본 연구는 국토교육 강화를 위해 두 가지 정책을 제안한다. 하나는 국토관련 학교교육의 내실화다. 여러 선진국의 에에서처럼 우리나라도 선진국을 지향하려면 지리과목을 핵심과목으로 독립시켜 지리교과를 통해 국토교육을 수행해야만 강대국에 도달할 수 있다. 다른 하나는 국토관련 시민교육의 확충이다. 시민교육의 확충은 시민들에게 학교교육에서 미진한 부분을 교육하고 나아가 학교를 졸업한한 이후에 새롭게 대두되는 국토에 관한 내용을 확대하여 교육하려는 것을 의미한다. 시민교육을 통한 국토교육은 3가지 측면으로 제안한다. 첫째는 국토시민대학의 창설이다. 둘째는 국토교육 이벤트사업의 조정 관리다. 국토해양부 후원 하에 국토교육협의회가 중심이 되어 현재 진행되고 있는 여러 국토교육이벤트 사업이 중복되지 않도록 조정할 필요가 있다. 셋째는 국토교육 관련 서적의 출판과 포털사이트 운영이다.
본 논문은 포털 사이트에서 서비스 되고 있는 로드뷰 영상에서 개인정보 보호를 위해 자동차 번호판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 로드뷰 영상에서 번호판 영역은 거리에 따라 서로 다른 특징을 갖고 있으며, 특히 원거리의 번호판 영역은 저해상도 특징으로 인해 번호판 영역을 검출하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 근거리에 있는 번호판 영역은 에지 특징을 이용하고 원거리에 있는 번호판 영역은 MSER 특징을 이용하여 번호판 영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 각각의 방법으로 검출된 영역을 번호판 후보 영역으로 선정하고, 자동차 번호판의 숫자는 구조적 특징을 갖기 때문에 이를 이용하여 최종적인 번호판 영역을 검출하였다. 실험결과, 다양한 로드뷰 영상에서 precision 75%, recall 93%, 그리고 F-Score 80%의 성능평가 결과를 얻었다.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 녹색기술 분야의 지식지도를 구축하고 국내외 녹색기술 정보를 시계열로 비교 분석하여 녹색기술에 대한 연구동향을 파악하고 향후 녹색기술 분야에서 활발하게 연구될 영역을 확인하고자 하였다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원에서 운영 중인 녹색기술정보포털 (www.gtnet.go.kr)에서 제공하고 있는 녹색기술 정보의 키워드를 대상으로 네트워크 분석을 수행하였다. 네트워크 분석은 키워드를 이용하여 수행하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제의 변화를 확인하였다. 그 결과 전체 영문 키워드 중 상위 100대 키워드에 대한 네트워크 분석 결과 주로 태양광 에너지, 바이오매스 등 재생에너지 관련 분야의 중심성이 높은 것으로 나타났다. 또한 년도별 주요 키워드에 대한 추세를 살펴보았을 때, Solar Cell, Nanotechnology, Smart Grid, Fuel Cell 등의 중심성이 증가하고 있는 것으로 나타나, 재생 에너지의 생성 및 활용 분야에 대한 연구개발이 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다.
이 연구는 한국 포털사이트 네이버에 연재된 학원물 웹툰 열편의 폭력 장면에서 나타난 폭력의 빈도, 유형, 그리고 맥락을 분석했다. 내용 분석 결과 작품 1회 당 2.15건의 PAT(Perpetrator-Action-Target)이 나타났다. 폭력의 유형으로는 물리적 폭력이 전체 PAT의 73.2%를 차지하며 가장 많이 나타났다. 등장인물의 캐릭터 특성을 보면 폭력 가해자의 외모가 뛰어난 것으로 설정된 경우가 53.6%인 것으로 나타났다. 폭력 가해자의 캐릭터가 영웅인 경우가 35.9%, 악당인 경우는 37.3%인 것으로 나타났다. 가해자와 피해자가 친구 사이인 경우가 60.8%를 차지했다. 과도한 신체표현, 오버액션, 말풍선과 같은 표현 기법으로 폭력 장면을 희화한 한 장면이 66.7%인 것으로 나타났다. 폭력 동기로는 개인과 집단의 이익과 신념을 위한 수단(29.4%)이 가장 많은 것으로 나타났고, 단순 재미(20.9%)가 그 다음을 차지했다. 폭력에 대한 처벌이나 보상을 알 수 없는 경우(79.9%)가 많은 것으로 나타났다.
본 연구는 국가과학기술문헌센터 건립에 대한 이론적 기반을 수립하는 것으로서 국가과학기술 문헌센터의 기능과 역할에 부합한 적정규모의 최적모형을 도출하기 위한 것이다. 이를 위해 국가 과학기술문헌센터의 기능 중 건물 규모 산출과 설비를 위해 자료공동보존소로서의 콘도미니엄 프로그램 개발과 하이브리드 도서관, 클리어링하우스 등의 기능과 역할을 검토하고, 이에 따라 국가과학기술문헌센터 건물의 공간구성 프로그램 국가과학기술문헌센터의 계획 대지 현황분석과 기본구상을 제시하였다.
Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, was collected. Sixty-four keywords were extracted from 2,213 social texts and transformed into a one-mode matrix using KrKwic, a program for the analysis of Korean text. Semantic network analysis was conducted to understand the network structure and the results were visualized using NodeXL. Keywords included fashion items and materials that require specialized professional laundry services, words related to the establishment of laundry shops, and laundry shop brands. Essential keywords of professional laundry shops included 'luxury,' 'footwear,' 'removal,' 'bag,' 'leather,' 'sneakers,' 'padding,' 'premium,' 'dyeing,' and 'franchise.' These results could be used to deduce that consumers perceive a professional laundry shop as a franchise shop offering specialized professional laundry services. A cluster analysis was conducted to identify the types of consumer perceptions of professional laundry shops. The network was divided into three groups: 'specialized professional laundry service,' 'laundry and repair of winter coats and jackets,' and 'the establishment of a professional laundry shop.' According to the results, consumers perceive professional laundry shops as franchises that offer specialized professional laundry services rather than general laundry services. Therefore, professional laundry shops need a strategy to develop special laundry services that differentiate them from other companies and communicate with consumers about these services.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1259-1269
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2015
최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다.
이 연구는 농촌지역에 있어 컴퓨터의 보급, 또는 보다 광범위하게 정보화의 확산이 지역발전에 미치는 영향을 밝히는 데에 목적이 있다. 이를 위하여 강원도 원주시의 정보화시범마을로 지정된 황둔 송계마을을 사례지역으로 하여 컴퓨터의 보급 활용의 특성으로부터 지역발전의 시사점을 도출하였다. 마을주민들의 컴퓨터사용은 인터넷, 이메일, 마을홈페이지 활용 등의 측면에서 초보적인 수준이지만, 라이프스타일과 마을공동체의 형성에 있어 긍정적인 변화를 가져올 잠재력이 높고 따라서 지역발전의 도구로 사용될 수 있음이 발견된다. 이러한 긍정적인 변화는 주민들이 컴퓨터사용으로부터 얻는 경제적, 사회적, 문화적 혜택을 증대시킴으로써 가능하다고 보인다. 무엇보다도 필요한 것은 컴퓨터의 보급은 외적 동기에 의하여 이루어졌지만 이를 내적 동기로 전환시키고 보다 활발하게 컴퓨터를 사용할 수 있도록 유도하는 일이다.
오늘날 인터넷 사용자들은 유튜브(YouTube)와 같은 온라인 콘텐츠 공유 사이트를 통해 손쉽게 자신의 콘텐츠를 만들고 다른 사람들과 공유하고 있다. 그로 인해 하루에도 엄청난 양의 온라인 콘텐츠들이 쏟아지고 있다. 온라인 콘텐츠들의 홍수 속에서 어떤 콘텐츠가 향후에 인기가 있을 것인지를 예측하는 문제는 일반 이용자들이나 콘텐츠 공유 사이트 운영자들 모두가 관심을 가지는 문제이다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 토론 게시판에 등록된 게시물들의 인기도를 예측하기 위해 게시물의 조회수를 인기 척도로 간주하고 각 게시물의 조회수 변화량을 분석하였다. 게시물의 최종 조회수를 예측하기 위하여 관찰된 조회수 시계열 데이터를 이용하여 지수 함수를 기반으로 하는 조회수 증가 모델을 제안한다. 다음 아고라 게시판의 게시물을 대상으로 한 실험에서 전체 실험 게시물 중 약 90.7%인 20,532개의 게시물이 예측 오차가 10개 이하로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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