• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.385-388
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• 2010

블로그는 다양한 주제 분야에 대한 내용을 자유롭게 표현할 수 있는 일종의 개인 웹사이트로, 많은 양과 다양성으로 매우 중요한 정보원이 될 수 있다. 블로그는 생산속도가 매우 빠르므로 보다 고품질의 블로그를 선별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 블로그의 본문을 담고 있는 포스트를 대상으로 기계학습 기법을 이용하여 문서의 품질을 자동으로 평가하고자 하였다. 학습을 위한 자질로는 모든 블로그에 공통적으로 적용할 수 있도록 형태소 분석에서 추출한 동사, 부사, 형용사의 내용어만을 선택하였다. 성능 비교를 위해 수작업으로 약 4,600개의 정답 집합을 구축하고, 적합한 기계학습 기법을 찾기 위해 다양한 학습 기법을 사용하여 비교 실험하였다. 실험 결과 Bagging 기법의 성능이 79% F-measure로 가장 좋음을 보여주었다. 한정된 자질을 사용했을 때와 정답 집합의 문서 수 비율이 불균등할 경우 단순함, 유연성, 효율성의 특징을 지닌 Bagging 기법이 적합할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.340-343
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• 2011

음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.

• Korean Architects
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• no.4 s.54
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• pp.12-16
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• 1973

‘72년 12월30일로 공시된 개정건축법이 지니고 있는 문제점에 대하여는 이미 사협회지 ‘건축사’에 딴분이 발표한바 있고, 도 학회지 ‘건축’에도 발표된바가 있다. 따라서 여기서 취급되는 문제점이 혹시 이미 발표된 논설등과 중복되는 점이 있더라도 독자 여러분이 양해 해 주시기를 바란다. 그러나 여기서 강조하고자 하는 바는 우리나라의 모든 건축물을 설계하는 건축사들의 권익과 건축물의 자질향상을 위해서라도 건축법의 내용은 계속 연구되어야 하고 올바른 판단이 내려져야 한다는 점이다. 이제 이번 개정건축법의 중요골자중 특히 앞으로도 계속적인 연구가 요망되고 따라서 문제점이 될 수 있다고 생각되는 내용만을 축조식으로 열거하여 그 내용을 검토해보고자 한다.

• Journal of Music and Human Behavior
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• v.4 no.2
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• pp.106-114
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• 2007

Many scholars, clinicians and faculties of music therapy have dealt various issues on educational and clinical curricula for training music therapists. Depending on the philosophical orientations of educational institutes, the emphasis are different. The purpose of this paper is to examine and identify the areas for competency for gaining qualification in music therapy by reviewing the definitions of music therapy from the academic and professional perspectives; discipline-based, practice-based, and intrapersonal competency. The unique characteristics of music therapy as a professional discipline should be reflected in its curriculum and training content. Educational strategies need to be formulated to strengthen intrapersonal competency. The paper also discussed the consequential gains accordant with intrapersonal competency such as personal self-help skills using musical resources and coping with burnouts.

• Journal of Science Education
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• v.44 no.1
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• pp.61-73
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• 2020

Teachers are the most important factor contributing to determining the quality of education. Therefore, the quality of teachers should be improved to enhance the quality of education. Teacher's competencies are defined as the skills required for teaching profession, that is, the ability to perform not only in teaching activities, but also in guidance and class management. The purpose of this study is to analyze the competencies of science teachers that elementary, middle and high school students want. To this end, 332 elementary, middle and high school students were asked to describe their preferred science teacher's competencies and avoiding science teacher's competencies as an open questionnaire. The resulting concepts were analyzed by semantic network analysis (SNA). The results of this study are as follows: 1) The competencies of science teachers that students prefer varied. This suggests that most students think positively about science teachers. In addition, it is possible to show students the positive or preferred competencies of teachers in various ways. 2) The students wanted teachers to explain the theories and concepts related to scientific phenomena through experiments. They also preferred hands-on activities and experience in science class. 3) The students put emphasis on the class-related contents in the competencies of science teachers. Accordingly, the image of science teachers and science itself should be enhanced through the improvement of science teaching methods and positive attitudes toward students. It is expected that further research on the image according to specific teaching methods of science teachers will be conducted based on the findings of this study.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.30 no.3
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• pp.23-48
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• 2013

This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.6
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• pp.678-689
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• 2000

This paper describes an automatic summarization approach that constructs a summary by extracting sentences that are likely to represent the main theme of a document. As a way of selecting summary sentences, the system uses a model that takes into account lexical and statistical information obtained from a document corpus. As such, the system consists of two parts: the training part and the summarization part. The former processes sentences that have been manually tagged for summary sentences and extracts necessary statistical information of various kinds, and the latter uses the information to calculate the likelihood that a given sentence is to be included in the summary. There are at least three unique aspects of this research. First of all, the system uses a text component identification model to categorize sentences into one of the text components. This allows us to eliminate parts of text that are not likely to contain summary sentences. Second, although our statistically-based model stems from an existing one developed for English texts, it applies the framework to individual features separately and computes the final score for each sentence by combining the pieces of evidence using the Dempster-Shafer combination rule. Third, not only were new features introduced but also all the features were tested for their effectiveness in the summarization framework.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.12
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• pp.946-950
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• 2010

Many sentiment categorization systems based on machine learning methods use morphological analyzers in order to extract linguistic features from sentences. However, the morphological analyzers do not generally perform well in a customer review domain because online customer reviews include many spacing errors and spelling errors. These low performances of the underlying systems lead to performance decreases of the sentiment categorization systems. To resolve this problem, we propose a feature extraction method based on simple longest matching of Eojeol (a Korean spacing unit) and phoneme patterns. The two kinds of patterns are automatically constructed from a large amount of POS (part-of-speech) tagged corpus. Eojeol patterns consist of Eojeols including content words such as nouns and verbs. Phoneme patterns consist of leading consonant and vowel pairs of predicate words such as verbs and adjectives because spelling errors seldom occur in leading consonants and vowels. To evaluate the proposed method, we implemented a sentiment categorization system using a SVM (Support Vector Machine) as a machine learner. In the experiment with Korean customer reviews, the sentiment categorization system using the proposed method outperformed that using a morphological analyzer as a feature extractor.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.43-58
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• 2000

교육의 질은 교사의 질에 의하여 크게 영향을 받는다고 볼 때, 수학교육의 질적 개선을 성공적으로 이끌기 위해서는 전문가로써의 자질을 갖춘 유능한 교사의 역할이 뒷받침되어야 할 것이다. 일반적으로 교사들이 갖추어야 할 지식을 크게 3가지로 나눈다면 교과의 내용에 관한 지식, 교수 방법에 관한 지식, 학생에 관한 지식으로 나누고 있다. 본고에서는 초등학교 수학 학습지도와 관련된 교과 교육학 및 교과 내용학에 관한 지식과 교사의 전문성을 개발할 수 있는 방안에 대해 개괄적으로 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.463-465
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• 2005

문서분류 시 문서의 내용을 표현하기 위한 자질로서 사용되는 단어의 출현빈도정보는 해당 문서의 주제어를 표현하기에 취약한 점을 갖고 있다. 즉, 키워드가 문장에서 어떠한 목적(의미)으로 사용되었는지에 대한 정보를 표현할 수가 없고, 문장 간의 응집도가 강한 문장에서 추출되었는지 아닌지에 대한 정보를 표현할 수가 없다. 따라서, 이 정보로부터 문서분류를 하는 것은 그 정확도에 있어서 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 문서표현의 문제를 해결하기위해, 키워드를 선택할 때, 자질로서 문장의 역할(주어)정보를 추출하여 가중치 부여방식을 통하여 주어주도정보량을 추출하였다. 또한, 자질로서 문장 내 키워드들의 동시출현빈도 정보를 추출하여 문장 간 키워드들의 연관성정도를 시소러스에 담아내었다. 그리고, 이로부터 응집도 정보를 추출하였다. 이 두 정보의 통합으로부터 문서 주제어를 결정함으로서, 문서분류를 위한 주제어 추출 시 불필요한 키워드의 삽입을 줄이고, 동시 출현하는 키워드들에 대한 선택 기준을 제공하고자 하였다. 실험을 통해 한번 출현한 키워드라도, 문장을 주도하는 주어로서 사용될 경우와 응집도 가중치가 높을 경우에 주제어로서의 선택될 가능성이 향상되고, 문서분류를 위해 좀 더 세분화된 키워드 점수화가 가능함을 확인하였다. 따라서, 선택된 주제어가 문서분류의 정확도에 있어서 향상을 가져올 수 있을 것으로 기대한다.