블로그는 개인의 생각을 온라인상의 문서인 포스트로 남기는 일종의 개인 홈페이지이다. 웹 문서와 포스트는 다른 특징을 가지고 있기 때문에 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트에 적용하기에는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 포스트의 랭킹을 위한 포스트-블로거 그래프를 정의하고, 기존의 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트-블로거 그래프에 적합하게 변형한 포스트 랭킹 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 통하여 포스트 랭킹 알고리즘의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다.
본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한다.
본 연구의 목적은 미성숙 우치를 가타퍼챠 및 다양한 포스트와 코아 시스템을 이용하여 수복한 후 술식에 따른 파절 강도를 측정하였다. 우치의 백악상아경계 상방 8 mm, 하방 12 mm 지점을 절단하여 제작한 미성숙 우치 모델에서 가타퍼챠와 이원중합형 복합레진 LuxaCore로 코어 수복을 시행하거나, 각각 D.T. LIGHT-POST, ParaPost XT 및 다양한 크기의 EverStick Post와 LuxaCore로 수복하였다. 이후 시편을 72시간 동안 증류수에 저장한 후 6,000회의 thermocycling을 진행하였다. 실험적으로 치주인대의 물성을 재현하고, Instron에 시편을 45도로 위치시켜 압축부하를 가해 파절 강도를 측정하고, 파절 부위를 분석하였다. 실험 결과, 포스트를 이용하여 수복하였을 때 파절 강도가 통계적으로 유의하게 증가하였고(p < 0.05), 포스트의 종류 및 적합도는 결과에 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 대부분의 시편에서 수복 가능한 파절이 나타났으며, 실험군에 따른 파절 부위의 유의한 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로 볼 때 미성숙 치아의 상기 치근 강화 술식은 치아의 파절 강도를 증가시키고, 포스트의 종류 및 적합도는 파절 저항성에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
블로그의 사용량이 증가함에 따라 다수의 포스트들이 블로고스피어 내에 작성되고 있으며, 이는 검색에서 웹 서퍼가 양질의 포스트를 찾기 어렵게 하는 문제를 가져왔다. 이로 인하여 포스트 검색에서 랭킹을 부여하기 위한 랭킹 알고리즘의 필요성이 부각되고 있다. 기존에 웹 문서를 위한 다양한 랭킹 알고리즘들이 있었으나, 웹 문서와 포스트의 차이로 인하여 직접 적용하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 블로거들이 포스트에 남긴 블로그 액션을 이용하여 포스트에 랭킹을 부여하는 방안인 포스트 랭킹 알고리즘들을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 이용하여 포스트 랭킹 알고리즘들의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다.
목적: 포스트와 포스트 공간의 크기 불일치는 포스트 수복 중 흔히 발생하는 문제이며, 이러한 불일치는 섬유강화 복합레진 포스트의 결합강도에 영향을 미치기 때문에 이를 보상할 수 있는 적절한 접착 시멘트가 필요하다. 연구의 목적은 섬유강화 복합레진 포스트의 결합강도에 영향을 미치는 포스트 공간의 적합도와 접착 시멘트 종류에 따른 영향을 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 발거된 30개의 하악소구치를 근관 치료한 뒤, 준비된 포스트 공간에 따라 Fitting (F)과 Mismatching (M)의 두 그룹으로 분류했다. 이들 그룹은 접착 시멘트 종류에 따라 다시 RelyX Unicem (ReX), Luxacore dual (Lux) 및 Duolink (Duo)의 세 가지 하위 그룹으로 추가로 분류했다. 이후 시편을 만들어 만능 물성 시험기 상에서 결합 강도를 측정했고 각 시편의 파절 양상을 관찰하여 분류했다. 결과: 실험의 결과로 ReX 및 Duo 하위 그룹에서는 F 그룹의 평균 결합 강도가 더 높았다. 그러나 Lux 하위 그룹은 F 그룹과 M 그룹 간에 큰 차이가 없었다. 파절 양상 분석에서 ReX 하위 그룹은 시멘트와 상아질 사이의 접착 실패만 관찰되었다. 결론: 본 연구 결과, 섬유강화 복합레진 포스트의 결합강도는 접착 시멘트의 종류, 포스트 공간과 포스트 직경의 불일치에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. Rex는 다른 접착 시멘트와 비교 시 유의하게 높은 결합강도를 보였다. 포스트 직경은 모든 그룹에서 F그룹이 M그룹보다 높은 결합강도를 보였으며, 이 값은 ReX와 Duo 두 그룹에서 유의한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 블로그 공간에 존재하는 블로거와 포스트들을 링크 기반 클러스터링을 통해 클러스터링하고자 한다. 먼저 기존 링크 기반 클러스터링 방안 중에서 블로거와 포스트들을 클러스터링하는데 가장 적합한 LinkClus를 선택한다. LinkClus를 블로그 공간에 적용하기 위해서 블로거와 포스트를 각각 하나의 타입으로, 블로거와 포스트 사이의 액션을 링크로 사상한다. 정확한 클러스터링을 위하여 클러스터의 대상을 여러 주제에 관심을 가지는 블로거 대신 하나의 주제만을 나타내는 폴더로 한다. 또한 노이즈의 발생 가능성을 높이는 링크가 아주 적은 블로거와 포스트를 클러스터링 과정에서 제외 시킨다. 실험을 통하여 제안하는 방안을 이용한 클러스터링 결과가 내용적으로도 유사한지 검증한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.58-62
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2015
대부분의 블로그 사이트에서는 미리 정의된 분류 체계에 따른 내용 기반 분류 환경을 제공하고 있으나, 작성된 포스트의 분류를 수동으로 선택해야하는 번거로움 때문에 대부분의 블로거들은 포스트에 대한 분류를 입력하지 않고 있다. 본 논문에서는 블로그 포스트의 자동 분류를 위해 블로그 사이트에서 분류별 문서를 수집하고 수집된 분류별 문서의 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도 등의 다양한 어휘 가중치 조합하여 블로그 포스트의 특성에 적합한 가중치 방식을 찾고자 한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 TF-CTF-IECDF를 어휘 가중치로 사용한 분류 모델이 77.02%의 분류 정확률을 보였다.
본 연구는 전이슬래브의 두께를 줄이고 철근량을 감소시키기 위해 포스트텐션을 전이슬래브에 적용하는 포스트텐션 전이슬래브에 관한 연구이다. 본 논문에서는 전이슬래브와 같이 두꺼운 판요소 해석에 적합한 Wood-Armer 공식과 부착 긴장재를 사용한 포스트텐션 설계방법을 제안하고자 한다.
초고속 인터넷 1000만 가입자 시대에 돌입하면서 사용자들은 더욱 바른 광대역 멀티미디어 서비스를 요구하고 있다. 이에 따라 사업자들은 포스트 ADSL시대 준비에 전념하고 있다. 포스트 ADSL의 자리를 차지에 가장 유력한 것으로 등장한 것은 VDSL. VDSL은 광대역 서비스의 대칭·비대칭 전송 기술로 짧은 거리에서 일반 전화선을 통해 최대 52Mbps의 속도록 데이터를 전송해 인터넷 방송과 주문형비디오, 원격교육, 고화질TV 등 대용량의 멀티미디어 서비스를 수용할 수 있고, 콘텐츠사업자들의 수익 모델에도 적합하기 때문에 새로운 초고속 인터넷접속기술 대안으로 급부상 하고 있다. 본고에서는 상호운용성과 신뢰도를 높이는 표준안 정의를 중점으로 최근의 VDSL 표준화 동향을 살펴보며 더욱 효율적은 VDSL서비스 제공을 위해서는 어떤 점이 고려돼야 하는지 진단해 본다.
블로그는 다양한 주제 분야에 대한 내용을 자유롭게 표현할 수 있는 일종의 개인 웹사이트로, 많은 양과 다양성으로 매우 중요한 정보원이 될 수 있다. 블로그는 생산속도가 매우 빠르므로 보다 고품질의 블로그를 선별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 블로그의 본문을 담고 있는 포스트를 대상으로 기계학습 기법을 이용하여 문서의 품질을 자동으로 평가하고자 하였다. 학습을 위한 자질로는 모든 블로그에 공통적으로 적용할 수 있도록 형태소 분석에서 추출한 동사, 부사, 형용사의 내용어만을 선택하였다. 성능 비교를 위해 수작업으로 약 4,600개의 정답 집합을 구축하고, 적합한 기계학습 기법을 찾기 위해 다양한 학습 기법을 사용하여 비교 실험하였다. 실험 결과 Bagging 기법의 성능이 79% F-measure로 가장 좋음을 보여주었다. 한정된 자질을 사용했을 때와 정답 집합의 문서 수 비율이 불균등할 경우 단순함, 유연성, 효율성의 특징을 지닌 Bagging 기법이 적합할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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