상품평은 인터넷 쇼핑 이용자들의 최종 구매결정에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 많은 쇼핑몰에서 상품평 활성화를 위해 노력하고 있지만, 상품평을 모으는 것에만 주력할 뿐 기존에 수집된 상품평을 제공하는 방법에 있어서는 원시적인 수준에 그치고 있다. 상품평을 좀 더 효율적으로 제공하려면 사용자들이 상품평에서 찾게 될 평가항목들을 미리 예측하여 그 항목에 따라 상품평을 분류/요약해서 제공하는 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 상품평과 웹 검색엔진을 이용하여 각 상품별 평가항목들을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 상품평 데이터의 특성상 노이즈가 많기 때문에 먼저 데이터를 정제하고, 정제된 상품평 데이터를 형태소 분석하여 후보명사들을 선택한다. 선택된 후보명사를 웹 검색엔진에 질의하여 반환된 결과 값으로 상품 카테고리와 후보명사 간 연관도를 계산하여 평가항목을 추출한다. 실험은 5개 상품 카테고리의 170,294개 실제 상품평을 대상으로 각 카테고리별 평가항목을 추출하였다.
RFID/USN 적용 산업에서 공급사슬 참여자들의 시스템 이질성 문제 해결을 위해 본 연구는 공통표준플랫폼 개념의 도입과 데이터의 분류 및 용어에 대한 통일된 관점을 제공할 수 있는 표준화된 데이터 체계를 제시하고자 한다. 본 연구는 공통표준플랫폼의 최초 적용 산업인 의약품 산업과 유사한 특징을 가지는 화장품, 주류, 농수축산물과 가공식품 분야를 대상으로 한다. 각 산업의 공급사슬 단계별 사용되는 용어를 수집 및 정리하고, 데이터의 속성에 따라 기준을 정의하여 분류한다. 최종적으로 구성된 분류체계를 기반으로 표준용어를 제시한다. 본 연구를 통해 플랫폼을 사용할 비즈니스 파트너 간에 사용되는 데이터의 통일된 체계 및 용어를 제시함으로써 플랫폼이 적용되는 산업의 개발자 및 사용자, 비즈니스 파트너 간의 정보전달 및 획득에 유용성을 제공할 것이다.
본 연구는 산림치유가 청소년 인터넷 중독 위험군의 신경인지, 심리사회, 생리적 측면에 어떤 영향을 주는지 알아보고자 진행되었다. 이를 위해 2013년 5월부터 7월까지 서울시 지역사회 및 상담센터, 병원에 왕래하는 청소년들을 대상으로 한국형 인터넷 중독 자가진단척도를 실시하였고, 본 척도의 기준에 따라 고위험 사용자군, 잠재적 위험 사용자군, 일반 사용자군으로 분류하였다. 이후 고위험 사용자군과 잠재적 위험 사용자군을 인터넷 중독 위험군으로 정의하였고, 본 연구의 대상자로 포함하였다. 산림치유캠프 참여와 대조군 검사는 서면으로 본인과 부모의 동의 및 참여의사를 밝힌 총 25명으로 진행되었으며, 무작위 배정을 통해 산림치유캠프 참여 13명, 대조군 검사 12명으로 분류하였다. 이들을 대상으로 신경인지적 측면은 Continuous Performance Task(CPT), 심리사회적 측면은 Kimberly S. Young Scale(KYS), Connor-Davidson Resilience Scale(RSC), Relationship Change Scale(RCS), 생리학적 측면은 Heart Rate Variability(HRV)와 Cortisol 검사를 실시하였고, 최종적으로 산림치유는 인터넷 중독 위험군의 신경인지적, 심리사회적 측면에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 신경인지적 측면의 경우 산림치유캠프에 참여한 집단은 산림치유캠프에 참여하지 않은 집단에 비해 지속수행검사(CPT)의 주의력 결핍(AQ), 청각주의력 결핍(AAQ)에서 감소효과를, 청각조심성(AP)에서는 향상 효과를 보였다. 심리사회적 측면에서는 대인관계 변화척도(RCS)에서 산림치유캠프 집단이 통계적으로 유의미하게 증가되었으며, 인터넷 중독(KYS)과 회복탄력성(RSC)에서는 통계적으로 완화 및 향상되는 경향성을 보였다. 생물학적인 측면에서는 심박수(HR)의 증가를 제외하고 통계적으로 유의미한 결과는 나타나지 않았다.
본 논문에서는 IoT 지능화한 Arduino를 기반으로 한 디바이스와 MyndPlay를 이용한 인터페이스를 사용해 현재 많은 나라들이 연구비를 집중시키고, 많은 연구를 활성화 시키고 있는 뇌 - 컴퓨터 인터페이스(Brain - Computer Interface)를 만들고, 최종적으로는 EEG(Electroencephalography)를 기반으로 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 목적인 뇌- 컴퓨터 접속(Brain - Computer Connection)환경을 만들고자한다. EEG(Electroencephalography) 기반의 장비를 착용한 사람의 뇌파를 인식하고, 분석, 분류함으로 사용자의 상태에 맞게 지능화된 사물을 설계하는 것에 관한 연구를 진행했으며, 휴대폰과 같은 다른 디바이스와 통신하기 위해서 XBee와 Bluetooth를 사용했다. 최종적으로 사용자의 현재 상태를 뇌파를 통해 확인하고 전원의 조절과 다른 사물을 EEG로 제어할 수 있게 구현하는 논문이다.
최근 모바일 핸드셋을 포함한 모바일 서비스의 보급률이 향상되고, 소비자들의 다양한 욕구를 충족시키기 위한 모바일 데이터 서비스들이 우리의 생활 전반에 급격히 확산되고 있다. 이러한 모바일 커머스의 환경에서 기업은 효과적 인 상품 개발과 서비스를 위해 사용자들이 모바일 커머스에서 중요하게 고려하는 가치가 무엇인지를 파악할 필요가 있다. 모바일 커머스에 관한 연구들이 활성화 되어가고는 있지만 아직까지 사용자 관점에서 접근한 모바일 커머스의 가치에 대하여 학술적으로 합의된 분석 프레임웍은 없는 것으로 보이며 기존의 연구들은 기술 중심적인 연구에 치중되어 있거나 모바일 커머스에 적합하지 않을 수 있는 기존의 프레임웍을 적용하여 실증하기 위한 연구들이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 Keeney의 가치 중심적인 사고(Value-focused thinking) 기법을 활용하여 70명의 모바일 커머스 사용자들에게 모바일 커머스 사용의 장단점에 대하여 인터뷰를 실시하였고 그 결과 738개의 문장을 수집하여 중복되는 내용을 제거하고 182개의 일반 형태를 추출하여 이를 다시 그룹화 하여 11개의 근본적인 목표들(fundamental objectives)과 18개의 중간 수단의 목표들(means objectives)로 분류하여, 최종 목표의 가치와 그것을 달성하는 데 필요한 수단 목표 가치를 체계화하여 수단-최종 목표 네트워크(means-ends network)를 도출하였다. 이러한 사용자의 관점에서 접근한 모바일 커머스의 가치 프레임웍은 학문적으로 뿐 아니라 실무에서도 유용한 구성 개념으로 고객이 기꺼이 지불할 의사가 있는 모바일 커머스 서비스의 관심사로서 향후 기업이 모바일 비즈니스에 추구할 수 있는 모바일 커머스의 기술 및 서비스 상품개발과 설계에 도움이 될 것이다.
Hitel 과 같은 전자정보 시스템은 사용자가 원하는 정보를 체계적으로 얻을 수 있도록 하기 위하여 메뉴들을 적당히 계층적으로 구성하여 제공하고 있다. 그러나, 보통 이 메뉴들의 계층이 정확한 분류법에 기초하여 만들어지지 않았을 뿐 아니라 그 양도 엄청나게 방대하여, 이 메뉴 계층을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 실험적으로 보통 Hitel을 자주 이용하는 사람들도 자신이 주로 이용하는 메뉴들의 구성만 이해하고 있을뿐, 사용하지 않는 부분의 메뉴들의 구성은 잘 알지 못하는 것이 일반적이었다. 따라서 Hitel을 자주 이용하는 사용자도 자신이 이용해 보지 않은 정보를 얻기 쉽지 않으며, 더더욱 초보자에게는 이 메뉴계층을 이용하여 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 정보검색 기술을 이용하여 Hitel과 같은 전자정보 시스템에서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 정보를 얻을 수 있는 보조 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 사용자가 메뉴계층을 이용하기 전에 간략한 자연어로 입력을 주면, 여기에 적합한 메뉴나 실제 정보를 검색해 낸다. 따라서 사용자는 이 메뉴정보를 이용하여 메뉴계층을 쉽게 따라갈 수 있을 뿐 아니라, 경우에 따라서는 원하는 실제 정보를 검색하기 때문에 메뉴계층을 탐색할 필요가 없다. 본 연구에서는 자연어 입력을 최장 일치 방법으로 의미있는 명사들을 추출하여 불리한 질의어로 만든 후, 명사들 사이의 관계가 표현된 시소러스를 이용하여 이 질의어를 확장시킨다. 다음에 이 질의어들을 메뉴들과 부분/정확부합을 통하여 관련된 메뉴들을 찾아낸 후, 이들의 계층과제를 고려하여 최종 메뉴들을 검색한다. 본 시스템은 현재 C언어로 만들어져 구동중이며, 정확한 실험은 아직 하지 않았지만 높은 검색율을 보이고 있다. industrialized, was improved by introducing pressure in cooling procedure for both carbon and iron thermistors.er>$CHCl_3$>Hexane층 순으로 높은 활성을 나타냈다. 5. 아질산염소거능은 끝순, 들깨잎, 콩나물이 우수하였고 그중 들깨잎이 저해율 72%로 가장 높았으며, 용매분획 중에는 BuOH과 water추출물의 활성이 가장 높았다. 6. ACE 저해 효과는 고구마 부위별로는 끝순이 괴근에 비하여 1.5배 높았고, 들깨잎, 콩나물, 시금치보다 $1.9{\sim}3.7$배 높았다. 용매분획별로는 EtOAc, BuOH, water 추출물이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-
본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.
본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.
본 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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