• Title/Summary/Keyword: 연관피드백

Search Result 85, Processing Time 0.029 seconds

Performance Improvement For Content-Based Image Retrieval Using Probabilistic Bollean Model And Relevance Learning (확률적 부울(Boolean) 모델과 연관성 학습을 통한 내용기반 영상 검색 성능 향상)

  • 고병철;변혜란
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2001.04b
    • /
    • pp.556-558
    • /
    • 2001
  • 전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.

  • PDF

인력 수급 계획 수립을 위한 시스템 다이내믹스의 활용 - UIT 도입에 따른 정보 보호 환경 변화를 중심으로 -

  • 박상현;연승준;김상욱
    • Korean System Dynamics Review
    • /
    • v.4 no.1
    • /
    • pp.93-119
    • /
    • 2003
  • 한 산업에서 인력 수급을 전망하는 것은 인력의 수요자인 기업의 측면에서는 안정적인 인력 확보 전략을 수립하기 위해서, 공급자인 산업 종사자들에게 있어서는 자신들이 앞으로 진출해야할 산업의 매력도를 파악하기 위해서, 그리고 정부 차원에서는 관련 산업에 있어서 중복 투자의 방지와 효율적이고 균형된 산업 발전을 위한 정책 수립을 위해서 매우 중요하다. 그러나 이러한 인력 수급 전망들은 종종 잘못된 시장 분석으로 인하여 인력의 과소 공급 또는 과잉 공급이라는 의도하지 않은 결과를 가져오는 경우가 있다. 이는 전체적인 시각에서 시장의 구조적 특성을 분석하기보다는 현상을 조사하는 수준에 머물거나 현재의 상황 또는 단일 산업만을 고려할 뿐 시간의 흐름에 따른 동태적 변화와 지연된 피드백의 효과, 그리고 관련 산업간의 유기적 연관관계를 반영하지 못한 채 단기적이고 단선적인 관점에서 인력 수급을 전망하는데 그 원인이 있다고 볼 수 있다. 특히, 다른 산업과의 연관 관계가 복잡하고 인력의 수요의 급증에도 불구하고 산업에서 요구하는 인력을 양성하기까지 많은 시간이 소요되는 첨단 산업 및 신생 산업에서의 경우 이러한 현상은 더욱 두드러지게 나타날 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 변수간의 상호 동태적인 관계와 시간의 흐름에 따른 행태를 분석하는 데 용이한 SD 방법론에 기초하여 최근 빠르게 성장하고 있는 정보보호산업에서의 동태적인 인력 수급 모델을 구현하여 향후 국내 정보 보호 인력의 수급 행태가 어떻게 전개될 것인지를 분석해 보았으며 이를 통하여 동태적 시각에서 인력 수급 불균형 현상의 원인을 파악하고 문제해결을 위한 대안을 제시하고자 한다.

  • PDF

Changes in Teaching Practices of Elementary School Teachers in Scientific Modeling Classes: Focused on Modeling Pedagogical Content Knowledge (PCK) (과학 모델링 수업에서 나타난 초등 교사의 수업 실행 변화 -모델링 PCK를 중심으로-)

  • Uhm, Janghee;Kim, Heui-Baik
    • Journal of The Korean Association For Science Education
    • /
    • v.40 no.5
    • /
    • pp.543-563
    • /
    • 2020
  • This study explores how the teaching practices of two teachers changed during scientific modeling classes. It also aims to understand these changes in terms of the teachers' modeling pedagogical content knowledge (PCK) development. The study participants were two elementary school teachers and their fifth-grade students. The teachers taught eight lessons of scientific modeling classes about the human body. The data analysis was conducted for lessons 1-2 and 7-8, which best showed the change in teaching practice. The two teachers' teaching practices were analyzed in terms of feedback frequency, feedback content, and the time allocated for each stage of model generation, evaluation, and modification. Teacher A led the evaluation and modification stages in a teacher-driven way throughout the classes. In terms of feedback, teacher A mainly used answer evaluation feedback in lesson 1-2; however, in lesson 7-8, the feedback content changed to thought-provoking feedback. Meanwhile, teacher B mostly led a teacher-driven model evaluation and modification in lesson 1-2; however, in lesson 7-8, she let her students lead the model evaluation and modification stages and helped them develop models through various feedbacks. The analysis shows that these teaching changes were related to the development of modeling PCK components. Furthermore, the two teachers' modeling PCK differed in teaching orientation, in understanding the modeling stages, and in recognizing the value of modeling, suggesting the importance of these in modeling teaching practice. This study can help improve the understanding of modeling classes by revealing the relationship between teaching practices and modeling PCK.

The Effect of Promoting Motivation through Effort-inducing Instructions and Positive Feedback on Task Performance (노력 유도와 긍정 피드백을 통한 동기 활성화가 과제수행에 미치는 영향)

  • Kwon, Eunjin;Kim, Taehoon;Lee, Yoonhyoung
    • Korean Journal of School Psychology
    • /
    • v.17 no.3
    • /
    • pp.287-306
    • /
    • 2020
  • The purpose of this study was to investigate the effect of motivation promotion on task performance. Unlike most previous studies that have used survey methods, this study examined the effects of motivation promotion on arithmetic and linguistic task performances under experimental conditions. Effort-inducing instructions and positive feedbacks were used to promote participants' motivation. Experiments 1 and 2 examined the effect of effort-inducing instructions and positive feedback on participants' autonomous selection of task difficulty when performing arithmetic and linguistic tasks. The results of the both experiments showed that the experimental group which received effort-inducing instructions and positive feedback chose more difficult task than the control group did. Experiment 3 examined whether motivation promotion enhances task performance and task persistence. The experimental group was more accurate and persistent than the control group. The results of the current study offer experimental evidence suggesting that activating intrinsic motivation through motivation promotion improves attitudes toward tasks and task performance.

Analysis of Pre-service Elementary Teachers' Reflection on Their Science Teaching in Terms of Productive Reflection (생산적 반성의 관점에서 분석한 초등 예비교사의 과학 수업 반성의 특징)

  • Yoon, Hye-Gyoung
    • Journal of The Korean Association For Science Education
    • /
    • v.32 no.4
    • /
    • pp.703-716
    • /
    • 2012
  • Frequently, pre-service elementary teachers are asked to write reflective journals on their teaching during teacher education program. However, writing reflective journals can not guarantee pre-service teachers to learn from their experience. In this study, 44 reflective journals of pre-service elementary teachers on their science teaching were analyzed in terms of 'productive reflection', a concept suggested by Davis (2006). Productive reflection may help teachers' effective learning by considering interrelationships among aspects of teaching including learners and learning, subject matter knowledge, assessment, and instruction. The result showed what aspects of teaching were included, emphasized, and integrated in the pre-service elementary teachers' reflective journals. Implications for teacher education would be discussed.

Document Summarization using Term Weighting (용어 가중치에 의한 문서요약)

  • Park, Sun;Kim, Chul Won
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
    • /
    • 2012.10a
    • /
    • pp.704-706
    • /
    • 2012
  • In this paper, we proposes a document summarization method using the term weighting. The proposed method can minimize the user intervention to use the pseudo relevance feedback. It also can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the sentence set are well reflected by term weighting derived from semantic feature.

  • PDF

Personalized Apparel Coordi System using Multiple Hybrid-Filtering on Semantic Web (시맨틱 웹에서 다중 혼합필터링을 이용한 개인화된 의상 코디 시스템)

  • Eun, Chae-Soo;Song, Chang-Woo;Lee, Seung-Geun;Lee, Jung-Hyun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2006.10b
    • /
    • pp.178-182
    • /
    • 2006
  • 인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

  • PDF

Research on classification system of emotionally experienced image (감성 경험 이미지 자동 분류 시스템 개발)

  • Lee, Jeong-Nyeon;Hwang, Min-Cheol;Gwak, Dong-Min;Jeon, Gi-Hyeok;Jeong, Bong-Cheon
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
    • /
    • 2009.05a
    • /
    • pp.195-198
    • /
    • 2009
  • 본 연구는 사용자가 경험하는 감성 이미지를 추출하여 생리신호를 통해 자동으로 분류하는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 이미지의 감성평가를 위하여 착용과 휴대가 간편한 PPG생체신호를 활용하였고, 생활 속의 장면들에서 감성 별 이미지를 무선으로 PC에 저장 및 분류하는 시스템을 개발하였다. 또한 이미지의 라이프 로그 정보를 제공하는 기술을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 경험과 이미지를 연관시켜 생활 속 정보의 경험 피드백을 하는 데에 의의가 있다.

  • PDF

A Study of Recognizing Degree of Continuous Facial Expression Change (연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 관한 연구)

  • Park, Ho-Sik;Bae, Cheol-Soo;Na, Sang-Dong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2002.04a
    • /
    • pp.737-740
    • /
    • 2002
  • 본 논문에서는 영상에서 연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 대하여 제안하였다. 제안된 방법은 가중 결합으로 정합 된 분류 그래프를 이용한 얼굴 특징점 추적과 특징 궤도와 표정 변화 모델의 비교에 의한 얼굴표정 인식의 두 가지 부분으로 구성된다. 표정 변화 모델은 얼굴 특징 동작과 표정의 변화사이의 연관 관계를 표현한 B-spline 곡선을 이용하여 구성된다. 유형뿐만 아니라 표정의 변화 단계까지 인식 할 수 있다. 더욱이 획득된 표정 정보는 다음 프레임의 추적의 지침으로 피드백 됨에 따라 추적의 검색 시간을 감소시킴으로서 교점 확산 구간을 최소화 할 수 있다.

  • PDF

A Study on the Issue detected and Forecast by Analysis of Social Media Big Data (소셜 미디어 빅 데이터 분석을 통한 이슈 감지 및 예측에 관한 연구)

  • Kang, Min-Sik;Song, Eun-Jee
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
    • /
    • 2014.05a
    • /
    • pp.629-630
    • /
    • 2014
  • 서비스 산업에 있어 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 기업에서는 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 미디어상의 빅 데이터를 이용하여 고객의 피드백을 파악하려는 노력을 하고 있다. 따라서 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 빅 데이터를 분석하는 기술로서 최근 이슈를 감지하고 예측하는 방법을 제안하다. 이것은 기관이나 기업 등 분석대상과 관련된 소셜 데이터 자체를 분석하거나 그 외 관련 데이터와 연관 관계 분석 등 여러 가지 방법을 조합하여 부정적 이슈 등의 탐지가 가능하다.

  • PDF