디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 심리적 계약이론, 사회적 정체성 이론, 효과계층모형을 이론적 근거로 하여 광고가 종업원의 조직 동일시에 미치는 영향에 관한 구조적 모형을 제시하였다. 연구결과, 광고 정확성은 광고태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 광고 관련성은 유의한 영향을 미치지 않았다. 그리고 광고태도는 조직 동일시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 본 연구의 결과는 광고에 대한 종업원의 평가가 광고태도를 매개로 하여 조직 동일시에 영향을 미치는 관계를 밝혔다는 점에서 이론적 의의가 있다.
Social media is increasingly being used as a source of information during crises, such as natural disasters and civil unrests. However, the quality and truthfulness of user-generated information on social media have been a cause of concern. Many users find distinguishing between true and false information on social media difficult. Basing on the elaboration likelihood model and the motivation, opportunity, and ability framework, this study proposes and empirically tests a model that identifies the information processing routes through which users develop trust, as well as the factors that influence the use of these routes. The findings from a survey of Twitter users seeking information about the Fukushima Daiichi nuclear crisis indicate that individuals evaluate information quality more when the crisis information has strong personal relevance or when individuals have low anxiety about the crisis. By contrast, they rely on majority influence more when the crisis information has less personal relevance or when these individuals have high anxiety about the crisis. Prior knowledge does not have significant moderating effects on the use of information quality and majority influence in forming trust. This study extends the theorization of trust in user-generated information by focusing on the process through which users form trust. The findings also highlight the need to alleviate anxiety and manage non-victims in controlling the spread of false information on social media during crises.
The various and serious types of disaster occur everyday and everywhere on the earth. There is no doubt that it is very timely to discuss about the effectiveness and preparedness of disaster. The purpose of this study is to develop a curriculum on the disaster management through reviewing disaster concepts and the disaster management system. For the empirical relevance of the study, researchers participated in a couple or more disaster training program, reviewed references, and consulted to the experts working on action parts in the area. As a result, the 'Integrated Disaster Management System Model (IDMSM)' was designed, in which four dimensions were explained. Then the 'Disaster Curriculum Model (DCM)' was explored with its theoretical framework based on the system model. The developed curriculum is composed of four levels ; the introductory course, the fundamental course, the advanced course, and the expert course. From this DCM, basically the course-outlines of two subjects in the introductory course, 18 subjects in the fundamental course (5 of direct services. 13 of indirect services) were developed. Also each course-outline was explored by its course objective, learning objectives, contents, and its length. Finally to make the most of the results, suggestions are proposed. The governmental considerations on the policy should support the systematic and integrated educational program to practice, appointing 「Disaster School」 or 「Disaster Training Center」 of relevance and accountabilities. The further study should explore the higher levels of the DCM through interdisciplinary efforts, and develop the text aterials. ilities. The further study should explore the higher levels of the DCM through interdisciplinary efforts, and develop the text materials.
In this paper, we adjusted the feedback and learning materials for each learning based on ARCS motivation which applied DEVS methodology. We designed the ARCS professor-student model that expresses the continuous change in the student's attitude toward the class according to the student's attention, relevance, confidence, and satisfaction. It was applied to computational thinking and data analysis classes Based on the designed model. Before and after class, the students were asked the same question and then analyzed for each part of the ARCS. It was observed that students' perceptions of Attention, Relevance, and Satisfaction were improved except for Confidence. we observed that the students themselves felt that they lacked a lot of confidence compared to other ARS through the analysis. Although, Confidence showed a 13.5% improvement after class but it was about 33% lower than the average of other ARS. However, when it was observed that students' self-confidence was 30% lower than other motivational factors it was confirmed that the part that leads C to a similar level in other ARS is necessary.
Purpose: The purpose of this study is to suggest a key quality factor affecting user satisfaction based on quality attribute of weather information system and additionally, a managerial implication for activating weather information service market by analyzing causal relevance between weather information system and business performance. Methods: As its method, a causal relevance of quality factor of weather information system affecting satisfaction and business performance was analyzed by using structural equation model. An enterprise utilized in analysis sample performed a survey by targeting 186 distribution/logistics and general manufacturing company. Results: It was revealed that information, service quality of weather information system exerted a significant influence on user satisfaction and it did not take a significant influence on business performance in terms of quality of information, system and service. A significant relevance between user satisfaction and business performance was strong supported. Finally, it was revealed that utilization level of weather information system had a moderating effect on business performance. Conclusion: Domestic weather information system mainly focused on information utilization based weather information system and additional service level utilizing weather information is very low in practical terms. Therefore, in order to expand domestic weather related service market, systematic market expansion strategy of providing corporate customized service and case enlargement would be required.
정보검색에서 순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 된 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 질의 분해 적합성 피드백 (QSRF)를 이용한 정보 검색 모델을 제안한다. 질의 분해 적합성 피드백 모델의 연산 특성 이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 질의분해 적합성 피드백(QSRF)를 이용한 정보 검색 모델을 제안한다. 질의 분해 적합성 피드백 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.
A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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