The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3427-3437
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2000
In this paper,we propose an method of core sciences extractionusing word cooccrrence graph in order to summarize a document. For automatic extraction of core sentenees, we construct a mean cluster from word cooccurrence graph, and find insistence which corresponds a porposed of author. And then we extract keywords by using relationship between mean cluster and isistence. Finally, core senrences are sclected based on keywords and insitances. The esults are evaluated by comparing with manual extraction, and show that the extraction performance is improved about 10%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.545-552
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1998
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
본문에서는 김치관련 논문을 조사하여 기본적으로 저자, 국가, 연구기관별 분석을 통하여 연구분야 현황 및 기술 분류별 분석, 기술의 주요 분포도 등을 파악하였으며, 분석결과를 도식화된 그래프 및 맵핑(mapping)을 통해 체계적이며 다각적으로 나타내어 관련 분야 연구 및 기술 동향을 정리하였다. 단, 김치관련 관능 및 기호도 조사, 역사조사, 김치를 이용한 음식에 대한 연구논문들을 제외하고 김치자체의 제조공정, 원료 및 신소재에 대한 기술에 대한 연구문헌만을 조사하여 분석.정리하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.6
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pp.1861-1866
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2000
This paper describes a multi-constrained university timetabling problem that is a one of the field of artificial intelligent research area. For this problem, we propose the 2type edge graph that is can be represented time-conflict and day-conflict constraints simultaneously. The genetic algorithms are devised and considered for it. And we describe a method of local search in traditional random operator for its search efficiency. In computational experiments, the solutions of proposed method are average 71% costs that ware compared with solutions of random method in 10,000 iterations.
The World Wide Web is a very large distributed digital information space. From its origins in 1991, the web has grown to encompass diverse information resources as personal home pasges, online digital libraries and virtual museums. Some estimates suggest that the web currently includes over 500 billion pages in the deep web. The ability to search and retrieve information from the web efficiently and effectively is an enabling technology for realizing its full potential. With powerful workstations and parallel processing technology, efficiency is not a bottleneck. In fact, some existing search tools sift through gigabyte.syze precompiled web indexes in a fraction of a second. But retrieval effectiveness is a different matter. Current search tools retrieve too many documents, of which only a small fraction are relevant to the user query. Furthermore, the most relevant documents do not nessarily appear at the top of the query output order. Also, current search tools can not retrieve the documents related with retrieved document from gigantic amount of documents. The most important problem for lots of current searching systems is to increase the quality of search. It means to provide related documents or decrease the number of unrelated documents as low as possible in the results of search. For this problem, CiteSeer proposed the ACI (Autonomous Citation Indexing) of the articles on the World Wide Web. A "citation index" indexes the links between articles that researchers make when they cite other articles. Citation indexes are very useful for a number of purposes, including literature search and analysis of the academic literature. For details of this work, references contained in academic articles are used to give credit to previous work in the literature and provide a link between the "citing" and "cited" articles. A citation index indexes the citations that an article makes, linking the articleswith the cited works. Citation indexes were originally designed mainly for information retrieval. The citation links allow navigating the literature in unique ways. Papers can be located independent of language, and words in thetitle, keywords or document. A citation index allows navigation backward in time (the list of cited articles) and forwardin time (which subsequent articles cite the current article?) But CiteSeer can not indexes the links between articles that researchers doesn't make. Because it indexes the links between articles that only researchers make when they cite other articles. Also, CiteSeer is not easy to scalability. Because CiteSeer can not indexes the links between articles that researchers doesn't make. All these problems make us orient for designing more effective search system. This paper shows a method that extracts subject and predicate per each sentence in documents. A document will be changed into the tabular form that extracted predicate checked value of possible subject and object. We make a hierarchical graph of a document using the table and then integrate graphs of documents. The graph of entire documents calculates the area of document as compared with integrated documents. We mark relation among the documents as compared with the area of documents. Also it proposes a method for structural integration of documents that retrieves documents from the graph. It makes that the user can find information easier. We compared the performance of the proposed approaches with lucene search engine using the formulas for ranking. As a result, the F.measure is about 60% and it is better as about 15%.
The main purpose of this study was to detect and classify public perceptions toward smog disasters on Twitter using topic modeling. To help achieve these objectives and to identify gaps in the literature, this research carried out a literature review on public opinions toward smog disasters and topic modeling. The literature review indicated that there are huge gaps in the related literature. In this research, this author formed five research questions to fill the gaps in the literature. And then this study performed research steps such as data extraction, word cloud analysis on the cleaned data, building the network of terms, correlation analysis, hierarchical cluster analysis, topic modeling with the LDA, and stream graphs to answer those research questions. The results of this research revealed that there exist huge differences in the most frequent terms, the shapes of terms network, types of correlation, and smog-related topics changing patterns between New York and London. Therefore, this author could find positive answers to the four of the five research questions and a partially positive answer to Research question 4. Finally, on the basis of the results, this author suggested policy implications and recommendations for future study.
Park, Ho-Min;Cheon, Min-Ah;Nam-Goong, Young;Choi, Min-Seok;Yoon, Ho;Kim, Jae-Hoon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.91-94
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2018
감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 영한 병렬말뭉치를 이용한 영한사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 영한사전을 통한 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 단어의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.433-435
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2023
본 연구는 기업가정신 글로벌비즈니스 세미나 과목의 과제로써 기업가정신이 무엇인지 확립하고 기업가정신과 연관 지을 수 있는 주제를 선정하여 스스로 연구함으로써 그 의미를 구체화 하고 새로운 패러다임을 제시하고자 하는데 의미가 있다고 볼 수 있다. 저자들은 '문화'가 갖는 상대성에 주목하여 기업가 정신을 해석하였으며 재학 중 배웠던 '홉스테드의 문화 특성' 이론과 접목시켜 문화가 기업가 정신에 어떤 영향을 끼치는지 연구하였다. 글로벌 기업가정신 모니터(GEM)의 글로벌 기업가 지수 순위 조사 결과와, 홉스테드 인사이트(Hofstede-insight)의 6가지 차원에 따른 국가별 문화지수 파일을 접목시켜 수치화하고, 시각적 그래프 및 엑셀 데이터 다중 회귀분석을 통하여 결과를 도출하였다. 홉스테드의 문화 특성이 기업가 정신 순위에 영향을 미칠 것이라고 가정하고 분석한 결과, 홉스테드의 6가지 차원 중 하나인 불확실성 회피성향이 기업가 정신에 가장 높은 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 이번 연구를 통해기업가 정신을 계승하는 기업문화를 제고하고 경제학과 인류학 통합 연구의 필요성을 제시한다.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.20
no.1
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pp.53-62
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2010
일샵 종사자들의 1) 공기 중 화학물질에 대한 노출정도를 파악하고 2) 공기 중 미량으로 존재하는 아세톤 및 톨루엔과 요 중 아세톤 및 마뇨산과의 연관성을 분석하여 후자들이 아직도 생물학적인 지표로 유용한지를 알아보고자 본 연구를 실시하였다. 경인 지역소재 9개의 네일숍에 근무하는 20명의 종사자들을 노출군으로 선정하였으며 이 작업과 무관한 일반 여성 20명을 대조군 선정하였다. 작업장 공기는 한 네일숍에 3개씩 총 27개의 시료를 가능한 한 작업자의 호흡영역에서 가장 가까운 곳에서 지역시료로 채취하였다. 공기 중 유기증기 13개 물질, 포름알데히드, 요 중 아세톤, 요 중 마뇨산을 가스크로마토그래프, 자외선분광광도계 그리고 GC/MS를 이용하여 분석하였다. 유기증기 13개 물질 중 아세톤과 톨루엔은 모든 네일샵에서 검출되었다. 각 네일샵 공기 중 유기증기의 노출정도를 기하평균(GM)과 복합물질간 상가작용을 이용하여 평가를 하였을 때 노동부 노출기준의 10%, ACGIH의 13% 수준에 불과하여 네일샵 종사자들의 유기증기에 대한 직업적인 노출정도는 매우 낮은 것으로 판단되었다. 요 중 아세톤과 마뇨산은 공기 중 아세톤과 툴루엔과 약한 상관성을 보였다(아세톤의 상관 계수 r=0.49, 톨루엔의 상관계수 r=0.45). 그러나 요 중 아세톤의 농도가 노출군과 대조군 간에 통계적으로 유의하지 않았으며 마뇨산은 대조군에 비해 노출군에서 약간 높은 것으로 나타났다. 따라서 저자들은 공기 중 아세톤과 톨루엔의 농도가 낮은 작업장에서 요 중 아세톤과 마뇨산을 생물학적 지표로 삼는 것은 적절하지 못한 것으로 결론지었다.
Park, Ho-Min;Cheon, Min-Ah;Nam-Goong, Young;Choi, Min-Seok;Yoon, Ho;Kim, Jae-Kyun;Kim, Jae-Hoon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.510-513
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2019
감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 한영 병렬 말뭉치를 이용한 한영 이중언어 사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 한영 이중언어 사전을 통한 한영 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 BPE의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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