• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제8권2호
• /
• pp.53-67
• /
• 1998

The explosive growth of the Web is providing end-users access to ever-increasing volumes of information. The resources of legacy systems and relational databases have also been made available to the Web browser, which has become an essential business tool. Recently, model management on the Internet/Web is also proposed with its conceptual design or prototypical system like DecisionNet and DSS Web. However, they are also suffering from the same symptoms as the Web, Although we can identify the elements of a page with HTML tags and (declare) the relationships among the various document elements, they are semantically opaque to computer systems and have no domain-specific meaning. However, HTML is not extensible, so developers are forced to invent convoluted, non-standard solutions for embedding and parsing data. Extensible Markup Language (XML) is a simplified subset of SGML that has many benefits for folks who want to improve structure, maintainability, searchability, presentation, and other aspects of their document management. This paper proposes a structured markup language for model representation and management on the Web as an XML application. The language is based on a conceptual modeling framework, Object-Oriented Structured Modeling (OOSM), which is an extension of the structured modeling.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.19-33
• /
• 2005

본 연구에서는 시맨틱 웹을 구성할 수 있도록 하는 지식표현, 온톨로지, 에이전트를 통해 급변하는 전자거래 환경을 극복하고 이질적이고 분산되어 있는 정보들을 통합할 수 있도록 하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 모델링의 기반이 되는 구문론적/의미론적 통합 및 에이전트의 운용방법론에 대해 논하며, 메타 모델링에 바탕을 두는 온톨로지의 구축에 중점을 두고 설명한다. IRDS (Information Resource Dictionary Standard) 프레임워크에 기반한 구조에 따라 OWL(Web Ontology Language)을 사용하여 온톨로지를 구체화하며, 프로세스 표현을 위해 PSL(Process Specification Language)-ontology의 용어들을 중간 계층으로 구성하여 차용한 예를 제시한다. 제시한 프레임워크를 통해 정보 자원들과 비즈니스 프로세스를 정의하고 공유하며 관리함으로써 중복성과 불일치성을 제거할 수 있을 것이다.

• Genomics & Informatics
• /
• 제17권2호
• /
• pp.15.1-15.7
• /
• 2019

Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1778-1799
• /
• 2022

Automatic text summarization is a procedure that packs enormous content into a more limited book that incorporates significant data. Malayalam is one of the toughest languages utilized in certain areas of India, most normally in Kerala and in Lakshadweep. Natural language processing in the Malayalam language is relatively low due to the complexity of the language as well as the scarcity of available resources. In this paper, a way is proposed to deal with the text summarization process in Malayalam documents by training a model based on the Support Vector Machine classification algorithm. Different features of the text are taken into account for training the machine so that the system can output the most important data from the input text. The classifier can classify the most important, important, average, and least significant sentences into separate classes and based on this, the machine will be able to create a summary of the input document. The user can select a compression ratio so that the system will output that much fraction of the summary. The model performance is measured by using different genres of Malayalam documents as well as documents from the same domain. The model is evaluated by considering content evaluation measures precision, recall, F score, and relative utility. Obtained precision and recall value shows that the model is trustable and found to be more relevant compared to the other summarizers.

• 농촌지도와개발
• /
• 제21권4호
• /
• pp.1061-1091
• /
• 2014

언어는 문화화 연결되어 있을 뿐만 아니라 한 개인을 사회적이고 문화적인 차원에서 통합하는 기능을 지니고 있다. 사회적 참여활동 또한 이민자를 포함한 한 개인의 정체성을 신장하는데 중요한 역할을 수행하는 것으로 여러 선행연구들이 주장하고 있으나 이를 경험적으로 규명한 연구는 제한되어 있다. 이러한 측면에서 이 연구는 한국 농촌사회에 거주하는 결혼이민여성들이 인식한 자신들의 공동체 의식 수준에 한국어 능력 수준 및 지역사회활동 참여 경험과 같은 변인들이 어떠한 영향을 미치는가를 규명하려 하였다. 이러한 연구목적을 규명하기 위해 구조화된 설문지를 이용해 최종적으로 전국 43개 지역에서 조사된 356명의 자료가 분석되었다. 연구결과에 의하면 한국어 능력수준 변인은 결혼이민여성들이 인식한 그들의 공동체의식 수준에 중요하고 의미있게 작용하는 반면 지역사회활동참여 경험 변인은 그것에 대해 매개적인 효과만을 지니는 것으로 나타났다. 또한 한국어 능력수준변인은 지역사회활동참여 경험 변인보다 상대적으로 중요한 설명력을 갖는 것으로 나타나, 결혼이민여성들의 공동체 의식을 향상하기 위해서 지역사회활동이 한국어 능력을 향상하는 프로그램과 병행하여 실시되어야 할 것으로 보인다. 이외에도 본 연구결과에 토대하여 결혼이민여성들의 한국어 능력과 지역사회활동 참여를 통해 공동체 의식을 향상하는 몇가지 방안들이 결론 및 제언부분에 제안되어 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.255-262
• /
• 2013

유용한 영어 교육을 위한 어플은 강의실 컴퓨터를 위해 모바일 장치를 무선 원격 시스템으로 즉각적인 변환을 가능하게 한다. 일단 강의실 주 컴퓨터에 무료 소프트웨어를 설치하면 학생들이 power point를 이용하여 컴퓨터 통제를 위한 모바일 장치에 Air mouse를 갖도록 한다. 이를 이용하여 학생들은 board위에 글이나 그림을 그릴수 있으며 그들의 앉은 자리에서 학습 자료를 구동할 수 있게 된다. 영어공부는 학문연구가 아니라 언어 훈련이라는 점에서 지금까지의 영어 학습이 단순한 학습대상으로 먼저 인식하여 의사소통의 도구가 아닌 학교 성적이나 토익, 토플 시험을 위한 학습 대상이 되었다는 점에서 그동안 영어의 학습의 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구는 수동적인 학습 환경에서 흥미와 동기부여를 가지고 자발적인 학습을 위해 Podcast, Apps 등 여러 매체를 이용하여 일정 학습 한도를 정하여 꾸준히 학습 할 수 있는 쉽고 재미있는 영어 학습 중 모바일, VOD영어 학습 컨텐츠, 리얼 영화 스크립트를 이용한 미드 영어 등 여러 어플을 이용한 영어 학습방법을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.361-362
• /
• 2014

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권4호
• /
• pp.297-308
• /
• 2012

본 연구는 녹색건강사업 인재양성센터에서 추후 의료 관광업계 종사자가 될 인재교육을 받고 있는 학생그룹(106명)과 녹색건강산업 시장의 수요예측을 위해서 강원도 의료기관 및 관광관련업체에 종사하는 그룹(84명)을 대상으로 하여 2010.11.5 -11. 19까지 설문조사 및 심층인터뷰를 실시하였다. 녹색건강산업이라는 새로운 산업에 대한 생소한 용어에 대해서도 인지도가 낮으므로 지자체의 특성에 따른 의료관광산업에 대한 용어의 정의 및 핵심사업의 구체적인 정보를 공유할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 따라서 녹색건강산업 핵심인력을 1단계로 대학 중심으로 양성할 필요성이 있고, 2단계로, 기존 전문인력 대상으로 의료관광 특화인력을 재교육하여 양성할 수 있도록 정책적 지원도 활성화 되어야 한다.

• Water Engineering Research
• /
• 제1권4호
• /
• pp.321-330
• /
• 2000

The grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model(Kim, 1998; Kim, et al., 1998) which predicts temporal variation and spatial distribution of overland flow, subsurface flow and stream flow was evaluated at two watersheds. This model adopts the single overland flowpath algorithm and simulates surface and/or subsurface water depth at each cell by using water balance of hydrologic components. The model programmed by C-language uses ASCII-formatted map data supported by the irregular gridded map of the GRASS(Geographic Resources Analysis Support System) GIS and generates the spatial distribution maps of discharge, flow depth and soil moisture of the watershed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.368-368
• /
• 2022

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used to simulate the long-term hydrological conditions of a catchment. Two output variables, outflow and sediment yield have been widely investigated in the field of water resources management, especially in determining the conditions of ungauged subbasins. The presence of missing data in weather input data can cause poor representation of the climate conditions in a catchment especially for large or mountainous catchments. Therefore, in this study, a custom module was developed and evaluated to determine the efficiency of utilizing basic spatial interpolation methods in the estimation of weather input data. The module has been written in Python language and can be considered as a pre-processing module prior to using the SWAT model. The results of this study suggests that the utilization of the proposed pre-processing module can improve the simulation results for both outflow and sediment yield in a catchment, even in the presence of missing data.