본 연구는 디지털 시대에 맞는 다양한 평가 정책과 지침으로 발빠르게 대응하고 있는 영국 TNA 사례의 분석을 통해, 우리의 현실에 적용할 수 있는 시사점과 대안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위한 이론 연구를 통해, 디지털 시대의 평가는 기록의 생성과 획득 여부에 대한 판단을 포함하는 개념으로 확장되었으며, 생애주기의 가장 이른 시점에 이루어져야 할 필요가 제기되고 있음을 확인하였다. 또한, 디지털 기록의 양적 팽창과 복잡성 증가로 인한 거시평가방식의 도입과 평가 주체 확대의 불가피성을 정리하였다. 이를 바탕으로 영국 공공기록 평가정책의 변화를 정책적 관점에서 논하고, 현단계 영국 공공기록 평가체제를 분석하였다. 일반평가기준과 함께, 60개 운영선별정책의 구조와 내용을 분석하고, 이 준거들이 구현되는 프로세스를 살펴보았다. 결론에 갈음하여, 영국 공공기록 평가체제의 시사점을 바탕으로, 기록관리 관점의 사전평가 강화, 거시평가에 적한합 평가기준의 마련, 공공기록평가의 시민참여보장 등, 우리나라 공공기록 평가의 정책적 개선 방안을 논하였다.
시각질의응답과 이미지 캡셔닝은 이미지의 특징과 문장의 언어적인 특징을 이해하는 것을 요구하는 작업이다. 따라서 두 가지 작업 모두 이미지와 텍스트를 연결해 줄 수 있는 공동 어텐션이 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 MSCOCO 데이터 셋에 대하여 사전 훈련된 transformer 모델을 이용 하여 캡션을 생성한 후 이를 활용해 시각질의응답의 성능을 높이는 모델을 제안하고자 한다. 이때 질 문과 관계없는 캡션은 오히려 시각질의응답에서 답을 맞히는데 방해가 될 수 있기 때문에 질문과의 유사도를 기반으로 질문과 유사한 일부의 캡션을 활용하도록 하였다. 또한 캡션에서 불용어는 답을 맞히는데 영향을 주지 못하거나 방해가 될 수 있기 때문에 제거한 후에 실험을 진행하였다. 기존 시 각질의응답에서 이미지와 텍스트간의 공동 어텐션을 활용하여 좋은 성능을 보였던 deep modular co-attention network (MCAN)과 유사도 기반의 선별된 캡션을 사용하여 VQA-v2 데이터에 대하여 실험을 진행하였다. 그 결과 기존의 MCAN모델과 비교하여 유사도 기반으로 선별된 캡션을 활용했을 때 성능 향상을 확인하였다.
본 연구는 중 고등학교에 재학 중이며 학교에서 정서 및 행동에 문제가 있고, 불안, 우울, ADHD 성향을 나타내는 청소년들을 대상으로 12주간 주 2회, 1회 운동 시간 60분간 승마운동프로그램과 승마기구운동프로그램을 실시하였다. 사전 후 검사로 청소년 정서 행동발달 선별검사척도, 불안척도, 우울척도, ADHD척도를 사용하였으며 승마운동 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 두 집단 간 사전, 사후에 걸쳐 반복 측정한 점수들에 대하여 이원변량분석을 실시하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 연구에서 실시한 승마운동과 승마기구운동 프로그램이 정서 행동발달 및 불안과 우울, ADHD에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 승마운동이 승마기구운동보다는 더 긍정적인 효과가 있는 것으로 판단된다. 하지만 승마운동과 승마기구운동의 효과에 대한 비교를 보다 명확하게 하기 위해서는 통제군을 둔 연구가 필요할 것으로 사료된다.
언어 장애인에게 기존의 키보드에 의한 문자입력 방법보다 원활하고 편리한 의사전달 환경을 제공하기 위한 아이콘 언어 인터페이스를 설계한다. 이를 위하여 활용성이 높은 대화 영역으로부터 구축한 원시 말뭉치를 대상으로 어휘 구사 경향과 특성을 분석하고 형태소, 구문, 의미 분석을 적용하여 아이콘에 부여되는 한국어의 어휘와 의미를 추출한다. 사용자가 직관적으로 인지하고 전달할 수 있는 아이콘 영역을 선별하고 추출한 한국어의 어휘와 의미를 정합시킨다. 이웃하는 아이콘간의 연결로부터 전달하고자 하는 의미적 상황을 만들어내기 위하여, 아이콘 언어의 어휘와 품사, 문법 규칙, 의미체계를 정의하여 아이콘 언어를 설계한다. 아이콘 언어에서 나타날 수 있는 언어적 애매성을 해결하기 위한 방법으로 범용의 한국어 의미사전과 술어 중심의 하위범주화사전으로부터 아이콘 언어에 대한 상황중심의 의미 데이터를 구축한다. 이를 바탕으로 아이콘 언어 인터페이스로부터 한국어를 의미적인 범주에서 생성한다.
인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.
본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 어휘 중의성 문제 중 한국어에서 그 심각성이 큰 동형이의어 중의성을 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 구축한 의미정보(Semantic Information)와 이를 이용한 기존의 통계기반 동형이의어 분별 모델에 대한 실험 결과를 분석하여, 정확률 향상을 위한 새로운 동형이의어 NPH(New Prior Probability of Homonym sense) 가중치 및 인접 어절에 대한 거리 가중치 적용 모델을 제안한다. 사전 뜻풀이 말뭉치의 상위 고빈도 동형이의어 200개 중 중의성이 높은 46개(명사 30개, 동사 16개)를 선별하고, 21세기 세종 계획에서 제공하는 350만 어절 품사 부착 말뭉치에서 이들 동형이의어를 포함하는 47,977개의 문장을 추출하여 실험을 하였다. 기존의 통계기반 동형이의어 분별 모델에서는 72.08%(명사78.12%, 동사 62.45%)의 정확률을 나타냈으나, NPH 가중치를 부여한 실험 결과 정확률이 평균 1.70% 향상되었으며, NPH와 거리 가중치를 함께 이용한 결과 평균 2.01% 정확률이 향상되었다.
매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.
코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.
건설폐기물 발생량이 급증함에 따라, 폐콘크피트를 파쇄가공한 순환골재를 구조체 콘크리트용으로 사용할 필요성이 증대하고 있다. 그러나 순환골재에는 콘크리트의 물리적 특성에 악영향을 미치는 각종 이물질이 포함되어 있어, 사전에 이물질 함유량을 적절히 판단하기 위한 시험방법이 요구된다. 본 연구에서는 순환잔골재와 순환굵은골재에 포함되어 있는 각종 이물질 함유량을 육안관찰에 의하여 선별하기 위한 시험방법을 개발하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 현행 KS F 2576(재생골재의 이물질 함유량 시험방법)은 시험대상 순환골재의 종류, 용어의 정의, 시료량, 시험방법 등의 전반적인 개정이 필요하다. 2. 순환골재에 포함된 이물질은 시료의 입경이 1.2mm 이상이면 육안선별이 가능하며, 입경이 클수록 측정 소요시간이 크게 단축된다. 3. 육안선별 방법에 의한 이물질 함유량 시험을 위하여 순환잔골재는 입경 2.5~5mm의 시료 30g, 순환굵은골재는 입경 5mm 이상의 시료 1kg을 대상으로 하면 시험의 용이성 및 정밀도 확보가 가능하다.
중장년층 타겟 휴대폰 개발을 위하여, 타겟 사용자 인터뷰를 통해 실 사용패턴을 관찰하고 불편사항에 대한 실질적인 반응을 얻을 수 있다. 사전조사 및 2 차에 걸친 심층 인터뷰 결과로 도출된 guideline 에서 크게 접근성과 간결성의 두 개 category 를 interface design 시 고려할 것을 제안한다. 첫째, 접근성의 경우 물리적, 구조적, 화면 그래픽적 방법을v통하여 지원할 수 있다. 단축버튼 적용, 버튼 및 항목명의 한글 표기, 정보 표시 구조, 정보표시 순서의 조정을 통하여 사용성을 향상시킬 수 있다. 둘째, 간결성의 경우에는 정보의 선별, 강조와 제거 방법을 사용하여 지원 가능하다. 중장년층을 고려하였을 때 가독성을 향상시키는 것 또한 간결성 향상과 큰 관련이 있다. 보조를 위한 별도 기능을 추가하는 것과 정보가(information value)의 차별화, 화면복잡도의 조정을 통하여 사용성을 향상시킨다. 각 guideline 에 대한 사례를 서술하여 참고할 수 있도록 하였다. 기타 보조적 수단으로 중장년층을 사용성을 지원할 수 있는 기능의 추가, 기타 사용자 오류 패턴 연구를 소개한다. 이러한 일련의 사례연구를 통하여 특정 계층을 위한 interface 설계를 용이하게 하여 해당 계층이 만족스럽게 사용할 수 있고 더 나아가 시장에서의 차별화를 제공하는 휴대폰을 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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