위키피디아의 백과사전에서 보여주는 바와 같이 주요한 용어에 대한 링크를 통한 태깅은 문서의 가독성을 크게 향상시킨다. 웹 2.0에서도 사회적 태깅(Social Tagging)의 중요성이 부각되고 있으며 시멘틱웹의 태그클라우드(Tag Cloud) 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 대용량 통제어 사전에 등재된 주요 용어를 대상문서에 태깅하는 방법에 대해 연구결과를 제시한다. 기본적으로 사전에 있는 모든 용어(항목수 N)를 주어진 문서(길이 m)에서의 출현 여부를 문자열탐색을 통해 비교하여 태깅하는 방식은 O(mN)의 계산복잡도를 가진다. 그러나 본 논문에서 제시하는 바와 같이 정보검색을 이용할 경우에는 계산복잡도를 O(mlogN)으로 줄일 수 있었다. 정보검색을 활용하면 단순문자열 탐색에 비해서 평균 17.8배, 빠른 문자열탐색 알고리즘에 비해서도 평균 5.6배 이상 태깅 속도가 향상되었다.
Purpose The objective of this study is to determine the programming language for improving algorithmic thinking of basic software education for non-majors, which has recently been receiving attention to nurture talents needed in the era of the Fourth Industrial Revolution. Design/methodology/approach In this study, Delphi method was used to select the suitable programming language for the features of each of five departments for basic software education for non-majors in order to develop the capability of algorithmic thinking. The survey was conducted three times to 21 experts, and the results were analyzed using quantitative analysis (CVR) values and stability. Findings For the most suitable programming language for each department determined in this study, App Inventor was selected for humanities department, RUR-PLE for natural science department, App Inventor for social science department, Python for engineering department, and Scratch for fine arts department. This is expected to be used as the basis for determining the direction of curriculum and operation of universities starting basic software education through programming language by department proposed in this study.
Dominant approaches to designing morally capable robots have been mainly based on rule-based ethical frameworks such as deontology and consequentialism. These approaches have encountered both philosophical and computational limitations. They often struggle to accommodate remarkably diverse, unstable, and complex contexts of human-robot interaction. Roboticists and philosophers have recently been exploring underrepresented ethical traditions such as virtuous, role-based, and relational ethical frameworks for designing morally capable robots. This paper employs the lens of ethical pluralism to examine the notion of role-based morality in the global context and discuss how such cross-cultural analysis of role ethics can inform the design of morally competent robots. In doing so, it first provides a concise introduction to ethical pluralism and how it has been employed as a method to interpret issues in computer and information ethics. Second, it reviews specific schools of thought in Western ethics that derive morality from role-based obligations. Third, it presents a more recent effort in Confucianism to reconceptualize Confucian ethics as a role-based ethic. This paper then compares the shared norms and irreducible differences between Western and Eastern approaches to role ethics. Finally, it discusses how such examination of pluralist views of role ethics across cultures can be conducive to the design of morally capable robots sensitive to diverse value systems in the global context.
백두산 화산이 분화할 경우, 한국에는 주로 화산재로 인한 피해가 예상된다. 이에 본 연구는 해외의 대형 화산분화 사례를 기반으로, 화산재 규모에 따른 피해와 사회 경제적 영향을 분석하였다. 첫째, 주요 화산 분화의 화산재 피해사례 및 화산재 두께/무게에 따른 피해를 "화산재 규모와 피해 영향 대조표"를 통하여 살펴보았다. 둘째, 화산재의 사회 경제적 영향을 분석하였다. 백두산이 겨울에 분화하지 않는다면, 한국은 화산재로 인해 경제적 피해를 입을 가능성이 크지 않지만, 화산재의 특성상 범세계적으로 영향을 미칠 수 있기 때문에 그 영향을 간과해서는 안 된다. 한편 만약 백두산 분화 시기에 한반도 주변으로 북풍 또는 북동풍이 발달하면, 화산재가 남한으로 확산하여 남한 경제에 영향을 미칠 수 있다. 항공수출에 차질이 생길 수 있으며, 인구 밀도가 높은 수도권이나 지방중심도시(산업집중도시) 혹은 농업지역으로 화산재가 이동해 온다면 그 피해는 매우 클 수 있다. 이러한 화산재해에 대비하여 한국의 실정에 맞는 화산재 예보 단계표가 만들어야져야 하며, 화산재 예측을 위한 한국형 화산 해저드 맵을 구축할 필요가 있다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
Kim, Wonsu;Jang, Dongmin;Park, Sung Won;Yang, MyungSeok
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.135-142
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2022
Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.
Purpose: This research aims to explore the level of air pollution in Jakarta, the epicenter of COVID-19 Pandemic in Indonesia and its surrounding provinces during the first month of the Pandemic. Research design, data and methodology: This study uses data, which have been obtained real time from API (Application Programming Interfaces) of air quality website. The measurements of Air Quality Index (AQI), temperature, humidity, and other factors from several cities and regencies in Indonesia were obtained eight times a day. The data collected have been analyzed using descriptive statistics and mapped using QGIS. Results: The finding of this study indicates that The Greater Jakarta Area experienced a decrease in pollutant levels, especially in the Bogor area. Nevertheless, some areas, such as the north Jakarta, have exhibited slow reduction. Furthermore, the regions with high COVID-19 confirmed cases have experienced a decline in AQI. Conclusions: The study concludes that the air quality of three provinces, Jakarta, Banten, and West Java, especially in cities located in the Jakarta Metropolitan Area during COVID-19 pandemic and large-scale social restrictions, is getting better. However, in some regions, the reduction of pollutant concentrations requires a longer time, as it was very high before the pandemic.
Purpose: The government around the world is still highlighting the effect of the new variant of Covid-19. The government continues to make efforts to restore the economy through several programs, one of them is National Economic Recovery. This program is expected to increase public and investor confidence in handling Covid-19. This study aims to capture public sentiment on the economic growth rate in Indonesia, especially during the third wave of the omicron variant of the covid-19 virus, that is at the time in the fourth quarter of 2021. Research design, data, and methodology: The approach used in this research is to collect crowdsourcing data from twitter, in the range of 1st to 10th October 2021. The analysis is done by building model using Deep Learning Neural Network method. Results: The result of the sentiment analysis is that most of the tweets have a neutral sentiment on the Economic Growth discussion. Several central figures who discussed were Minister of Coordinating for the Economy of Indonesia, Minister of State-Owned Enterprises. Conclusions: Data from social media can be used by the government to capture public responses, especially public sentiment regarding economic growth. This can be used by policy makers, for example entrepreneurs to anticipate economic movements under certain conditions.
정부는 2015년부터 소프트웨어 중심대학 지원 사업을 통하여 미래 인재에 요구되는 소프트웨어 역량 강화에 힘쓰고 있다. 소프트웨어 중심대학으로 선정된 대학에서는 각기 다른 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 융합형 인재 양성을 위하여 대학 내 인문, 사회, 공학, 자연과학, 예체능 등 모든 계열에 소프트웨어 기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 20개 소프트웨어 중심대학에서 실시하고 있는 비전공자 대상의 소프트웨어 기초교육의 내용을 분석하였다. 분석 결과, 비전공자 학생들에게 실시하고 있는 소프트웨어 기초교육의 대부분은 미래사회에 필요한 컴퓨팅 사고력 중심의 문제해결력 향상과 컴퓨터과학에 기반을 둔 융합 능력 향상 목적으로 실시하고 있었다. 전공별 특성을 반영한 교육 내용과 프로그래밍의 난이도 조정을 위해 블록 기반 교육용 프로그래밍 언어와 텍스트 기반 고급 프로그래밍 언어를 활용하고 있다. 문제해결을 위한 교수 학습 방법으로는 문제 중심 학습(Problem based Learning), 프로젝트 중심 학습(Project Based Learning)과 토의 토론법을 많이 사용하고 있는 것으로 분석되었다. 향 후 이 논문이 비전공자 소프트웨어 기초교육의 체계적 방향 설정에 도움이 되었으면 한다.
재난 리스크 모델을 활용하여 화산재 손실을 평가하기 위해서는 목적물별 손상함수가 정의되어야 한다. 손상함수란 목적물의 재해취약도를 정량화한 함수로, 공학 및 자연재해 연구 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 손상도, 취약성 곡선 등으로 연구되고 있는데, 학제간 연구를 수행하는 과정에서 혼란을 주기도 한다. 이에 본 연구는 손상함수의 유형을 정리하고, 손상함수를 구축한 사례를 소개하고자 한다. 손상함수는 일반적으로 과거 피해사례를 기반으로 구축된다. 국내에 화산재 피해사례가 없음을 고려할 때, 남한지역의 화산재 손상함수를 구축하기 위해서는 해외사례를 참고하여야 할 것이다. 한편 국외에서도 화산재에 대한 손상함수 연구는 다른 재난에 비해 적은데, 화산 피해사례도 적은편이다. 이에 본 연구는 극소수 피해자료를 활용하여 손상함수를 구축할 수 있는 방안을 제시하고, 뉴질랜드와 일본에서 보고된 실제 피해사례를 바탕으로 와이블함수 혹은 선형함수의 취약성 곡선을 구축하였다. 본 연구가 해외사례를 기반으로 손상함수를 구축하였음을 고려할 때, 본 연구에서 제시하는 손상함수를 이용하여 남한지역의 화산재 손실을 평가하기 위해서는 국내 목적물 특성 및 환경 조건에 맞게 손상함수를 보정할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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