루어지는 과정을 파악해 보고자 함이다. 질적 연구방법 중 내러티브 연구방법을 적용하여 내면적 사고의 흐름을 추적해보고자 하였으며, 심층인터뷰를 통해 수집된 자료는 Burke의 내러티브 분서방법을 통해 분석하였다. 학습 환경이 변화되는 시점인 대학입학 전 후를 기점으로 자아의 변화과정을 4가지 주제로 도출하였다: '만들어진 우수한 아이', '우수한 아이 코스프레', '부족한 자아와의 만남', '독립된 실체와의 만남'. 위의 4가지 주제는 학사경고라는 사건을 극복해 가고자 하는 인간내면에 존재하는 강인한 독립적 탄성이 형성되어가는 과정을 단계적으로 제시해주고 있다. 이를 토대로 대학차원의 학습지원 프로그램의 개발에 있어서 내면적 자기 동기화 능력을 강화시켜줄 수 있는 소프트적인 내용과 기존의 학습지원방법이 병행된 프로그램의 개발이 필요하리라 본다.
웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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