집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.
Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.
This study aims to analyze the projects of Rem Koolhaas and Kazuyo Sejima in terms of program organization and spatialization methods. Diagrammatic methods are frequently used in their design process and are articulated in the graphical presentations in many publications to explain their projects. Even though diagrammatic methods can be used in diverse ways, Koolhaas and Sejima tend to use them to systematically organize the given programs in their specific ways. Furthermore this organization generate spatialization process in which the final building form is flexibly derived from the process itself. After the detailed studies for each architectsquot concepts, design process, and several unique characteristics that have vital roles to construct their ideas into real building were found. This research has a couple of steps to critically analyze the spatialization process: Conceptual Background, Circulation Organization, Structural Method and Furniture. After the examination based on these elements, similarity and difference between two architects are discussed in the conclusion. Ultimately it has been found that there are unique design development processes in each architectquots projects even though they tend to apply somewhat similar program-based spatialization process. It has originated not only from the each architectquots personal view of architecture, but also from the cultural backgrounds. It is hoped that this sort of comparative study would generate more diverse discussions in program-based design process as well as clear application of any related methods.
There is no place in the scriptures of Daesoonjinrihoe(大巡眞理會) where Indian philosophy is directly discussed. The philosophies dealt with in Daesoon thought are mostly those of Christianity, Confucianism, Buddhism, and Taoism. Of course, the thoughts that are not widely known and those that are not considered to be worth comparing with the Daesoon thought must have been omitted. It seems that Indian philosophy and Daesoon thought have considerable similarity. First of all, the two philosophies are rooted in religion. True, there is no dearth of religious philosophies in the East, for instance, Confucianism and Taoism, and yet comparing Daesoon thought and Indian philosophy is significant because they both presuppose a theistic paradigm. At the core of the two perspectives, there is personal God, i.e., Isvara or Gucheon Sangje (九天上帝), upon whom human beings and the world absolutely depend as his creation. Unlike traditional Christian theology, the two philosophies are alike in being indifferent to proving the existence of the deity and focusing on his form and role. In this article, the author try to examine the meaning of the four tenets of Daesoonjinrihoe(Eumyanghapdeok 陰陽合德, Shininjohwa 神人調化, Haewonsangsaeng 解冤相生, Dotongjingyeong 道通眞境) from the perspective of Indian philosophy in general, Purusa-sukta of Rig-veda, theistic Upanisads, and Ramanuja's Visistadvaita(限定不二論) in particular. Before making up the main subject, the author inquires into the characteristics of Ultimate Reality in Daesoon thought and Indian philosophy.
Sung Il Hwang;Joon Seo Lim;Ro Woon Lee;Yusuke Matsui;Toshihiro Iguchi;Takao Hiraki;Hyungwoo Ahn
Korean Journal of Radiology
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제24권10호
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pp.952-959
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2023
Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.
In this study, based on previous research on personal broadcasting, we indirectly measured content quality, YouTuber attributes, user satisfaction, and behavioral intention, which are latent variables that cannot be directly measured, as measurement variables, and then measured theoretically between the latent variables. In order to analyze the causal relationship, we used a structural equation model to determine to what extent the content quality of the YouTube mukbang channel and the YouTuber's attributes influence behavioral intentions such as purchase, recommendation, and continued use according to viewers' satisfaction with use. We intend to analyze and verify the relationship between related variables. The research results are as follows. First, the value, relevance, timeliness, completeness, and data quantity of content quality were found to have no significant impact on user satisfaction. Second, the trustworthiness, expertise, attractiveness, and intimacy of YouTuber attributes were found to have a significant impact on user satisfaction, but the similarity of YouTuber attributes did not have a significant impact on usage. Third, user satisfaction was found to have a significant impact on behavioral intentions and purchase intentions. However, user satisfaction was not found to have a direct significant impact on recommendation intentions or continued usage intentions.
세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.
영상실감을 위한 시각과 청각의 이용은 많은 발전을 이루어 왔다. 그러나 후각을 이용한 영상의 실감증대는 기술적 한계와 기초연구의 부족으로 구현되지 못하고 있다. 특히 다양한 영상에 필요한 냄새를 각각 구현하는 것은 반드시 해결해야하는 과제이다. 한 가지 방법은 유사한 냄새들의 군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 서로 유사한 다양한 냄새를 포괄하는 냄새군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 냄새 간 쌍유사성 평정에 근거하여 영상에 빈번하게 등장하는 냄새의 군집을 탐색하였다. 먼저 300개의 다양한 냄새를 수집하여 11개의 범주로 구분한 후 각 범주별로 빈도, 선호도, 구체성에 근거하여 152개의 냄새를 선별하였다. 참가자들은 선별된 냄새로 구성 가능한 1,018개의 냄새쌍에 대해 유사성 평정을 실시하였고 이 결과는 다차원척도법(multi-dimensional scaling, MDS)으로 분석하였다. 냄새들의 구체성이 낮을수록 대표냄새의 사용이 용이할 것이라는 판단 하에 MDS 결과를 냄새 구체성이 낮은 순서부터 높은 범주순서로 제시하였다. 즉 꽃, 식물, 과일, 채소범주는 냄새 구체성이 낮아 대표냄새 사용이 용이할 것 같은 범주로 (그림 1), 화학제품, 개인생활용품, 생리적 냄새, 일상적 장소는 구체성이 높은 것과 낮은 것이 섞여 있어 대표냄새 사용에 신중해야하는 범주로 (그림 2), 식재료, 음료, 음식은 구체성이 높아 대표냄새 사용에 어려운 범주로 (그림 3) 분류하였다. 본 연구의 결과는 냄새제작 비용과 시간을 줄이고 소비자에게 합리적인 가격의 실감서비스를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 기존의 보행 분석의 제한점을 개선한 보행분석 방법으로 보행불균형을 판단하기 위해 자체 제작한 좌 우측 고관절, 슬관절의 각도 측정 장비 및 SI 지표를 활용한 판단 시스템과 개인별 보행 상태의 양상을 분석하기 위해 DTW 유사도 분석 알고리즘을 이용한 보행 분석 방법을 제한한다. 실험은 보행 장애가 없는 총 12명의 피험자를 대상으로 정상 보행 및 불균형 보행 실험을 진행하였다. 실험결과 좌 우측 고관절과 슬관절의 각도 측정을 통한 불균형 판단 SI 지수 산출을 통해 정상 보행과 불균형 보행 모두 판단을 할 수 있었다. 개인별 보행특성 분석에서는 실험에 참여한 12명의 피험자를 대상으로 정상보행과 불균형 보행 시 허리 중앙, 좌 우측 허벅지, 발등의 측정 부위에 대한 유사도를 각각 비교하였다. 피험자별 정상 보행 및 불균형 보행 시 측정한 값에 대한 유사도 분석을 통해 보행 동작을 수행하는 동안 항시 같은 패턴의 보행 동작을 유지하는 것이 아니라는 점을 분석 결과 판단할 수 있었다.
집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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