본 논문에서는 문헌의 전문을 대상으로 얻어진 4개의 상이한 적합성 판정 세트가 전문검색시스템의 검색효율성 평가에 미치는 영향을 살펴보았다. 각 적합성 판정 세트간의 검색효율성에는 주목할 만한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이는 적합성 개념에 대한 다양한 관점이 검색효율성의 평가에는 커다란 영향을 미치지 못하고 있음을 암시하는 것이다. 그러나, 적합성 정보를 효과적으로 이용하는 정교한 검색기법인 적합성 피이드백을 통합한 검색실험은 계속 연구되어야 할 과제로 제시하고 있다.
본 연구의 주목적은 전문검색시스템의 문제점인 낮은 정확율을 향상시키는 검색기법을 제시하는 것이다. 높은 재현율을 유지하면서 정확율을 증진시키기 위하여 확률검색모형 (이진독립형과 투포이슨독립모형)에 기초를 둔 적합성피이드백을 이용하였고, 이것이 전문검색시스템의 검색효율성에 미치는 영향을 조사하였다.
The purpose of this study is to examine the concept of Greenhouse Effect as understood by middle school high school university students using a closed-form questionnaire. Based on results of the questionnaire which was administered to 619, the extent to which alternative concepts were held was quantified and compared the difference of various group based on grade level. gender, text and major. Also, subjects were divided into two groups, one is middle school students and the other is high school university students and common themes within conceptual framework of each group were identified by factor analysis. The result showed that students confused Greenhouse Effect with ozone layer depletion in stratosphere and linked familiar contamination around everyday life. acid rain. radioactive contamination, nuclear arsenal to Greenhouse Effect. These trends were more appreciable in female than male, biology major than any other major and text did not make any significant difference. In addition, the result of factor analysis showed that two groups linked familiar contamination around everyday life to Greenhouse Effect and high school university students understand the consequences of an increase in the Greenhouse Effect more systematically than middle school student, perceived the relation between the origin of an increase in the Greenhouse Effect and human activity but confused Greenhouse Effect with ozone layer depletion in stratosphere.
2015 개정 정보과 교육과정에서는 문제해결과 프로그래밍 단원을 나선형으로 조직하면서 학교급 별로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 언어의 사용을 제안하였다. 본 연구는 프로그래밍 학습에서 알고리즘 작성이 프로그래밍 학습에 도움을 주는지, 블록형 프로그래밍 학습이 텍스트형 프로그래밍 후행학습에 긍정적 전이효과가 있는지를 확인하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 초등학생 15명을 대상으로 블록형과 텍스트형 프로그래밍 학습을 진행하였다. 연구 결과, 한정된 방법으로 알고리즘을 작성하는 것은 학습자들의 사고 표현을 가로막을 수 있지만 블록형 프로그래밍 학습은 텍스트형 프로그래밍 학습에 긍정적 전이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 초등학교부터 계열성 있는 프로그래밍 교육을 위한 방안을 제시하였다는 것에 의의가 있다.
Dharmalingam, Sivanesan;Park, Ki Tae;Lee, Ju-Yeol;Park, Il-Gun;Jeong, Soon Kwan
Journal of Industrial and Engineering Chemistry
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제68권
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pp.335-341
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2018
We report the catalytic effects of metal oxides on the $CO_2$ absorption rate in an aqueous potassium salt of ${\text\tiny{L}}-lysine-HCl$ using the vapor liquid equilibrium method. The best $CO_2$ absorption rate obtained through testing metal oxides in a highly concentrated potassium salt of amino acids (2.0 M) was identified using CuO. The recyclability of the metal oxides was tested over three cycles. The catalyst CuO was found to enhance the absorption rate of $CO_2$ by 61%. A possible mechanism was proposed based on NMR spectroscopy studies. Further, the effect of change in liquid absorbent viscosity on $CO_2$ absorption is discussed.
이 연구는 국회 상임위원회 법제사법위원회 회의록을 분석 대상으로 자동화된 텍스트 분석 방법의 WORDFISH 알고리즘을 적용해 정치엘리트의 이념성향 변화 패턴을 추정하였다. 법제사법위원회의 경우 행정부 교체 전후의 간기(間期)에서 이념성향의 변화를 겪고 있었다. 한국 국회 내 이념성향의 변화는 미국의 경우에서처럼 정당을 중심으로 동시적으로 이루어지기보다는 한 시점의 이념성향에 대한 반응 혹은 집권 정부의 교체에 대한 반응에 따라 변화되고 있다. 법제사법위원회 회의록에 나타난 이념성향의 변화는 국회 대수별, 연도별 시기적 효과가 발생하지 않을 때 국회의원 소속 정당의 이념성향, 선수(選數) 등 개인의 특성 효과가 나타나고, 개인의 특성 효과가 나타나지 않을 때 시기 자체의 효과가 나타났다. 즉, 이념성향 변화를 추동하는 거시적 효과가 발생할 때 미시적 효과가 사라지고, 거시적 효과가 사라질 경우 미시적 효과가 나타난 것이 확인되었다.
인터넷의 웹페이지는 다양한 형태로 존재하지만, 크게 텍스트 중심의 웹페이지, 텍스트와 이미지로 구성된 웹페이지, 그리고 텍스트와 동영상으로 구성된 웹페이지로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 제작방식에 따라서 변하는 소비자들의 지각된 위험 수준과 미디어 풍부성이 미치는 영향을 분석하며, 이들 요인이 고객만족에 미치는 영향을 분석한다. 분석결과, 텍스트 형식의 웹페이지가 텍스트와 이미지 혹은 동영상으로 구성된 웹페이지에 비해서 지각된 위험 중 성능위험, 심리적 위험, 시간 위험 등으로 구성된 개인적 위험을 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. 또한, 미디어 풍부성 측면에서는 텍스트와 이미지 혹은 동영상으로 구성된 웹페이지가 텍스트 위주의 웹페이지에 비해서 상징성 및 사회적 실재감이 높은 것으로 조사되었다. 그리고 개인적 위험 및 텍스트 형식의 웹페이지는 고객 만족에 음의 영향을 미치며, 상징성 및 사회적 실재감은 양의 효과를 가진다. 본 연구는 지각된 위험과 미디어 풍부성의 개념을 콘텐츠 제작방식과 연결시킴으로써 기대와는 달리 동영상 콘텐츠가 폭발적으로 성장하지 못한 점에 대해서 규명한데 의의를 둔다.
문자 영역 검출이란 수기 혹은 인쇄된 문서에서 문자의 영역을 검출하는 기술이다. 검출된 문자 영역들은 인식 단계를 거쳐 디지털화되며 이는 활용 목적에 따라 다양한 곳에서 활용된다. 하지만 문자 단위의 검출 결과는 대용량 문서를 인식해야 하는 산업 현장의 문자 인식 단계에는 적합하지 않다. 또한, 문서 내 존재하는 표는 문자 영역 검출 단계에서 오검출을 야기하며 이는 문자 인식 단계에서 악영향을 끼친다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 표의 테두리 정보를 활용한 문자 영역 검출 방법을 제안한다. 표의 테두리 정보를 활용하기 위하여 제안하는 방법은 2개 디코더를 추가하고 간접적인 학습을 유도하기 위하여 각 디코드의 흐름을 조절하였다. 실험을 통해 표의 테두리 유사 라벨을 이용한 약지도 학습 방법이 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2390-2406
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2022
Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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