Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권3호
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pp.29-39
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2014
In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.
퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.
This study investigated elementary students' (grade 4~6) learning progressions for water cycling drawn from iterative assessments using ordered multiple-choice (OMC) items. An assessment system, which consisted of construct map, item design, outcome space, and measurement model, was employed in this study to examine children's learning progressions. At the first stage of the assessment system, a construct map was designed on which children's conceptual understandings from naive to most sophisticated were represented. At the item design stage, 8 OMC items were drawn from the construct map. Each item option of the OMC items was scored from 0 to 3 according to its level of understanding at the stage of outcome space. As a measurement model, Rasch model, a branch of item response theory, was applied to interpreting the outcomes of the OMC items. This cycle of assessment system was furtherly implemented iteratively in order to elaborate on the first version of water cycling learning progression. In conclusion, children's understanding of water cycling could be described in two aspects: water distribution and water movement. We identified children's conjectural developmental pathways about water cycling existed from superficial and naive accounts to more complex and abstract accounts.
본 연구에서는 예비 초등 교사들을 대상으로 달의 위상변화에 대한 정신모형과 그 모형에 영향을 주는 요소들을 조사하였다. 본 연구에 참여한 예비교사는 교육대 학교 1학년(22명)과 2학년(21명) 학생이다. 자료 수집은 지필 검사와 개별 면담을 통해 이루어졌다. 연구 결과, 예비 초등 교사들은 달의 위상변화에 대한 설명들이 과학적 모형과는 다른 합성 정신모형들을 가지고 있었으며, '가리기 이론'이 그들의 정신 모형에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 예비 초등 교사들이 갖는 천문현상의 합성 정신모형의 구조와 근원을 알아보기 위하여 그들의 정신 모형들을 형성하는 틀 이론과 특정 이론을 집중적으로 탐색하였다.
본 연구에서는 예비 초등 교사들을 대상으로 천문현상(계절 변화와 달의 위상변화)에 대한 정신모형과 그 모형에 영향을 주는 요소들을 조사하였다. 본 연구에 참여한 예비교사는 교육대학교에 재학 중인 학생이다. 자료 수집은 지필 검사와 개별 면담을 통해 이루어졌다. 연구 결과, 예비 초등 교사들은 천문현상의 설명들이 과학적 모형과는 다른 합성 정신모형들을 가지고 있었으며, '거리 이론' 과 '가리기 이론'이 그들의 정신 모형에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 예비 초등 교사들이 갖는 천문현상의 합성 정신모형의 구조와 근원을 알아보기 위하여 그들의 정신 모형들을 형성하는 틀 이론과 특정 이론을 집중적으로 탐색하였다. 끝으로 연구 결과와 관련된 예비 교사교육에의 시사점을 논하였다.
자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.
최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 예비 중등교사들을 대상으로 '계절 변화의 설명'에 대한 대안 개념과 그 개념에 영향을 주는 요소들을 조사하였다. 본 연구에 참여한 예비교사는 대학교 과학교육학부 2학년 23명, 3학년 23명, 그리고 4학년 28명으로 총 74명이다. 자료 수집은 지필 검사와 개별 면담을 통해 이루어졌다. 연구 결과, 예비 중등교사들은 계절변화 설명에 대한 과학적 개념과 불일치하는 대안 개념들을 가지고 있었으며, '거리 이론'이 그들의 설명에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 예비 중등교사들이 갖는 '계절변화'의 대안개념의 구조와 근원을 알아보기 위하여 그 개념들을 형성하는 틀 이론과 특정 이론을 집중적으로 탐색하였다. 끝으로 연구 결과와 관련된 예비 교사교육에의 시사점을 논하였다.
무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.
The geodesics on the round 2-sphere $S^2$ are all simple closed curves of equal length. In 1903 Otto Zoll introduced other Riemannian surfaces with the same property. After that, his name is attached to the Riemannian manifolds whose geodesics are all simple closed curves of the same length. The question that "whether or not the set of Zoll metrics on 2-sphere $S^2$ is connected?" is still an outstanding open problem in the theory of Zoll manifolds. In the present paper, continuing the work of D. Jane for the case of the Ricci flow, we show that a naive application of some famous geometric flows does not work to answer this problem. In fact, we identify an attribute of Zoll manifolds and prove that along the geometric flows this quantity no longer reflects a Zoll metric. At the end, we will establish an alternative proof of this fact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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