최근 다양한 형식의 웹 문서에서 사용자가 원하는 정보만을 검색 하기위해 웹 문서를 주제별로 분류하여 수집하고, 관리하는 것은 필수적인 요소이다. 즉, 정확하고 빠른 정보 검색을 위한 웹 문서 수집은 문서 형식에 따라 분류되어 수집 되어야 한다. 따라서 웹 환경에서 문서를 구성하는 형식을 텍스트나 이미지 데이터로 구분하고 그 형식에 맞는 분류기법을 사용한다면 정확한 정보 검색이 이루어 질수 있다. 본 논문에서는 텍스트와 URL을 이용한 주제 중심의 하이브리드 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 텍스트와 URL을 이용한 분류 방법은 텍스트 형식은 주제 중심의 문서 분류방식을 사용하며, 텍스트 정보의 효용성이 낮은 경우 URL의 주제 분포도를 이용하여 분류하며 수집한다. 이를 통해 여러 가지 형식의 웹 문서가 분류 가능하며, 주제에 따른 문서 분류의 정확도가 높아진다.
본 논문에서는 다변량 정규분포하에서 비동차(non-homogeneous) 이차형식의 분포 함수에 대한 안장점근사법을 다루었다. 이는 Kuonen (1999)의 동차(homogeneous) 이차형식에 대한 안장점근사를 비동차의 경우로 확장한 것이다. 안장점근사의 적용을 위해 비동차 이차형식의 누율생성함수 및 관련 성질들을 유도하였다. 모의실험을 통해 안장점근사의 정도가 매우 뛰어남을 확인하였다.
VDM-SL(Vienna Development Method - Specification Language)은 다양한 표준들의 정확한 기술을 위해 제시되고 있는 형식규격어의 하나로서 특히 보안표준의 표현에 적합한 형식규격어이다. 이러한 VDM-SL을 사용하여 보안표준의 표현 및 실행코드 생성의 정확성과 편리성을 제공하기 위한 다양한 도구들이 개발되고 있으며 이들 중 IFAD VDM-SL Toolbox는 가장 많은 기능을 구진 도구이다. 본 논문에서는 IFAD WDM-SL Toolbox를 이용해 해쉬알고리즘의 하나인 MD4 Message Digest Algorithm을 형식적 표현기법으로 나타내고 이를 바탕으로 참조구현 코드를 C++로 생성하는 방법을 설명한다. 또한 형식적 표현기법과 IFAD VDM-SL Toolbox를 이용해 생성된 참조구현코드의 실행 결과를 MD4의 테스트 벡터 (test vector)를 이용하여 RSA사에서 구현한 MD4 알고리즘과 비교 분석하여 형식적 표현기법을 이용하여 생성된 코드의 활용성에 대해 설명하고자 한다.
기존의 M&S 프레임워크는 컴포넌트 간에 송수신되는 메시지의 구조가 유연하지 못한 문제점을 가지고 있다. 플러그인 기반 아키텍처는 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트들을 플러그인 형태로 구현하여 컴포넌트간의 결합도를 낮추고 유연성 및 재사용성을 강화할 수 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 아키텍처를 구성하는 각 컴포넌트는 메시지 지향 미들웨어 기반의 메시지 통신을 수행하게 되는데, 플러그인 간에 종속성이 생기지 않는 형태로 설계되고 구현되어야 한다. XML기반의 객체모델은 이러한 메시지 통신에 사용되는 메시지 객체의 구조를 정의한다. 이 객체모델은 사용자 정의 형식을 지원하며 이러한 형식을 조합하여 새로운 복합 형식을 정의하여 메시지 구조를 표현할 수 있도록 한다. 객체 모델에서는 각 사용자 정의 형식과 각 형식에서 사용하는 기본형(Primitive Type)의 클래스를 추상화하여 정의함으로써 객체 모델의 유연성을 높일 수 있는 구조를 가지고 있다.
본고에서는 근년 해외에서 속속 개발되고 있는 새로운 형식의 교통시스템에 대해 이것이 탄생케 된 도시교통의 제문제와 철도시스템과 유사한 새로운 형식의 교통시스템을 중심으로 그 개발현황을 살펴보고 또한 이것에 대해 철도기술로 부터 투영해 보았을 때의 특질에 대해 기술하였다.
CAI 프로그램 개발에 Piaget의 인지 발달 이론과 학습자의 수업 조절(learner-control) 전략을 적용하기 위한 기초 연구로서, 미국의 North Carolina주에 있는 Greensboro Day School의 9학년과 10학년 학생 102명을 실험 대상으로 하여 인지 발달의 수준을 조사하고, 3그룹으로 나누어 그들에게 구체적 조작 수준의 CAI, 형식적 조작 수준의 CAI, 그리고 학습자가 수업의 수준을 선택 학습할 수 있는 CAI의 3가지 형태를 각각 학습시킨 후 학습의 효과성을 조사 비교하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 조사 학생들의 3.92%가 구체적 조작의 초기 수준(IIA)에, 37.25%가 구체적조작의 완전 수준(IIB)에, 47.06%가 형식적 조작의 초기 수준(IIIA)에, 그리고 11.76%가 형식적 조작의 완전 수준(IIIB)에 있는 것으로 나타났다. 2) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 조작 수준의 CAI를 실시 한 그룹은 학습자 수업 조절 CAI를 실시한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.660, P=0.031). 3) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 수준의 수업만 학습한 그룹은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 신어서 학습한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.257, P=0.044). 4) 성취도 검사의 전체 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=5,340, P=0.009). 5) 형식적 조작 수준의 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.511, P=0.044).
본 연구에서는 (두 자리 수)${\times}$(두 자리 수)의 곱셈에 대한 학생의 비형식적인 지식은 무엇이며, 문제 해결 과정에서 이러한 비형식적 지식의 역할이 어떠한지 분석하였다. 아직 (두 자리 수)${\times}$(두 자리 수)의 곱셈을 학습하지 않은 한 명의 3학년 학생을 대상으로 4차례의 임상면담을 실시하였고, 학생이 작성한 활동지와 행동적인 특성, 사고과정에 대한 단서 등도 자료에 포함시켰다. 아직 표준적인 알고리즘을 알지 못하는 상태에서 비형식적인 지식만으로 어떻게 문제를 해결하고 개념을 발전시키는지, 특히 어떤 유형의 비형식적인 지식을 어떤 방식으로 활용하는지 알아보았다. 관찰한 비형식적 지식은 모델 화하기, 두 배하기 전략, 그리고 곱셈의 분배와 결합 성질에 대한 이해이다. 그리고 비형식적 지식은 문제 해결 과정에서 해결방법을 설명하고 정당화하는 역할을 하였다.
토론에서의 대응 전략과 그 기능 등을 고찰한 이 연구는 학생들의 표현능력과 이해능력을 신장시킬 수 있는 구체적이고 실용적인 교육 자료를 제공해 주고 갈등 상황을 정확하게 분석, 민첩하게 대응할 수 있는 응용 능력을 신장시키는 데 많은 도움을 줄 수 있다. 토론에서의 단계별 대응전략들을 살펴보면 입론과정에서의 전략 유형으로는 (1) 개념정의 형식, (2) 해결책 제시 형식, (3) 인과관계형식, (4) 사례제시형식이 있다. 반박과정에서의 전략 유형으로는 (1) 자문자답형식, (2) 주장대조형식, (3) 일부인정형식 이 있다. 교차조사과정에서의 전략 유형으로는 (1) 반문반박형식, (2) 일부동의반박형식이 있다. 이 연구를 교육 현장에서 활용한다면, 학생들의 의사소통능력과 협상 능력을 향상시킴은 물론 한층 더 성숙한 사고력과 판단력을 갖추게 함으로써 21세기형 리더십을 키우는 데 크게 기여할 것으로 확신한다.
최근 트위터, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service : SNS)가 활성화됨에 따라 서비스 사용자들에 의해 작성된 막대한 텍스트들로부터 의미 있는 정보를 찾기 위한 연구가 많은 주목을 받고 있다. 특히 문장에 담겨 있는 감정은 활용 범위가 매우 넓은 정보로서 문장에 대한 감정을 분류하는 일은 매우 유용한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 문장의 감정을 분류하기 위해 문장에 포함되어 있는 형식적 어휘 정보와 이모티콘이나 인터넷 용어와 같은 온라인상에서 많이 이용되는 다양한 형태의 비형식적 어휘 정보를 이용한 새로운 문장 감정 분류 방법을 제안한다. 기존에는 문장의 감정을 분류하기 위해 사전을 기반으로 한 형식적 어휘 정보를 이용했지만, 최근 인터넷 사용자들은 인터넷 용어나 이모티콘과 같은 비형식적 어휘를 많이 사용해 기존의 형식적 어휘 정보만으로는 정확한 감정 분류가 어렵다. 제안한 방법은 형식적 어휘 정보와 비형식적 어휘 정보를 이용해 다양한 형태의 어휘를 포함하는 인터넷 상의 문장들에 대해 보다 정확한 감정 분류 결과를 보여준다. 또한, 같은 어휘라도 도메인별로 다른 감정을 나타내는 경우가 많으므로 제안한 방법에서는 도메인별로 다른 감정 어휘정보를 이용했다. 각 감정 어휘 정보를 통해 특징벡터로 표현된 문장은 Support Vector Machine(SVM) 분류 방법을 통해 감정을 분류하고 그 성능을 평가했다.
본 논문에서는 형식별 블럭분할에 기초한 다중신경망과 퍼지추론에 의한 한글 형식분류에 대해 연구하였다. 효과적인 자모분류를 위해 입력문자에 대해서 한글의 각 형식을 구성하는 자모의 영역으로 분할하는 블럭분할방법을 제한하였으며, 분할된 블럭이 형식에 따라 적응적으로 변화할 수 있도록 하였다. 또한 분류율의 향상을 위해 전체신경망과 부분신경망으로 이루어진 다중신경망을 구성하였으며, 퍼지추론에 의해 한글 형식을 판정하였다. 비교, 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였으며, $92.6\%$의 분류율을 나타내므로서 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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