본 연구는 ‘거타지 설화’의 서사구조, 문화원형적 특징, 문화요소 등을 살펴보고 이를 바탕으로 문화콘텐츠 창작과 활용 방안을 모색해 보고자 하는 것이다. ‘거타지 설화’는 완벽한 서사구조를 갖추고 있으며, 여러 면에서 신화와 공통점이 적지 않아 우리 문화원형으로 자리매김할 수 있다. 또한 텍스트에 내재된 다양한 문화요소는 우리 문화의 전통성과 세계적인 보편성을 두루 갖추었기에 문화콘텐츠 창작에 많은 도움을 줄 수 있다. 이러한 서사적 특징을 바탕으로 한 ‘거타지 설화’의 문화 콘텐츠 창작과 활용 방안은 첫째, 원전등의 디지털 DB화와 그래픽 창작 등 디지털 콘텐츠 구축, 둘째, 하이퍼텍스트를 활용한 스토리뱅크 구축, 셋째, 게임이나 플래시 애니메이션 창작 등의 스토리텔링, 넷째, 주인공 거타지를 중심으로 다양한 캐릭터 개발 등을 들 수 있다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.455-462
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1997
SGML(Standard Generalized Markup Language) is the ISO standard fer describing the logical structure of documents and is also adopted as the CALS standard for document description. Since then, there have been growing interests in SGML application in a variety of fields. However because SGML doesn't provide a standard method for describing various processing informations, ie, formatting and transformation, most applications have applied methods that are system dependent. Recently, ISO defined DSSSL(Document Style Semantics and Specification Language) as a standard mechanism to specify the formatting, transformation and retrieval of structured documents. Therefore, in this paper, we present a DSSSL processing system far style control of structured documents such as SGML documents. The system processes DSSSL style sheet that describes layout of documents and browses the result of its application to a SGML document. We have conducted tests on a lot of SGML documents and DSSSL style sheets successfully. Now, we are developing the SGML document management system that supports creation, editing, storage and retrieval of SGML document based upon the DSSSL processor and the SGML parser which we have developed.
이 논문은 대학 웹진 현황을 토대로 웹진의 목적과 어떤 기능을 담당하는지 사용자 인터페이스 디자인 측면에서 다루고자 한다. 이를 위해 웹진의 내용적 측면과 사용자 중심의 콘텐츠 구성과 컬러 및 내비게이션 디자인 측면에서 조사해 보았다. 조사를 통해, 향후 효과적인 대학 웹진 제작을 위해 사용자와 제작자가 어떤 점에 유의하고 참고하여 디자인해야하는지 알아보고자 하였다. 웹진 제작자와 사용자의 상호 적극적인 커뮤니케이션을 활성화하고 공감하기 위해 웹진이 주요한 기능을 하고 있는지 조사를 통해 알 수 있었으며, 웹진의 이런 특성을 살려 제작한 대학들은 사용자 인터페이스 디자인 측면에서도 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 사용자가 휴대용 단말기를 이용하여 기존의 웹에 접속시 웹서버내의 XHTML 문서를 WML 문서로 변환하는 도구의 설계·구현을 목적으로 한다. 사용자가 XHTML(또는 기존의 HTML문서)의 웹페이지에 접속해 정보를 요청하게 되면 본 문서 변환기는 XHTML 문서 구조를 인식하고, 기준이 되는 기준 텍스트 정보를 추출하여 이를
Information systems for application areas like office automation, customer service or computer aided manufacturing are usually highly interactive and deal with complex document structures composed of multiple media formats. For the realization of these systems, nonstandard database systems, which we call document databases, need to handle different types of coarse-and fine-grained document objects(like full-text documents, graphics and images), hierarchical and non-hierarchical relationships between objects(like composition-links and cross-references using hypertext structures) and document attributes of different types such as formatting/presentation information and access control. In this paper, we present the underlying data model for document databases based on descriptive markup languages that provide mechanisms for specifying the logical structure(or schema) of individual documents stored in the database. We then describe extensions to the data model for supporting notion of composite structures("join" operators for documents) --composition and hyperlinking mechanisms for representing compound documents and inter-linked documents as unique entites separate from their components. Furthermore, due to the interactive nature of the application domains, the database system in conjunction with clients(or browsers) has to support visual navigation and graphical query mechanisms. We describe the functionality of a new user interface paradigm called HyBrow for meeting the above mentioned requirements. The underlying implementation strategy is also discussed.discussed.
It has been pointed out as a limitation that the rank of some efficient DMUs(decision making units) cannot be discriminated due to the relativity nature of efficiency measured by DEA(data envelopment analysis), comparing the production structure. Recently, to solve this problem, a DEA-SNA(social network analysis) model that combines SNA techniques with data envelopment analysis has been studied intensively. Several models have been proposed using techniques such as eigenvector centrality, pagerank centrality, and hypertext induced topic selection(HITS) algorithm, but DMUs that cannot be ranked still remain. Moreover, in the process of extracting latent information within the DMU group to build effective network, a problem that violates the basic assumptions of the DEA also arises. This study is meaningful in finding the cause of the limitations by comparing and analyzing the characteristics of the DEA-SNA model proposed so far, and based on this, suggesting the direction and possibility to develop more advanced model. Through the results of this study, it will be enable to further expand the field of research related to DEA.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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