시맨틱 웹 프로그래밍은 아직 발전 과정 상 초기 단계로서 API에 의존하고 있어, 컴파일 시 에러 검출이 어려우며 프로그래밍 생산성이나 실행 효율성이 낮다. 이를 극복하기 위한 여러 연구 중 하나로 기존 프로그래밍 언어를 확장하여 시맨틱 웹데이터 처리를 위한 전용 프로그래밍 언어를 만드는 작업들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 RDF (Resource Description Framework) 전용 프로그래밍 언어인 Jey로 작성된 프로그램의 효율성을 높이기 위한 방법으로 Jey의 SPARQL 지원 구조에 캐싱 기법을 추가하여 성능을 높이는 방법을 제안한다. 프로그램 정적 분석을 바탕으로 캐시 대상이 판별되므로 정확도를 높이며 성능향상에 기여하게 된다.
The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program. From those data, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of hospitality and destinations was high. In addition, the web visibility was also high for convention center programs, such as festival, exhibition, k-pop and event; hospitality related words, such as tourists, service, hotel, cruise, cuisine, travel. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named "Coex", "Bexco", "Nations" and "Hospitality". It is expected that this diagnosis on food exhibition at convention center according to changes in domestic environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing convention marketing strategies.
다국어로 구축된 학술정보 시스템의 통합검색 환경을 구현하기 위해서는 다국어 전문용어에 대한 해석을 제공하고 전문용어의 분야별 분류정보를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 다국어 환경의 통합 정보검색 시스템을 운용할 수 있도록 기반시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 다국어 의미망으로 상호 연결된 과학기술 전문용어 체계를 구축하는 방법과 다단계 연결노드에 대한 최단거리 탐색 기법을 소개하였다. 또한, 생성된 용어군집 결과를 해석하기 위한 기초분석을 수행하여 향후 심도있는 분석연구를 수행하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.
This study investigated the semantic network based on the focus of the fashion image and SNS text utilized by global SPA brands on the last seven years in terms of the quantity and quality of data generated by the fast-changing fashion trends and fashion content-based media environment. The research method relocated frequency, density and repetitive key words as well as visualized algorithms using the UCINET 6.347 program and the overall classification of the text related to fashion images on social networks used by global SPA brands. The conclusions of the study are as follows. A common aspect of global SPA brands is that by looking at the basis of text extraction on SNS, exposure through image of products is considered important for sales. The following is a discriminatory aspect of global SPA brands. First, ZARA consistently exposes marketing using a variety of professions and nationalities to SNS. Second, UNIQLO's correlation exposes its collaboration promotion to SNS while steadily exposing basic items. Third, in the case of H&M, some discriminatory results were found with other brands in connectivity with each cluster category that showed remarkably independent results.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권1호
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pp.227-233
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2024
This study was conducted to understand the essential structure and meaning of the experience of participating in the Jigsaw class designed to achieve the learning goals for nursing students with different basic learning abilities, and to prepare a plan for each individual to learn as a collaborator rather than a competition with each other. As a study based on Giorgi's phenomenological research method and in-depth interviews, data collection was collected from 10 study participants from December 1, 2023 to December 20, 2023. The main question used in the interview was "What impressed you after participating in Jigsaw teaching meathod?" The transcribed data were analyzed through the stages of overall recognition, classification of semantic units, transformation of semantic units into psychological expressions, and integration into general structures according to Giorgi's qualitative analysis method. As a result, a total of 89 semantic units, 35 essential psychological meanings, 13 sub-components, and 6 components were derived. The six components include 'good communication', 'difference appear in material preparation', 'easy to understand', 'finding team members who form a learning atmosphere well', 'A talkative class', and 'Unprepared team members are uncomfortable'. Based on the above results, it is expected that students in a passive position in class will become teachers themselves, take responsibility for preparing for learning, and provide useful basic data for developing programs that cooperate among students.
본 연구 목적은 마리나항만법을 대상으로 언어 네트워크 방법을 적용하여 법조문에 대한 내용을 분석하고 법률 특징과 구조적 모습을 계량적으로 제시하는데 있다. 언어 네트워크 분석은 단어와 단어사이의 네트워크 구조를 파악하여 그 구조와 형태를 파악할 수 있으며, 전통적 내용 분석이 지닌 단점을 보완하는데도 용이하다. 분석 대상은 최근 개정된 마리나항만법 전문(1~4장)이며 부분적으로는 구분된 장중 분석에 의미가 있는 일부(제2장, 제3장, 제4장)로 설정하였다. 분석 결과 마리나항만법은 마리나항만개발에 집중된 구조적 특징을 지니고 있고 마리나산업의 육성에 관한 종합적 관점보다는 하드웨어적 시설적 설치에 집중된 구조를 지니고 있었다. 또한, 사업체 및 인력 양성 등이 일부 포함되었으나 시설 설치보다는 상대적 중요성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 다만, 연구 방법상 법구조적 시각에 국한된 결과만을 도출하는 한계도 있으나, 현재 법률의 구조와 특징을 파악하고 진단함으로써 후속 연구의 기초자료로 활용될 수 있다는데 의의가 있다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 토대로 마리나 정책에 대한 정부 성과나 추진 실적과 비교 등이 진행되기를 기대한다.
학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식은 이공계 직업동기와 과학학습동기에 큰 영향을 미친다. 특히 미래의 국가 과학기술발전의 핵심 동력인 과학영재학생들이 지속적으로 과학을 하는데 있어 과학관련 직업에 대한 긍정적 인식은 중요한 역할을 한다. 이 연구는 언어네트워크 분석법을 통하여 중학교 과학영재와 일반학생들의 과학과 관련된 직업에 대한 인식을 비교 분석하였다. 이를 위하여 학생들이 인식하고 있는 과학과 관련된 직종으로 구성된 네트워크를 구조화 한후, 네트워크 분석을 수행하여 두 집단의 인식 네트워크의 구조적 특성을 확인하였다. 과학영재학생들과 일반학생들의 네트워크를 비교분석한 결과, 첫째, 과학영재들은 일반학생들에 비하여 과학과 관련된 직업의 종류에 있어 다양했으며, 직업명의 구체성이 있었다. 둘째, 물질과학자와 의사는 과학영재와 일반학생 모두의 과학관련 직업 인식망에서 가장 중심적인 위치를 차지하였다. 또한 교수, 컴퓨터 및 수학 관련 직업은 과학영재의 인식망에서는 상대적으로 높은 중심성을 나타낸 반면, 일반학생의 인식망에서는 낮은 중심성을 보이며 과학영재와 일반학생들의 인식의 차이를 확인하였다. 셋째, 기술적 직업은 과학영재와 일반학생들의 인식망의 외곽에 위치하여, 학생들은 기술적 직업을 과학과 관련된 직업으로 쉽게 떠올리지 못함을 확인할 수 있었다. 이 연구는 과학영재 학생들의 진로 지도를 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
이동 컴퓨팅(mobile computing) 환경이 가지는 통신 대역의 협소함과 이동 기기의 에너지 제약 때문에 데이타 베이스 서버에서 다수의 이동 클라이언트로 데이타를 전달할 때는 브로드캐스트 (broadcast)가 효과적이다. 기존의 여러 가지 브로드캐스트 방법은 클라이언트의 데이타 접근 빈도(access frequency)를 이용하여 전송 스케줄을 정하거나, 데이타들의 시맨틱 관계(semantic relationship)를 이용하여 전송 스케줄을 결정하였다. 데이타의 접근 빈도만을 반영하는 경우 클라이언트들이 접근하는 데이타들의 의미적 관계를 고려하지 않으므로 클라이언트가 밀접한 시맨틱 관계를 갖는 데이타를 차례로 접근해야 하는 경우 오랜 시간 동안 무선 채널을 듣고 있어야 한다. 시맨틱 관계만을 반영하여 전송 스케줄을 작성하면, 클라이언트가 시맨틱 관계는 없으나 접근 빈도가 높은 특정 데이타를 자주 접근할 필요가 있는 경우, 클라이언트의 데이타 접근 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 데이타 접근 빈도와 시맨틱 관계를 함께 반영하여 이동 클라이언트의 데이타 접근 시간을 개선한 효율적인 하이브리드 데이타 브로드캐스트 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 하이브리드 브로드캐스트 방법은 데이타 접근 빈도에 의해 브로드캐스트 스케줄을 생성한 후, 스케줄 상 데이타 전송 위치를 시맨틱 관계에 따라 조정한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교 분석하여 우리의 방법이 효율적임을 보인다.
본 연구는 소프트웨어에 대해 초등학생들이 가진 이미지를 의미분별법을 이용하여 분석하였다. 검사의 항목은 총 35쌍의 소프트웨어 이미지 형용사를 선정하여 요인분석을 통해 7개의 주요인으로 구분하고 초등학생을 대상으로 조사하였다. 성별 간 SW이미지를 분석한 결과 남학생보다는 여학생이 소프트웨어를 어렵고 복잡하게 여기며 느리고 갖고 싶지 않다는 인식을 보였다. 또한 소프트웨어에 대한 자기 인식의 분석 결과 소프트웨어에 대해 잘 안다고 인식할 경우 소프트웨어에 대한 긍정적인 용어를 선호하고 있었다. 학년간 분석에서 고학년이 될수록 소프트웨어를 어렵고 복잡하며 소프트웨어의 객관적인 특징에 대한 답변을 하였다. 본 연구를 통해 소프트웨어 교육이 정규교과로 안착되는데 필요한 방향을 안내하였다.
고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발 초기단계에 정확한 요구사항 정의 및 분석이 필요하다. 그러나 대부분의 자연어 기반의 요구사항 문장 표현은 부정확성과 이해도 어려운 실정이다. 또한 요구사항은 같은 의미를 가진 객체나 용어들이 중복 식별된다. 이를 해결하기 위해 고객 요구사항을 언어학적 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 요구공학 언어학자인 Fillmore의 의미론적 분석 방법을 요구공학에 접목하고, 의미론적 분석 개선 방안을 제안한다. 이 방법은 자연어 기반의 요구사항을 Goal Oriented Use Case Modeling 통해 쉽게 읽고 이해 가능한 요구 사항 분석이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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