본 논문에서는 표층 언어 표현의 응집성 (coherence)이 과학 텍스트의 이해에 어떤 효과를 주는지에 대해 검토하였다 이 연구는 응집성의 강도가 과학 텍스트 이해의 정도와 관계가 있는 지 검토하고. 텍스트의 이해가 지엽적 응집성과 총체적 응집성의 관점으로 어떻게 설명될 수 있는지, 또는 다른 요인과 어떠한 관계가 있는지 조사하였다. 이해에 대한 응집성 강도의 효과를 알아보기 위하여 원인, 반복, 직시사 (deixis). 정박 (anchoring)등의 응집장치 (cohesive devices)를 이용하여 텍스트의 응집성 강도를 조작하였으며. 이에 대한 오프라인 처리 과제를 실시하였다 실험 결과, 응집성이 강한 텍스트가 보다 용이하게 이해된 것으로 나타났다 단락별로 분석된 회상 및 재인 검사의 결과에서는 응집장치의 종류에 따른 응집성 효과가 선택적으로 나타났다 이는 응집장치의 지엽적 효과가 일관적이지 않다는 것을 의미하는 것으로 보인다. 한편 텍스트의 주제가 얼마나 긴밀하게 연결되었는지 분석한 결과. 주제 연결 (topic continuity)의 긴밀성 정도가 텍스트 이해와 관련되어 있음을 발견하게 되었다 이러한 결과는 텍스트 이해가 지엽적 응집성의 선택적 효과에 의해 구축되는 상향적 (bottom-up) 과정뿐만 아니라. 텍스트 전체를 지배하는 하향적 (top-down) 과정에 의해 촉진됨을 암시한다
Background: As personalized healthcare industry has attracted much attention, big data analysis of healthcare data is essential. Lots of healthcare data such as product labeling, biomedical literature and social media data are unstructured, extracting meaningful information from the unstructured text data are becoming important. In particular, text mining for adverse drug reactions (ADRs) reports is able to provide signal information to predict and detect adverse drug reactions. There has been no study on text analysis of expert opinion on Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) databases in Korea. Methods: Expert opinion text of KAERS database provided by Korea Institute of Drug Safety & Risk Management (KIDS-KD) are analyzed. To understand the whole text, word frequency analysis are performed, and to look for important keywords from the text TF-IDF weight analysis are performed. Also, related keywords with the important keywords are presented by calculating correlation coefficient. Results: Among total 90,522 reports, 120 insulin ADR report and 858 tramadol ADR report were analyzed. The ADRs such as dizziness, headache, vomiting, dyspepsia, and shock were ranked in order in the insulin data, while the ADR symptoms such as vomiting, 어지러움, dizziness, dyspepsia and constipation were ranked in order in the tramadol data as the most frequently used keywords. Conclusion: Using text mining of the expert opinion in KIDS-KD, frequently mentioned ADRs and medications are easily recovered. Text mining in ADRs research is able to play an important role in detecting signal information and prediction of ADRs.
Recently, due to the increase of the use of scanned images, the text segmentation techniques, which play critical role to optimize the quality of the scanned images, are required to be updated and advanced. In this study, an algorithm has been developed based on the modification of Gaussian mixture model (GMM) by integrating the calculation of Gaussian detection gradient and the estimation of the number clusters. The experimental results show an efficient method for text segmentation in natural scenes such as storefronts, street signs, scanned journals and newspapers at different size, shape or color of texts in condition of lighting changes and complex background. These indicate that our model algorithm and research approach can address various issues, which are still limitations of other senior algorithms and methods.
Social network service (SNS) data related to green tourism were used to estimate preferred tour sites and users' interests. Keywords related with green tour activities were employed to search the SNS data. SNS data were collected from Korean blogs such as Naver and Daum from June $1^{st}$ to August $31^{st}$ between 2015 and 2017 using text-mining solution. During the study period, seven hundred and five posts were analyzed. Associated words that frequently co-occurred with keywords were classified into different categories depending on the nature of associated words. Associated words included swimming pools and camping sites (location); experience and swimming pools (attribute); and water play and culture (culture/leisure). Our data suggest that SNS users with experience of green tourism in Korea exhibited interest in green tourism with swimming pools, camping sites, experience, water play and/or culture rather than particular popular sites. Based on the findings, it is recommended that preferred facilities such as swimming pools should be provided at green tourism sites to meet the users' needs and to facilitate green tourism.
The purpose of this study is to introduce the science-play in the regular class, stimulate the student's curiosity, motivate them and take active part in their science class. To make an effective science class, we developed the science-play activity instead of experiments in the text, and applied it to the class. The experimental group has statistically meaningful results in the science process skills, expecially in subordinate elements such as observation, deduction, expectation, data analysis and assumption establishments(p<.01). However, the comparative group has no meaningful results in the science process skills. Though the average value of the science related attitude in the experimental group had only a little increase and had no statistically meaningful results, that in the comparative group has decreased during the same period. As for the experimental group, the science-play activities were repeated and their science related attitude has increased a little. Even though there were no meaningful statistic results(p>.05), the science-play activity was effective in the science related attitude. As a result of this research, it could be said that the science-play activity can improve the student's science process skills and the science related attitude, and the science-play program should be further developed and applied to make easy and effective science classes.
본 논문은 창극 <서편제>에서 자기반영성을 드러내는 장면들을 분석하였다. 이 작품은 판소리와 소리꾼의 이야기를 다루고 있으며, 창작 창극임에도 불구하고, 작창 없이 기존 판소리의 눈대목들을 짜깁기한 작품이라는 점이 독특하다. 이러한 특성들은 작품 속에서 다양한 자기반영적 장면들과 관련된다. 판소리에 대한 나르시시즘적 언급은 이 작품이 전통 판소리의 예술성을 계승한 것처럼 보이도록 만들고, 극중극과 역할놀이는 실제극과 실제 등장인물이 더 사실적으로 보이도록 해준다. 또한 <심청가>의 서사와 음악을 끌어 들여서, 관객 스스로 적극적으로 이 작품과 기존 판소리의 연결고리를 찾도록 한다. 즉 창극 <서편제>의 자기반영성은 환영을 파괴하기보다는, 새로운 환영을 낳기 위해 환영의 속임수 장치의 일부를 공개하는 방식으로, 보수적 자기반영성을 드러낸다.
스포츠의 경기에서 비디오 문자는 득점이나 선수명과 같은 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 골프 동영상에서 선수명 정보를 강건하게 인식하는 방법을 제안한다. 골프 경기의 경우, 원하는 선수의 플레이 장면을 검색하고자 하는 요구가 많은 스포츠 종목이다. 이러한 기능을 구현하기 위해 골프 동영상에 포함된 문자 정보를 이용한다. OCR 에 의해 검출된 문자 정보를 인식한 후, 사전 등록된 선수명 DB 를 이용해 선수명 정보를 인식한다. 이렇게 획득된 선수명 정보를 이용해 원하는 선수의 플레이 장면을 검색할 수 있도록 하였다. 다양한 골프 동영상에 대하여 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 강건하게 선수명을 인식하는 것을 확인하였다.
Objectives : We would like to study what is the most appropriate "feature" to effectively perform authorship attribution of the text of Traditional East Asian Medicine Methods : The authorship attribution performance of the Support Vector Machine (SVM) was compared by cross validation, depending on whether the function words or content words, single word or collocations, and IDF weights were applied or not, using 'Variorum of the Nanjing' as an experimental Corpus. Results : When using the combination of 'function words/uni-bigram/TF', the performance was best with accuracy of 0.732, and the combination of 'content words/unigram/TFIDF' showed the lowest accuracy of 0.351. Conclusions : This shows the following facts from the authorship attribution of the text of East Asian traditional medicine. First, function words play an important role in comparison to content words. Second, collocations was relatively important in content words, but single words have more important meanings in function words. Third, unlike general text analysis, IDF weighting resulted in worse performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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