본 논문에서는 차세대 서지 기술 방법인 BIBFRAME의 적용성을 향상하기 위한 사전 연구로, 공공도서관의 서지 데이터 필드를 분석하여 사용빈도가 높은 주요 필드를 선정하고 각 필드별 태그의 의미를 제시한다. 주요 필드 선정은 실제 사용 중인 최신 서지 데이터를 대상으로 분석을 진행하며, 이를 통해 공공도서관의 다양한 KORMARC 서지 데이터 필드 중 BIBFRAME 변환을 위한 주요 데이터 필드를 추출한다.
정보사회에서 학습자가 자기주도적으로 학습을 수행하기 위해서 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력은 중요하다. 실제로 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력이 높은 학습자의 학업성취도가 어떠할지 분석할 필요가 있다. 본 연구는 2010년-2018년에 시행한 서울교육종단연구의 1-9차년도 자료를 활용하여 컴퓨터 활용에 대한 인식과 빈도의 종단적 변화 패턴을 비모수 통계방식인 종단적 K-평균 군집(KML)을 통해 도출하고, 종단적 패턴에 따른 학업성취도를 분석하였다. 분석결과 컴퓨터 활용과 사용 빈도가 높은 종단적 패턴이 그렇지 않은 패턴에 비해 학업성취도가 높은 것으로 분석되었고, 고등학교 3학년의 대학전공 선택에서 컴퓨터 활용과 빈도가 높은 종단적 패턴이 공학계열을 선호하는 것으로 분석되었다.
인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.
이상치는 주로 저빈도로 발생하기 때문에, 이상치 탐지 분야에서는 정상 데이터만을 이용한 비지도 기반 학습 모델을 사용하는 방법들이 제안되었다. 따라서, 본 논문에서는 반려동물 센서 데이터를 이용해 비지도 기반 모델인 DASVDD을 활용하여 이상치를 탐지한다. 하지만 데이터셋에 이상치가 존재하지 않아 반려동물이 고빈도로 보여주는 A행동군(서다, 앉다, 엎드리다, 눕다, 걷다), 저빈도로 보여주는 B행동군(킁킁대다, 먹다)으로 분리하여 학습을 진행한다. 모델의 성능은 ROC-AUC을 기준으로 79.05%의 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
최근 미디어 기술 발전에 따라 기존에 주로 사용되었던 4:2:0 영상 이외에도 4:2:2, 4:4:4 영상들 또한 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 VVC 압축 표준에서 새롭게 채택된 JCCR(Joint Coding of Chroma Residuals) 기술의 사용 빈도를 3 개의 색차 채널 공간해상도 영상에 대하여 분석하였다. 분석 결과 색차 채널 공간해상도에 따라 JCCR 기술의 사용 빈도가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 컴퓨터 사용 시간에 따른 고학년 초등학생의 컴퓨터 사용실태, 신체발달, 식생활 습관, 컴퓨터 사용으로 인한 식생활 습관의 변화 및 영양소 섭취 실태에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 조사대상자는 초등학생 4, 5, 6학년 학생 265명을 대상으로 설문지를 배포하여 실시하였다. 컴퓨더 사용시간은 하루 2시간을 기준으로 2시간 이상 사용하는 그룹과 2시간 미만 사용하는 그룹의 두 집단으로 분류하였다. 컴퓨터 사용 시간이 긴 그룹이 짧은 그룹에 비해 주별 기준 매일 이용하는 빈도가 더 높았으며, 양쪽 그룹 모두 '컴퓨터 게임을 위하여' 컴퓨터를 사용하고 있었다 (p < 0.05). 컴퓨터를 사용하는 장소와 시간은 대부분 집에서 방과 후 저녁시간에 이용하고 있었다. 신체발달 지표에서도 컴퓨터 사용시간이 길수록 체중과 %RBW가 짧은 그룹에 비해 높았다 (P<0.05). 전반적인 식생활 습관의 경우, 컴퓨터 사용 시간이 긴 그룹의 식생활 습관이 불량하였으며, 섭취하고 식품의 종류도 기름진 음식, 인스턴트 식품 및 단 음식을 더 많이 먹고 있었다. 컴퓨터 사용으로 인한 식생활 습관 변화여부에서도 컴퓨터 사용 시간이 긴 그룹이 끼니를 거르는 정도, 입맛의 변화, 식사속도, 식사량, 체중감소, 운동빈도 및 수면 등이 더 불량한 것으로 나타났다 (p<0.05). 이상의 결과에서 컴퓨터 사용 시간이 길어질수록 아동의 신체발달, 식생활 습관 및 영양소 섭취 상태에 부정적인 영향을 끼친 것으로 나타났다. 따라서, 장시간의 컴퓨터 사용으로 인한 바람직하지 못한 식생활과 잘못된 식습관의 고착을 예방하기 위해서는 학생들 스스로가 컴퓨터 사용시간에 대한 자율적 조절을 할 수 있는 교육 및 지도는 물론 이와 연계한 효과적인 영양교육의 정착 및 실천이 우선되어야 할 것으로 사료된다.
항만에서 액체화물 취급이 증가함에 따라 로딩암의 사용빈도가 늘어나고 있다. 이에 본 논문에서는 로딩암 교육생들이 실전에 투입되기 전에 충분히 교육할 수 있도록 교육용 시뮬레이션을 제시한다. 그와 더불어 시뮬레이션과 연동되는 로딩암모형의 디지털트윈 연동을 통해, 교육생들의 로딩암 조종기술 향상을 이루어, 보다 안전한 로딩암작업과 항만의 액체화물사고 빈도를 크게 줄일 것으로 기대한다.
본 논문에서는 Thumb-2 명령어 집합 구조의 성능을 개선하기 위하여 분기 명령어와 사용 빈도가 높은 명령어를 동시에 실행하는 병렬 분기 명령어 집합을 제시한다. 제시된 기법에서는 16비트 분기 명령어와 사용 빈도가 높은 16비트 LOAD, ADD, MOV, STORE, SUB 명령어를 각각 결합하는 새로운 32비트 명령어를 도입한다. 새로운 명령어의 인코딩 공간을 제공하기 위해 사용 빈도가 낮은 기존 명령어의 레지스터 필드에 사용되는 비트 수를 줄이고 이를 통해 절약된 비트들을 이용하여 병렬 분기 명령어를 인코딩한다. 실험 결과, 제시된 방법은 코드 크기를 증가시키지 않고 전통적인 방식과 비교하여 평균 8.0%의 성능을 향상시킨다.
최근 과학기술의 발달에 따른 컴퓨터 산업의 대중화로 각 가정마다 컴퓨터 1대씩은 필수로 보유하고 있다. 이러한 추세에 따라 초등학교 교육과정에도 재량활동으로 ICT 교육을 체계 있게 실시할 수 있도록 하고 있다. 하지만 컴퓨터를 가지고 정보를 활용하는 순기능을 잃어버리고 역기능이 학습지도와 생활지도의 문제로 등장했으며 컴퓨터 게임으로 인해 수많은 부정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전국 여러 곳에서 초등학교의 고학년 학생들의 자료를 수집한 다음 이것을 특별시 광역시지역, 중 소도시지역, 읍 면지역으로 구분한 후 학생들의 컴퓨터 게임 사용 실태를 알아보고, 컴퓨터 게임 중독 측정도구를 사용하여 컴퓨터 게임 중독의 유무를 파악하며, 컴퓨터 게임 중독에 영향을 미치는 여러 요인들을 찾아보았다. 중독이 되는 요인으로는 남학생일수록, 학교 성적이 낮을수록, 게임 사용 경력이 오랠수록, 게임 사용 빈도가 높을수록, 게임 사용 시간이 많을수록, 공격성과 충동성이 높을수록, 자기통제가 안 될수록, 부모로부터 존중을 받지 못할수록, 공부스트레스가 많을수록, 대인불안이 높을수록, 친구 따라서 게임할수록 중독이 잘되는 것으로 나타났다. 소속감과 재미와 성취감이 관련이 높은 것으로 나타났다. 중독의 실태 및 요인을 알아 본 바에 따르면, 컴퓨터 중독을 비방하는 가장 큰 방법은 가정에서 부모가 자녀를 존중해주고, 바른 인성을 길러 공격성과 충동성이 높지 않고, 게임을 많이 좋아하지 않는 친구를 사귀는 것이 중요하다고 하겠다. 그리하여 가정과 학교와 사회가 올바로 역할을 수행한다면 정보화의 역기능인 컴퓨터 중독을 예방하고 정보 활용의 본래의 기능을 되살릴 수 있으리라 본다.
많은 블로그 제공 사이트는 블로그 포스트 작성자에게 미리 정의된 범주 (category)에 따라 포스트의 주제에 대하여 범주를 선택할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 블로거들은 작성한 포스트의 범주를 매번 수동으로 선택해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함의 해결을 위해 블로그 포스트를 자동으로 분류해주는 기능을 제공한다면 블로그의 활용성이 증가할 것이다. 기존의 블로그 문서 분류의 연구는 각 범주의 고유 정보를 반영하는 것에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 범주별 고유 정보를 반영한 어휘 가중치를 제안한다. 어휘 가중치의 분석을 위하여 범주별로 블로그 문서를 수집하고, 수집한 문서에서 어휘의 빈도와 문서의 빈도, 범주별 어휘빈도 등을 고려하여 새로운 지표인 CTF, CDF, IECDF를 개발하였다. 이러한 지표를 기반으로 기존의 Naive Bayes 알고리즘으로 학습하여, 블로그 포스트를 자동으로 분류하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 가중치 방법인 TF-CTF-CDF-IECDF를 사용한 분류가 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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