• 제목/요약/키워드: 용어네트워크

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전처리 검색 기반의 P2P 그룹 검색 알고리즘 (P2P Group Search Algorithm based on Preprocessing Search)

  • 김분희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.522-527
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    • 2010
  • 네트워크로 연결된 환경에서 클라이언트는 서버가 보유한 파일을 요청함으로써 자원을 공유하였으나 서버의 부하로 P2P 시스템이 그 기능을 대신하고 있다. 이러한 P2P 시스템에 관한 성능 향상을 목표로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 P2P 검색 시스템을 이용하는 사용자의 사용성 개선 효과를 기반으로 P2P 검색 시스템의 전처리 검색 기반 그룹 검색 알고리즘을 제안한다. 이는 사용자가 검색 용어를 검색 리스트 기반으로 전처리 과정을 거쳐 검색 속도를 높이고자 한다.

초등 컴퓨터 교육에서 역할 놀이를 통한 정렬알고리즘의 교수학습 (A Instructional Learning of Sort Algorithm by Role-play for Computer Education in the Primary School)

  • 임화경;김진아;배진호;백대현;김현배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.670-672
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    • 2004
  • 초등 교육 과정에서 컴퓨터 교육은 재량시간으로 컴퓨터의 개념과 원리의 이해보다는 도구로서의 기술 교육에 할애하고 있다 그러나, 초등학생들은 이미 생활에서 쉽게 접할 수 있는 정보화 시스템에 익숙하여 컴퓨터를 이용하여 다루는 기술은 교과의 수준을 상당히 갖추고 있다. 또한, 게임서버. 윈도우즈, 운영체제, 동영상/음악 파일 등의 다운로드/업로드 등의 단어에 이미 익숙해 있다. 이러한 용어들의 이해는 컴퓨터의 원리인 운영체제, 네트워크, 알고리즘, 프로그램 등에 대한 개념 교육으로 해결할 수 있다 따라서, 본 연구에서는 컴퓨터의 가장 중요한 원리인 알고리즘 중 정렬 알고리즘을 사례를 이용하여 역할놀이 모형으로 6학년 초등학생을 대상으로 학습을 수행하였다. 학습한 결과 정렬 알고리즘을 쉽게 유도해 냈으며. 질적인 분석으로 컴퓨터의 원리 교육에 대한 학습 효과가 있음을 보이고자 한다.

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국내 Linked Open Data 발행 후 활용에 관한 연구 - 국가서지와 RISS Linked Data를 중심으로 - (A study on the analysis about practicality after publishing Linked Open Data: focused on National bibliography and RISS)

  • 이현정;남영준
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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    • pp.109-114
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    • 2014
  • Linked Data는 서로 분리돼 있는 데이터를 HTTP와 SPARQL을 이용하여 한 번에 질의하는 것이 가능하다. 많은 공공정보들이 여러가지 형식으로 공개되고 있지만 데이터의 재사용성을 높이고 공개된 다른 데이터들과의 활용도를 높이기 위해 Linked Open Data (LOD)로 발행되고 있다. 국내 LOD 중 국가서지 Linked Data와 RISS Linked Data를 중심으로 발행현황을 살펴보고 LOD 발행 후 외부자원과의 연결을 시도한 활용서비스에 대하여 점검하고 활용방안에 대해 고찰하였다. LOD 발행에 있어 SKOS, FOAF, DC 등과 같은 국제 표준용어집을 사용하여 연계 용이성을 확보하고 LOD 연계에 대한 실질적 활용과 운용경험을 공유할 수 있는 플랫폼의 중요성을 제안하였다. 또한 국내외 LOD 플랫폼을 통해 홍보 및 네트워크를 구성하는 노력과 기술적인 운용에 대한 가이드의 필요성을 제안하였다.

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스마트 자동차 기술 개발 및 ITS 주파수 할당 동향 (The Status of Smart Vehicle Technology Development and ITS Frequency Distribution)

  • 안태준;장진주;노광현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1075-1078
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    • 2011
  • 최근 단순한 이동수단의 목적인 자동차에서 IT기술을 접목시킨 스마트 자동차로의 패러다임 변환을 시도하고 있다. 이러한 ITS(Intelligent Transportation System)기반 스마트 자동차에는 기본적으로 차량 통신 네트워크 기술인 V2X(Vehicle-to-Infra/Vehicle/Nomadic)가 통신기술부분으로 이용되고 있다. V2X는 차량과 차량, 인프라, 모바일간의 통신을 도로차량에 적용한 모든 형태의 통신방식을 지칭하는 용어를 의미한다. 이러한 V2X 통신기술을 사용하기 위해서는 각 통신기술마다 주파수가 필요하며 ITU-R에서는 관련 주파수를 권고하고 있다. 하지만 국내 ITS 서비스용으로 할당된 주파수가 ITU-R의 권고사항 및 국외 현황과 상이하여 국내 차량 간 통신 기술 표준화가 보류 상태에 있으며 기술개발이 늦어지고 있는 상황이다. 본 논문에서는 국내외 ITS 주파수 할당 현황을 비교하였고, 해외 ITS 산업 동향 및 기술개발동향에 대해서도 살펴보았다. 본 연구 결과는 국내 ITS 주파수 재분배 혹은 추가 할당에 대한 정책 결정시 참고가 될 수 있을 것이다.

딥러닝 기반 욕설 탐지 (Swear Word Detection through Convolutional Neural Network)

  • 김유민;강효빈;한수현;정희용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.685-686
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    • 2021
  • 개인의 소셜미디어 활동이 활발해지면서 익명성을 악용하여 타인에게 욕설을 주저없이 해버리는 사용자가 늘고 있다. 본 연구는 욕설이 난무하는 채팅창에서 욕설 데이터를 크롤링하여 데이터셋을 구축하여 컨볼루션 네트워크로 학습시켰을 때 욕설을 탐지하고, 전체 문장에서 그 탐지한 욕설의 위치를 파악하여 블러링 처리를 할 수 있는지를 확인하는 것을 목적으로 한다. 전처리 작업으로 한글과 공백을 제외하고 형태소 단위로 토큰화한 후 불용어를 제거해서 패딩처리를 하였다. 학습 모델로는 1차원 컨볼루션을 사용하여 수집한 데이터의 80%를 훈련에 사용하고 나머지 20%를 테스트에 사용하였다. 키워드를 이용한 단순 분류 모델과 비교하였을 때, 본 연구에서 이용한 모델이 약 14% 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 테스트에서 전체 문장에서 욕설이 포함되었을 때 욕설과 그 위치 정보를 잘 획득하는 것도 확인할 수 있었다.

한국어 기반 음성 인식에서 사투리 표현에 관한 연구 (A Study on Dialect Expression in Korean-Based Speech Recognition)

  • 이신협
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.333-335
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    • 2022
  • 음성인식 처리기술의 발전은 STT, TTS 기술과 함께 각종 동영상, 스트리밍 서비스에서 적용되어 사용되고 있다. 그러나 실제 대화내용의 음성인식은 사투리 사용과 불용어, 감탄사, 유사어의 중복 등으로 명료한 문어체적 표현에 장벽이 높은 편이다. 본 연구에서는 음성인식에 모호한 사투리에 대해 범주별 사투리 중요 단어 사전 처리 방식과 사투리 운율을 음성 인식 네트워크 모델 속성으로 적용한 음성인식기술을 제안한다.

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언론사 뉴스 빅데이터를 통해 살펴본 『교육감 직선제』 (『Superintendent's Direct Election System』 shown in Media News Big Data)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.351-354
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    • 2022
  • 본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.

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MovieLens-1M, Avazu4, Criteo 데이터셋에 기반한 클릭률 예측을 위한 어텐션 네트워크 (Attention Network For Click-through Rate Prediction Based On MovieLens-1M, Avazu4, Criteo Datasets)

  • 안자건;조인휘
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.522-523
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    • 2023
  • CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.

DNA (Data, Network, AI) 기반 지능형 정보 기술 (DNA (Data, Network, AI) Based Intelligent Information Technology)

  • 윤주상;한연희
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제9권11호
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    • pp.247-249
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    • 2020
  • 4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

언어 네트워크 분석을 이용한 신종 감염병 보도 분석: 다제내성균 보도 사례를 중심으로 (A semantic network analysis of news reports on an emerging infectious disease by multidrug-resistant microorganism)

  • 박기수;이귀옥;최명일
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권2호
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    • pp.343-351
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    • 2014
  • 이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.