This paper is a study on the methodology of making customized contents according to user 's tendency through the development of learning contents utilizing IT. A variety of learners around the world use mobile devices and mobile learning contents to conduct their learning activities in various fields, and foreign language learning is one of the typical mobile learning areas. Foreign language learning contents suggested in this study is constructed based on the learner's verbal and text information in accordance with the user's vocal tendency. It is necessary to find out a suitable method to translate the user's native language text into the target language and make it into user friendly content.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1991.10a
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pp.28-35
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1991
본 연구는 한국어 천자사전에 알맞은 하이퍼텍스트의 네트워크 구조와 전자사전의 구조에 관한 것으로 인간의 연관적 사고과정을 이용하여 사전을 구성하고자 하였다. 사용하는 사람을 계층적으로 선별하여 그에 알맞는 정보검색의 실마리를 제공하였으며 필요한 즉시 원하는 항목으로의 전환이 가능하도록 하였다. 특히 그래픽 브라우저(Graphics Browser)에 중점을 두어 사용자가 보다 편리하게 정보를 얻을 수 있도록 설계하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.361-362
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2018
본 연구는 대학 웹페이지의 Q&A(질의응답) 게시판에 게재된 비정형화 된 데이터를 수집한 후 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 자주 등장하는 키워드 간 연관 패턴을 파악하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 FAQ(자주하는 질문) 게시판을 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원을 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1995.08a
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pp.83-86
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1995
본 연구에서 구축된 멀티미디어 도서관 정보시스템은 대학도서관을 기본 모형으로 하여 설계하였다. 이 시스템은 7 개의 모듈 즉 참고문헌제공 전문가시스템, 학술지 브라우징, 멀티미디어 데이타베이스, 텍스트 데이타베이스(온라인 열람목록, OPAC), 외부데이타베이스(온라인/CD-ROM/인터넷 데이터베이스), 도서관 이용안내, 시스템이용법으로 구성된다. 시스템의 구현 환경은 IBM 컴퓨터 466DX2/Dp을 사용하고 시스템 개발도구로는 하이퍼텍스트 기능이 첨가된 멀티미디어 저작 도구인 멀티미디어 툴북을 이용하고 이용자 인터페이스는 메뉴방식을 채택하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.6-8
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1999
컴퓨터 통신 기술의 급속한 발달로 인해 정지영상, 오디오, 비디오와 같은 다양한 미디어로 구성된 대용량의 멀티미디어 자료를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 하부 저장 시스템이 필요하다. 이러한 멀티미디어 자료에 대한 내용-기반 검색을 위해 텍스트 기반 검색과 색상 또는 질감과 같은 특징 벡터에 기반한 검색이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 하부저장 시스템을 구현하기 위해 미국 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 시스템인 SHORE를 확장하고자 한다. 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 구조를 구현하였으며, 고차원의 특징 벡터의 검색을 위해 X-트리를 통합하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.73-77
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2014
문장을 대상으로 특정 응용 분야에 필요한 요소를 자동으로 추출하는 정보 추출(information extraction) 과제는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝의 중요한 과제 중 하나이다. 특히 추출해야할 요소가 한 단어가 아닌 여러 단어로 구성된 경우 추출 과정에서 고려되어야할 부분이 크게 증가한다. 또한 추출 대상이 되는 요소의 유형 또한 여러 가지인데, 감정 분석 분야를 예로 들면 화자, 객체, 속성 등 여러 유형의 요소에 대한 분석이 필요하며, 비교 마이닝 분야를 예로 들면 비교 주체, 비교 상대, 비교 술어 등의 요소에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 각각 여러 단어로 구성될 수 있는 여러 유형의 요소를 동시에 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 구현이 매우 간단하다는 장점을 가지는데, 필요한 과정은 형태소 부착과 변환 기반 학습(transformation-based learning) 두 가지이며, 파싱 혹은 청킹 같은 별도의 전처리 과정도 거치지 않는다. 평가를 위해 제안 방법을 적용하여 비교 마이닝을 수행하였는데, 비교 문장으로부터 각자 여러 단어로 구성될 수 있는 세 가지 유형의 비교 요소를 자동 추출하였으며, 실험 결과 정확도 84.33%의 우수한 성능을 산출하였다.
This study investigates the effectiveness of foreign language learning through diverse treatments in virtual settings, particularly by differentiating virtual environments with three textual enhancement techniques. A 2 × 3 mixed-factorial design was used, treating virtual environments as within-subject factors and textual enhancement techniques as between-subject factors. Participants experienced two videos, each in different virtual learning environments with one of the random textual enhancement techniques. The results showed that the interaction between different virtual environments and textual enhancement techniques had a statistically significant impact on presence among groups. In examining main effects of virtual environments, significant differences were observed in flow and attitude toward pre-post learning. Also, main effects of textual enhancements notably influenced flow, intention to use, learning satisfaction, and learning confidence. This study highlights the potential of Metaverse in foreign language learning, suggesting that learner experiences and effects vary with different virtual environments.
지난 10년 동안 인터넷의 대중화 덕분으로 World Wide Web과 e-mail은 이미 정보 전달의 일반적인 수단으로 자리를 잡았다. 인터넷과 이에 기반한 e-Busine器는 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 증대를 위한 전략적인 도구로 그 중요성이 지속적으로 증대되고 있으며. 지식 노동자들은 업무 시간의 대부분을 문서로 대표되는 정보와 지식을 생산하고 검색하는데 보내고 있다. 새로운 기업정보 자료들이 끊임없이 등록되고, 지난 자료들이 수정, 갱신되는 등 전 세계에 있는 수 많은 기업에서 다양한 지식 자산(Knowledge Asset)들이 지속적으로 생성, 재활용되고 있다. 그러나 이렇게 기업이 생성, 저장, 재 사용하는 정보 중 20% 만이 활용성이 높은 정형 데이터로 구성되어 있고, 나머지 80%는 워드프로세서, e-mail, 프리젠테이션, 스프레드시트, PDF와 같은 복합문서와 인터넷 페이지 등의 비정형 텍스트 형태로 구성되어 있다[1].(중략)
수사구조는 텍스트의 각 구성 성분이 맺고 있는 관계를 의미하며, 필자의 의도는 논리적인 구조를 통해서 독자에게 더 잘 전달될 수 있다. 따라서 독자의 인지적 효과를 극대화할 수 있도록 수사구조를 고려하여 단락과 문장 구조를 구성하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 수사구조에 기초한 한국어 분류체계를 만들거나 주석 코퍼스를 설계하려는 시도가 없었다. 본 연구에서는 기존 수사구조 이론을 기반으로, 한국어 보도문 형식에 적합한 30개 유형의 분류체계를 정제하고 최소 담화 단위별로 태깅한 코퍼스를 구축하였다. 또한 구축한 코퍼스를 토대로 중심문장을 비롯한 문장 구조의 특징과 분포 비율, 신문기사의 장르적 특성 등을 살펴봄으로써 텍스트에서 응집성의 실현 양상과 구문상의 특징을 확인하였다. 본 연구는 한국어 담화 구문에 적합한 수사구조 분류체계를 설계하고 이를 이용한 주석 코퍼스를 최초로 구축하였다는 점에서 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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