Purpose: The purpose of this study is to explore and compare research trends in Korea and overseas academic papers on social media marketing, and to present new academic perspectives for the future direction in Korea. Research design, data and methodology: We used English abstract of research paper (Korea's: 1,349, overseas': 5,036) for word frequency analysis, topic modeling, and trend analysis for each topic. Results: The results of word frequency and co-occurrence frequency analysis showed that Korea researches focused on the experiential values of users, and overseas researches focused on platforms and content. Next, 13 topics and 12 topics for Korea and overseas researches were derived from topic modeling. And, trend analysis showed that Korean studies were different from overseas in applying marketing methods to specific industries and they were interested in the short-term performance of social media marketing. Conclusions: We found that the long-term strategies of social media marketing and academic interest in the overall industry will necessary in the future researches. Also, data mining techniques will necessary to generate more general results by quantifying various phenomena in reality. Finally, we expected that continuous and various academic approaches for volatile social media is effective to derive practical implications.
스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.
무선 센서 네트워크 어플리케이션의 기능 요구를 달성하기 위한 주요한 수단은 실세계에서 얻는 데이터이므로 어플리케이션 개발 과정에 있어서 데이터에 관한 품질 개선은 중요한 과제이다. 어플리케이션 개발 시 저비용의 프로토타입을 개발하고 빠른 기간 내에 품질을 개선하기 위한 것과 상세한 품질개선에 대한 요구 사항을 만족하는 것이 가능해야 한다. 그러나 기존의 개발방법은 추상도를 일관되게 사용하기 위한 기술능력과 기술의 용이성간의 이율배반적인 관계로 인하여 동시에 두 가지를 만족할 수 없다. 본 논문에서는 추상도가 다른 복수의 모델링 언어를 병용해 사용함으로써 데이터 품질 개선을 지원하는 메타 데이터 설계를 제안한다. 본 논문에서는 설계대상마다 적절한 추상도를 사용하도록 모델링 언어를 정의하고 이들의 사용방법을 제안한다. 또한 상위모델 설계를 하위 모델에 반영함으로써 실제와 근접한 자동모델교환규칙을 정의할 수 있도록 한다.
한 개 이상의 사이트에 공간 데이타가 중복 저장된 분산 공간 DB에서, 동시에 수행될 수 있는 긴 트랜잭션의 변경은 일관성 제어를 위해 다른 사이트에 전파되어야 한다. 이때 같은 영역의 공간 데이타를 서로 다른 사이트에서 동시에 변경할 경우, 변경 상충 문제가 발생하거나 잠금 기법에 의한 오랜 대기 시간이 초래되는 문제가 있다. 또한 공간 객체는 잠금의 대상이 아닌 공간 관련성에 의한 종속성을 가진다.이 논문은 긴 트랜잭션으로 중복된 공간 데이타를 변경할 경우 중복 제어를 위한 변경 전파와 동시성 제어 문제를 다룬다. 중복된 공간 데이타의 변경 병렬성을 향상시키기 위해 영역 잠금 및 SR-bound WRITE 잠금 기법을 제시한다. 한 사이트에서 수정하는 객체들과 다른 사이트에서 수정하는 객체들 사이에 공간 관련성에 의한 종속성이 없을 경우 병렬 수정을 허용하도록 제어하며, 공간 관련성에 의한 종속성이 있을 경우 SR-based 2PC라 불리는, 확장된 2단계 완료 프로토콜로 협동작업을 수행해서 변경 상충을 해결하는 새로운 중복 제어 기법을 설계하고 구현한다.Abstract The update of a long transaction should be propagated to the other sites for consistency control, when spatial database are replicated at multiple sites to achieve availability, reliability, and performance. When the replicated spatial data are updated at the same time, the update of one site would be conflicted with the other or a user would not be able to access the replicated spatial data under the control of locking. Two spatial objects having spatial relationships should be cooperatively updated even if there are no conflicts of locking for them.This paper deals with the issues of concurrency control and update propagation of replicated spatial data. We present the concept of region lock and SR-bound WRITE lock for enhancing the parallelism of updating the replicated spatial data. If there are no spatial relationships between one site's objets and the other's objects, parallel update would be allowed. Concurrent update of two spatial objects having spatial relationships should be propagated and cooperated by using an extended two-phase commit protocol, called spatial relationship-based 2PC.
본 연구의 목적은 정신질환자를 돌보는 가족의 오명 체험을 파악하고 기술하여 간호중재 방안을 모색하고자 한다. 연구 참여자는 정신질환자 가족으로 부모3명, 자녀1명, 형제1명이다. 자료수집기간은 2010년 6월부터 2010년 10월 까지였고, 참여자와의 심층 면담과 참여 관찰을 통해 자료를 수집하였다. 자료는 Giorgi가 제안한 현상학적 분석방법을 이용하여 분석하였다. 결과: 원 자료에서 발췌된 의미기술은 217개였고, 이를 바탕으로 더욱 추상적이고 통합적인 언어로 묶어 26개의 주제를 도출하였으며 여기서 다시 7개의 중심의미를 도출하였다. 7개의 중심의미는 정신질환자 가족의 오명은 "적절하지 못한 대처, 주변인과의 관계상실, 드러낼 수 없는 자신, 주변간의 갈등, 감당할 수 없는 연민, 자신의 무능력, 자신의 책임전가"이다. 이러한 결과는 정신질환자를 돌보는 가족에 대한 오명을 파악함으로써 사회에서 분리되어야 하는 이들의 아픔을 이해하고 효율적 간호중재 개발에 과학적 근거 자료를 제공한다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.
초고급 언어에 의한 자동 프로그래밍은 프로그램의 자료구조 이외에 많은 부분을 시스템이 관장함으로써 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술 어논리, 집합, 사상, 혹은 제안된 자연언어를 사용하기 때문에 초고급 구조에 익숙하 지 않은 프로그래머들이 이를 이용하여 프로그램을 작성하는 경우 상당한 어려움이 따 르고, 이들 초고급언어 구조에 익숙하기까지 많은 시간이 요하게 된다. 왜냐하면 초 고급언어는 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술어 논리, 집합, 사상, 혹은 제한된 자연언어를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 기존의 자동 프로 그램의 어려움을 줄이기 위해서 한글로 구성된 선언적구문, 절차적 구문, aggregate 구문으로 광역언어를 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 자동 프로그래 밍 시스템(Hangul Automatic Programming)은 입력으로 순수한 한글로 구성되어 있으며 추상 알고리즘(Abstract Algorithm)과 자료형(Data Type)혹은 절차적 구문을 받아서 출력으로는 C 언어 프로그램을 만들어 낸다. 자동 프로그래밍 접근 방식은 프로그램 변형기법과 규칙기반에 바탕을 두고 문제영역은 일반적인 프로그램으로 한정 하였다. 시스템 제어구조는 한글 프로그램을 입력으로 받아서 지식베이스로부터 적절한 규칙 을 선택해서 이것을 변형한 다음 전체 데이타 베이스에 넣는데 이과정을 프로그램이 완성 될 때 까지 반복한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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