본 논문은 의미특징과 워드넷 기반의 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 질의에 관련 있는 의미 있는 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해로부터 유도된 의미특정이 문서의 잠재의미를 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 의미특정과 워드넷기반의 의사연관피드백을 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.
스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.
본 논문은 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문하는 문제를 해결하기 위해 퍼지를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다.
검색엔진은 사용자에 사이트의 우선순위와 함께 웹 페이지의 요약된 정보인 스니핏(snippet)을 제공한다. 스니핏은 사용자의 검색 사이트 방문에 많은 영향을 주고 있으나, 스니핏의 요약 정보와 사용자가 원하는 사이트 간에 의미 차이가 발생하여서 실제 사용자의 의도와는 다르게 잘못된 사이트에 방문할 수 있다. 본 논문은 의사연관 피드백과 퍼지 관련 곱(fuzzy relational product)를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 관련 곱을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.
오프라인에서는 학습자와 교수자간의 직접적인 학습 내용 전달과 의사소통으로 보다 효율적인 학습이 이루어진다. 이에 가상 학습에서는 특정 학습 영역에 대한 검색 기능과 평가 후 관련 학습 영역으로의 자동 피드백 연결등의 기능으로 이러한 부분을 해결하고 있다. 그러나 검색결과에서 가장 적합한 학습 영역을 선택하고, 현재의 학습을 위해 선행되어져야 할 이전 학습 영역을 선택하는 것들이 학습자의 몫이기 때문에 학습 내용에 익숙하지 않은 학습자에겐 오프라인 학습에 비해 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 학습자가 전체 학습 내용의 흐름과 단원간의 연관성 및 학습 방향을 잡는데 도움을 줄 수 있는 보다 다양한 시각에서의 색인 메커니즘을 제안한다.
건설산업관리는 건설사업의 초기부터 완성에 이르기까지 범위, 시간, 비용, 품질 등 관련 요소에 대한 통합 관리를 통해 프로젝트를 성공적으로 완수하기 위한 조직적 활동이며, 이의 궁극적 목표는 전사적 경영효율을 극대화하는 것이다. 이를 위해 관리자는 작업의 범위와 방법과 순서 및 비용과 일정을 계획, 실행, 감시 및 통제하며 그들에 수반되는 자원을 할당하고 조정한다. 자원배분은 공기 및 비용과 밀접하게 연관되고, 따라서 이들 관계에 근거한 효과적 자원배당은 하나의 의사결정문제로 모형화될 수 있다. 여기서 문제를 구성하는 의사결정기준과 대안의 성과뿐만 아니라 가중치 또한 중요한 기능을 하므로, 이들의 산정에는 일관성과 객관성이 담보되어야 한다. 본 논문은 다수의 의사결정기준하에 동시에 계획된 단일(복수) 프로젝트(현장)에 속한 활동들간에 한정된 동일 자원의 효과적 투입을 위한 우선순위를 결정하는 개념과 방법을 제시하였다. 기반 도구로 다기준 의사결정기법의 하나인 계층분석법을 활용하였으며, 세 가지 유형의 사례에 적용하여 그에 대한 타당성과 유용성을 보였다. 사례 1은 각 활동이 주공정상에 위치하며 선택기준으로 조기종료시간, 잔여후속공기, 후속활동수, 자원요구량 등을 선정하였으며, 사례 2는 경쟁 활동이 상이한 여유시간과 조기종료시간, 자원일수, 후속잔여공기, 후속활동수 등을 의사결정속성으로 선정하였다. 사례 3은 이미 수행된 4개의 농사에 대해 본 연구의 방법을 피드백하여 유용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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