Automatic analysis of concepts or semantic relations from text documents enables not only an efficient acquisition of relevant information, but also a comparison of documents in the concept level. We present a multiple cause model-based approach to text analysis, where latent topics are automatically extracted from document sets and similarity between documents is measured by semantic kernels constructed from the extracted topics. In our approach, a document is assumed to be generated by various combinations of underlying topics. A topic is defined by a set of words that are related to the same topic or cooccur frequently within a document. In a network representing a multiple-cause model, each topic is identified by a group of words having high connection weights from a latent node. In order to facilitate teaming and inferences in multiple-cause models, some approximation methods are required and we utilize an approximation by Helmholtz machines. In an experiment on TDT-2 data set, we extract sets of meaningful words where each set contains some theme-specific terms. Using semantic kernels constructed from latent topics extracted by multiple cause models, we also achieve significant improvements over the basic vector space model in terms of retrieval effectiveness.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.6
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pp.84-94
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2020
Modular architecture is very important not only in the design phase but also in the construction planning phase because it affects construction methods and module sizes depending on transport equipment. There are economic risks as well as quality, as there may be defects such as internal interiors or elimination of deadlines during transportation, and structural torsion caused by rainfall and shock. However, there is a lack of objective criteria or data to refer to in determining transport equipment that has a material effect on transport. Accordingly, there is no decision model to determine the optimum transportation equipment for each construction site. Therefore, it is necessary to develop a decision support model that can be compared to the review of transport equipment selection factors. The purpose of this study is to propose the transport equipment impact factors and decision support models for systematic review and objective decision making of each construction plan in the construction of small and medium-sized modulators. The decision model proposed in this study can be used as basic data for transport studies, ensuring objectivity and transparency in the equipment selection process.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2004.11a
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pp.472-475
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2004
The objective of this study is to develope reasonably accurate prediction models to assess hoisting times of tower cranes in the high-rise building construction. The efficient use of the tower crane is critical to achieving the Planned floor cycle time. This research describes the derivation of mathematical models to predict the hoisting times in using a tower crane. 28 factors such as nature of load, characteristics of tower cranes, hoisting movements, operation of cranes, weather conditions and so on is considered to influence hoisting times. In order to develop the predicting hoisting times Correctly, it is divided hoisting upward and downward. Then multiple regression models for predicting supply and return hoisting times have been built up separately.
본 연구의 목적은 저소득층 편부모의 자아통제가 심리적 안녕감에 미치는 요인들을 살펴봄으로써 이들 대상의 심리적 안녕감을 향상시킬 수 있는 정색적 시사점을 얻고자 하였다. 본 연구는 편의표본추출방법에 따라 저소득층이 밀집된 48개 지역에 거주하는 635명의 편부모를 대상으로 구조화된 자기 기입식 설문지를 이용만 우편설문조사를 실시하였다. 본 연구에서 종속 변수인 심리적 안녕감은 우울증, 자존감, 삶의 만족도 등이며, 독립변수로 인구사회적 배경 요인(모델 1), 사회적 지원 요인(모델 2), 자아통제 요인(모델 3) 등이 사용되었다. 본 연구의 주요 초점인 자아통제 요인은 내외통제성, 적극적 대처, 소극적 대처 등으로 구성되었다. 자료분석은 위계적 다중회귀분석(Hierarchical Multiple Regression Analysis)이 활용되었다. 본 연구에서 나타난 주요 결과는 다음과 같다. 1) 우울증 모델에서는 자아통제 요인이 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 판명되었다. 내적 통제감이 높고 소극적 대처력이 낮고 적극적 대처력이 높을수록 우울증이 낮게 나타났다. 다른 유의한 변인은 건강상태로 건강할수록 우울증이 낮았다. 2) 자존감 모델에서는 자아통제 요인 중 내외통제청과 적극적 대처력이 유의한 변인으로 판명되어, 내적 통제감이 놓고 적극적 대처를 많이 하는 편부모일수록 자존감이 높았다. 또한 고연령이고, 건강상태가 좋고, 종교를 갖고 있으며 자녀와의 관계가 가까울수록 자존감이 높았다. 3) 삶의 만족도 모델에서는 자아통제, 소극적 대처, 적극적 대처가 유의한 변인으로 분석되어, 내적 통제감이 높고, 소극적 대처는 낮으며 적극적 대처력이 높은 편부모가 삶의 민족도가 높은 것으로 나타났다. 수입, 건강, 종교, 자녀와의 관계는 두 모델에서는 유의하였으나, 자아통제 요인을 첨가하자 의미성이 없어졌다. 예상외로 부모, 형제, 친구, 공공기관, 종교기관으로부터 받는 사회적 지지는 거의 모든 모델에서 유의한 영향을 주지 않았다. 이러한 결과는 저소득층에게 제공되어지는 사회적 지지가 미미한 편으로 변이가 없기 때문으로 해결될 수 있다. 따라서, 저소득층 편부모에게 사회적 지지는 물론 자아통제를 제고하는 것이 그들의 심리적 안녕감을 높게 하는 주요 방안이라 팔 수 있다. 앞으로 저소득층 편부모의 자아통제를 제고할 수 있는 다양한 프로그램의 개발 및 이의 적극적 실행방안이 모색되어야 할 것이다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.8
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pp.437-444
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2014
In this paper, we propose a path loss model with the multiple antennas and doppler shift for high speed railroad communication. Path loss model is very important in order to design consider diverse characteristic in high-speed train communication. Currently wireless communication systems use the multiple antennas in order to improve the channel capacity or diversity gain. However, until recently, many researches on path loss model only consider geographical environment between the transmitter and the receiver. There is no study about path loss model considering diversity effect and doppler shift. In order to make average residuals considering doppler shift we use tuned free space path loss model which is utilized for measurement results at high speed railroad. The environment of high speed rail is mostly at viaduct and flatland over than 50 percent. And in order to make average residuals considering multiple antenna we use theoretical estimation of diversity gain with MRC scheme. proposed model predict loss of received signal by estimating average residuals between diversity effect and doppler shift.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.81-109
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2017
본 연구는 Kingdon(1984)과 Howlett(2014) 모델을 결합한 수정모델을 적용하여 국제과학비즈니스벨트의 정책결정과정을 분석하였다. 그 과정에서 어떠한 사회 정치적 요인들이 영향을 미쳤는지에 대해 알아보고 향후, 국제과학비즈니스벨트 사업과 거대기초과학 정책 추진방향을 모색하고자 하였다. 구체적인 분석은 정책결정과정을 정책의재, 정책형성, 정책집행의 단계로 구분하고, 문제 과정 정책 정치의 흐름과 창, 정책선도자를 변수로 활용하였다. 분석결과, 정책결정과정에서 정치의 흐름과 정책선도자의 역할이 중요하게 작용하였고, 과학자 집단보다는 정치가들과 정부 관료자들이 주도적으로 참여하였으며 그 과정속에서 정치적 혼란을 겪으며 급진적으로 진행되었다는 점을 알 수 있었다.
본 논문은 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인들에 관한 연구이다. 아동적 도 덕성 발달에 관한 경험적 모델은 기존 경험적 연구들을 기초로하여 설정되었다. 모델에 포 함된 변인들은 미시체계환경 중간체계환경 거시체계환경으로 범주화 하였다. 미시체계환경 은 심리적으로 근접하기 때문에 어린이의 도덕성 발달에 다른 체계보다 더 강한 영향을 미 치리라 가정하였다 다중회귀분석기법으로 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인의 순효 과를 검증한 결과는 다음과 같았다. (1) 모델에서 대부분 이론적 변인들은 아동의 도덕성 점 수에 유의미했으나 (2) 그 중에서는 미시체계환경은 아동의 도덕성 발달에 가장 유의미한 변인으로 나타났다. 특히 부모와의 의사소통정도는 아동의 도덕성발달에 대단히 중요한 요 인으로 나타났다.
In order to manage the lectures efficiently in the university and improve the educational outcome, the process is needed that make diagnosis of the present educational outcome of each classes on a lecture and find factors of educational outcome. In most studies for finding the factors of the efficient lecture, statistical methods such as association analysis, regression analysis are used usually, and recently decision tree analysis is employed, too. The decision tree analysis have the merits that is easy to understand a result model, and to be easy to apply for the decision making, but have the weaknesses that is not strong for characteristic of input data such as multicollinearity. This paper indicates the weaknesses of decision tree analysis, and suggests the experimental solution using multiple decision tree algorithm to supplement these problems. The experimental result shows that the suggested method is more effective in finding the reliable factors of the educational outcome.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.440-442
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2003
문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어수준 이상의 개념 수준에서의 운서 비교를 가능하게 한다. 본 논문에서는 은닉변수모델을 이용하여 문서 집합으로부터 단어들 간의 의미관계를 자동적으로 추출하고 이를 통해 문서간 유사도 측정을 효과적으로 하기 위한 방안을 제시한다. 은닉변수 모델로는 다중요인모델의 학습이 용이한 헬름홀츠 머신을 활용하묘 이의 학습 결과에 기반하여, 문서간 비교를 한 의미 커널(semantic kernel)을 구축한다. 2개의 문서 집합 HEDLINE과 CACM 데이터에 대한 검색 실험에서, 제안된 기법을 적응함으로써 기본 VSM(Vector Space Model) 에 비해 20% 이상의 평균 정확도 향상을 이를 수 있었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.303-311
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2020
This study examines the effects of children's play activities through forest experience on their parents' expectation and multiple intelligence improvement. To achieve this, an empirical survey was conducted by applying a structural equation model to 152 parents with children. As a result, first, physical and cognitive factors were adopted, and social factors were rejected in the factors that influence the physical, social, and cognitive factors of children's forest experience play activities on parents' expectation of children's safety activities and concern about fine dust. Second, their physical, social and cognitive factors affected their sociality among sub-factors of multiple intelligence improvement. Their social and cognitive spontaneities significantly affected their sensitivity and creativity improvements. Third, parents' expectation did not appear to play a significant mediating role in the effect of play activity through forest experience on multiple intelligence improvement. This study has confirmed that their physical and cognitive factors of play activities through forest experience are directly affected by their parents' concern about fine dust and expectation of their safe activities, and has suggested that their sociality can be thoroughly learned through various educational programs in daycare centers, which is somewhat far from their parents' expectation of their play activities through forest experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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