Algorithm journalism refers to the practices of automated news generation using algorithms that generate human sounding narratives. Algorithm journalism is known to have strengths in automating repetitive tasks through rapid and accurate analysis of data, and has been actively used in news domains such as sports and finance. In this paper, we propose an interactive card news system that generates personalized local election articles in 2018. The system consists of modules that collects and analyzes election data, generates texts and images, and allows users to specify their interests in the local elections. When a user selects interested regions, election types, candidate names, and political parties, the system generates card news according to their interest. In the study, we examined how personalized card news are evaluated in comparison with text and card news articles by human journalists, and derived implications on the potential use of algorithm in reporting political events.
In this paper, we propose AnoVid, an automated video annotation tool based on deep neural networks, that automatically generates various meta data for each scene or shot in a long drama video containing rich elements. To this end, a novel meta data schema for drama video is designed. Based on this schema, the AnoVid video annotation tool has a total of six deep neural network models for object detection, place recognition, time zone recognition, person recognition, activity detection, and description generation. Using these models, the AnoVid can generate rich video annotation data. In addition, AnoVid provides not only the ability to automatically generate a JSON-type video annotation data file, but also provides various visualization facilities to check the video content analysis results. Through experiments using a real drama video, "Misaeing", we show the practical effectiveness and performance of the proposed video annotation tool, AnoVid.
본 연구의 목적은 예시 자료를 활용하여 자동문항생성을 기반으로 생성된 평가도구의 신뢰도를 산출하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학생들마다 다른 문항에 응답하는 설계와 평가 점수에 다중 오차요인을 반영할 수 있는 다변량일반화가능도이론을 예시 자료에 적용하여 분석하였다. G-연구분석 결과, 대부분의 설계에서 잔차 효과 다음으로 고전검사이론의 진점수에 해당하는 학생 효과가 크게 나타났다. 또한 문항 내용 영역을 고정한 설계에서 학생들의 상대적 순위는 문항 유형이나 문항에 따라 변하지 않았으며, 문항 유형을 고정한 설계에서 내용 영역에 따라 난이도는 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. D-연구 분석 결과, 원자료는 적정수준 이상의 신뢰도를 확보하였으며, 수와 연산, 기하, 확률 및 통계 영역의 문항 수를 줄이거나 문자와 식과 함수 영역의 가중치를 높게 반영함으로써 원자료보다 높은 신뢰도를 산출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 효율적인 측정 조건은 예시 평가 자료에 제한되지만 본 연구에서 활용한 방법은 자동문항생성 기반의 다양한 평가 상황에서 측정학적 특성을 바탕으로 신뢰도를 산출하고, 효율적인 측정 조건을 탐색하는 데 적용 가능하다.
본 연구에서는 모래-벤토나이트 혼합토를 대상으로 혼합토의 비율 및 응력이력에 따라 비배수상태에서 삼축실험을 수행하였으며 그 결과 과압밀상태에서 발생하는 소성변형을 포함하는 구성모델을 적용하여 혼합토의 탄소성거동을 예측하였다. 비배수전단시험은 벤토나이트의 혼합비를 10, 15, 20%로 변화시키며 성형한 시료를 400kPa까지 등방압밀 시킨 후 유효구속압력을 감시켜, 압축시험은 과압밀비 1, 2, 4, 12에 대하여, 인장시험은 과압밀비 1. 4, 12에 대하여 수행하였다. 시험분석결과 p'-q평면상에서 벤토나이트의 혼합비가 15%이하인 경우는 모래와 실트에서 나타나는 상태변형선이 나타났으나 혼합비가 20%인 경우는 상태변형선이 뚜렷하지 않았을 뿐만 아니라 체적팽창 경향을 거의 보이지 않았다. 따라서 사질토의 거동에서 점토의 거동으로의 전이를 보이는 점토의 혼합비는 대략 20%정도 임을 알 수 있었다. 제안한 구성모델은 정규압밀상태의 시료에 대해서는 등방경화 구성관계식을 적용하였으며 과압밀상태의 시료에 대해서는 기준면과 항복면을 동시에 가정해 항복면 내부에서의 소성변형을 고려해 주는 비등방경화 구성관계식을 적용하였다. 본 연구 결과 제안한 구성관계식은 정규압밀상태 및 과압밀상태의 혼합토 거동을 비교적 적절히 예측할 수 있었다.
여러 출판물, 특히 아동을 위한 출판문에는 삽화가 포함된다. 동화책 출판 과정에 삽화가 자동으로 생성된다면, 출판과정의 편의성이 더욱 높아질 것이다. 본 논문에서는 삽화를 생성하는 과정에서 객체들을 적절하게 배치하는 방법에 대하여 논의한다. 객체들을 적절하게 배치하기 위해서는 객체들이 불필요하게 겹치는 현상을 줄이고 글에 기술된 공간 상의 관계들을 만족하도록 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 공간 상의 관계가 표현되도록 삽화로 생성하고자 하는 자연언어문장을 트리 및 술어-논항 구조를 이용하여 나타내는 방법을 제안한다. 이어서 이로부터 트리구조의 단일화, 영역 연결 계산을 이용하여 삽화를 생성하는 과정을 논의한다.
농업용 기계는 농촌의 노동인구 감소와 고령화에 따른 노동력 부족에 대응하고 높은 노동 부담과 생산비용을 줄이기 위해 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 최근 이러한 농업용 기계에 첨단 전자기술이 폭넓게 응용되면서 정보통신, 차세대 전지, 반도체, 무선통신, 콘텐츠, 디스플레이 등 첨단 산업과의 융합이 갈수록 증대되고 있는 산업분야로 발전하고 있다. 본 연구에서는 그동안 기계식에 의존해 온 농업용 파종기에 정보통신 기술을 적용하여 신속하고 정교하며, 작업 상태의 모니터링이 가능한 ICT 융합형 파종기를 설계하였다.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
Nineteen tanniferous browse plants were collected from South Africa to investigate their digestibility, gas production (GP) characteristics and methane production. Fresh samples were collected, dried in forced oven, and ground and analyzed for nutrient composition. In vitro GP and in vitro organic matter digestibility (IVOMD) were determined using rumen fluid collected, strained and anaerobically prepared. A semi-automated system was used to measure GP by incubating the sample in a shaking incubator at $39^{\circ}C$. There was significant (p<0.05) variation in chemical composition of studied browses. Crude protein (CP) content of the species ranged from 86.9 to 305.0 g/kg dry matter (DM). The neutral detergent fiber (NDF) ranged from 292.8 to 517.5 g/kg DM while acid detergent fiber (ADF) ranged from 273.3 to 495.1 g/kg DM. The ash, ether extract, non-fibrous carbohydrate, neutral detergent insoluble nitrogen, and acid detergent insoluble nitrogen and CP were negatively correlated with methane production. Methane production was positively correlated with NDF, ADF, cellulose and hemi-cellulose. Tannin decreased GP, IVOMD, total volatile fatty acid and methane production. The observed low methanogenic potential and substantial ammonia generation of some of the browses might be potentially useful as rumen manipulating agents. However, a systematic evaluation is needed to determine optimum levels of supplementation in a mixed diet in order to attain a maximal depressing effect on enteric $CH_4$ production with a minimal detrimental effect on rumen fermentation of poor quality roughage based diet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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