This paper introduces a search method based on conceptual graph. A hyperlink information is essential to construct conceptual graph in web. The information is very useful as it provides summary and further linkage to construct conceptual graph that has been provided by human. It also has a property which shows review, relation, hierarchy, generality, and visibility. Using this property, we extracted the keywords of web documents and made up of the conceptual graph among the keywords sampled from web pages. This paper extracts the keywords of web pages using anchor text one out of hyperlink information and makes hyperlink of web pages abstract as the link relation between keywords of each web page. 1 suggest this useful search method providing querying word extension or domain knowledge by conceptual graph of keywords. Domain knowledge was conceptualized knowledged as the conceptual graph. Then it is not listing web documents which is the defect of previous search system. And it gives the index of concept associating with querying word.
본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.
지금까지의 웹에서의 학습(실습과목에 대한) 상황은 정지된 이미지를 보고 그에 대한 설명을 학습자가 읽기만 하고 진행되는 시스템이다. 이는 '웹 활용 학습(Web Based Instruction)' 측면에서 볼 때 너무나도 정적이고 학습자 주도적이지 못한 학습 진행 상황이다. 따라서, 학습자의 성취도 또한 낮았다. 이러한 배경을 토대로 인터넷상에서의 실습 과목에 대한 학습진행 상황을 실제 상황과 똑같이 진행될 수 있도록 설계하였다. 진행 상황 화면을 하나씩 캡춰하여 그 이미지에 대한 이벤트 처리를 HTML과 DHTML, JavaScript를 통하여 구현하였다. 이로써, 학습자가 자신의 시스템에 프로그램이 설치되어있지 않아도, 또한 장소를 가리지 않고 인터넷에 접속하여 자기 주도적이고 동적인 학습을 진행할 수 있도록 하였다.
This study investigates design strategies for improving the educational quality of multimedia contents for early childhood education. It emphasizes both traditional education theory and developmental aspects in its exploration of interactive and educational qualitative multimedia contents for early children. Accordingly, for an effective early childhood education, it is necessary to experience of the playful learning for the conception of ideas and the understanding of the social life. Because this study 1) possibility of multimedia contents for early childhood education, 2) computer application method for early childhood education, 3) examines used in the designing of multimedia contents for early childhood education according to traditional education theory. Multimedia early childhood education system is possible to organize information such as test, image, sound and video based on hyperlink system. I use Microsoft's Ms-office and Asymetrix's ToolBook software that are useful for hyperlink and parameter. Multimedia contents and other pages are used by Dynamic Data Exchange(DDE). Therefore multimedia contents for early childhood education is a useful tool for students of early childhood education department, parents, and children.
이 연구는 사용자의 브라우징 행위에 따라 자동적으로 하이퍼텍스트 네트워크를 재구성하는 세 가지 학습 규칙을 제안하고, 실험적 시스템을 구현하였다. 시스템은 링크 가중치를 하이퍼링크 네트워크에 부여하고 학습 규칙에 따라 가중치를 변경한다. 학습 규칙은 하이퍼링크가 얼마나 자주 이용되고 있는지에 따라 해당 하이퍼링크의 가중치만 변경되며, 다른 하이퍼링크에는 영향을 미치지 않는다. 네트워크 구조의 변경은 링크 가중치의 내림차순에 따라 동적으로 링크가 배열되어 사용자에게 제시된다. 이것은 협력 필터링 기술의 장점과 탐색 지원 접근 방식을 혼합한 것이다. 실험을 위해 임의적인 하이퍼텍스트 네트워크를 만들고 사용자의 브라우징 선호에 따라 네트워크 구조가 변화되는 과정을 관찰한다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.119-124
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2004
Real data as web log file tend to be incomplete. But we have to find useful knowledge from these for optimal decision. In web log data, many useful things which are hyperlink information and web usages of connected users may be found. The size of web data is too huge to use for effective knowledge discovery. To make matters worse, they are very sparse. We overcome this sparse problem using Markov Chain Monte Carlo method as multiple imputations. This missing value imputation changes spare web data to complete. Our study may be a useful tool for discovering knowledge from data set with sparseness. The more sparseness of data in increased, the better performance of MCMC imputation is good. We verified our work by experiments using UCI machine learning repository data.
기계학습을 이용한 자동분류시스템은 학습과정을 통해 분류모델을 구축하고 이를 기반으로 미분류 데이터를 특정 카테고리로 분류한다. 기계학습 기반 자동분류 시스템의 성능은 분류모델의 구성 인자인 특징의 품질에 크게 의존한다. 문서 데이터의 경우 특징 집합을 생성하기 위해 문서내의 출현단어와 문서의 구조적 정보를 활용한다. 특히 웹문서로부터 특징을 추출하기 위해 단어뿐만 아니라 태그, 하이퍼링크 정보를 분석할 수 있다. 최근 웹문서의 분류 기법에 대한 연구는 기계학습 알고리즘보다 특징 생성 및 가공 기술에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 논문은 웹문서의 분류모델을 개선하기 위해 단어, 태그, 하이퍼링크 정보로부터 고품질의 특징을 선별 추출하여 가중치를 자동으로 부여하는 기법을 제안한다. Web-KB 문서집합을 이용한 다양한 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
본 논문은 기계학습 기법에 기반한 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위한 새로운 형태의 특징가공 기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼텍스트 웹문서에 대한 자동분류를 효과적으로 수행하기 위해 하이퍼링크 관계를 활용하여 특징 집합을 확장시킨다. 웹문서는 하이퍼링크 관계를 통해 서로 연결된 구조를 가지며, 그 관계는 많은 경우 연관도가 높은 문서들 간에 존재한다. 이러한 링크 정보가 분류모델의 주요 인자가 되는 특징 집합의 질을 높이는 중요한 역할을 수행할 수 있다. 제안 기법의 기본 아이디어는 워드넷 온톨로지를 기반으로 분류 대상 문서와 인접 문서들에 포함된 단어(특징)들 간의 의미적 유사도를 평가함으로써 다수의 특징들로 구성된 추상화된 개념적 특징을 생성하는 것이다. 여기서 유사도 함수는 워드넷 안에서 특징들 간의 상/하위어 관계 정보를 정량적으로 계산하게 된다. 분류모델의 구축시 추상화된 개념 특징은 일반 특징과 동일하게 간주하여 보다 정확한 분류 모델을 구축하는데 기여한다. Web-KB 문서집합을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법 보다 우수함을 보였다.
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 제안된 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃한 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 대상 문서가 어느 범주에 해당하는지를 결정한다. 또한, 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRl-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 최고 18.5%의 성능 향상을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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