Yoshimasi Todo (吉益東洞), who thought that the books on herbal medicines are the reason for the complicated explanation of the effects of herbs, thought that the articles from Treatise on Cold Damage Diseases (傷寒論) and Synopsis of Prescriptions of the Golden Chamber (金匱要略) are the only books that can identify the effects of herbs. He also thought that the practitioners from the later period have added too much on the original text, which led to his thought that the original text of Treatise on Cold Damage Diseases (傷寒論) and Synopsis of Prescriptions of the Golden Chamber (金匱要略) did not have the explanation that involves the theory of yin-yang(陰陽), the five phases(五行), and three yin and three yang(三陰三陽). From this, he investigated the standards of using the herbs in the Synopsis of Prescriptions of the Golden Chamber (金匱要略) by comparing the articles. In this point of view, Yoshimasi Todo (吉益東洞) said that Poria Scleotium (茯笭) treats palpitations (悸) and 肉瞤筋惕. This meant the symptom of unvoluntary palpitations and the trembling of muscles with wrenching pain. Also, he thought that the symptom of Poria Scleotium (茯笭) in the formula of decoction is shown by the symptoms of dizziness, palpatations, vomiting, trembling of muscles, and cramps. This paper studies on the symptoms that seems close to the meaning of the symptom of Poria Scleotium (茯笭) that Yoshimasi Todo (吉益東洞) meant, which can be summarized to palpatations and trembling of muscles. I wish this paper is of help to those who study Treatise on Cold Damage Diseases (傷寒論), Synopsis of Prescriptions of the Golden Chamber (金匱要略), and the medicine of Yoshimasi Todo (吉益東洞).
기존의 교육용 로봇은 산업용 로봇을 사용하거나 토이 로봇을 사용하여 텍스트 기반으로 프로그램 하는 방식을 많이 사용하고 있으며 학습자들은 텍스트 기반 언어 문법으로 인해 로보틱스 학문에 대한 어려움을 겪는 경우가 많았다. 개발된 교육용 로봇은 카메라 및 컬러 트래킹 기능과 탈착 가능한 다양한 센서와 엑츄에이터 모듈, 오픈 하드웨어 지원 및 그래픽 언어기반으로 프로그램 방식을 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 초중학교 소프트웨어 교육의 일환으로 사용되어지어 지고 있는 그래픽 모듈 조립방식의 스크래치를 기반으로 한 프로그램 방식을 사용하는 교육용 로봇을 개발하고 이를 현장 교육에 도입하는 새로운 교육 방식에 대해 언급하기로 한다. 또한 개발된 교육용 로봇을 대상으로 한 커리큘럼의 일례가 제시되었으며 실제 초등학교 학습에 적용한 결과 기존 교육에 비해 학생들의 창의성을 살린 교육의 수월성이 좋은 것으로 파악되었으며 이는 제시된 접근 방법이 타당하고 효율적이라는 것을 보여준다.
문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 엔지니어링 문서에서 각 제목의 머리기호가 그 문서의 논리적 계층 구조를 표현한다는 점을 이용하여 문서 내 각 제목의 계층을 자동으로 분류하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론은 일반 텍스트 문서에서 세부 제목을 추출하는 방법과 추출된 제목의 계층을 정의하는 방법으로 구성된다. 문서의 세부 제목은 문장의 맨 앞에 위치한 머리기호의 형태를 미리 정의된 머리기호 그룹과 비교하여 추출하며, 추출된 제목의 계층은 머리기호 형태의 변화에 따라 각 제목간의 상대적 위치를 파악함으로써 정한다. 제시된 방법론을 이용하여 일반 텍스트 문서를 세부 제목에 따라 구조화된 XML 문서로 변환하는 시범 모듈을 개발하였으며, 20개의 엔지니어링 문서를 대상으로 그 성능을 분석하였다.
웹사이트의 로컬라이제이션은 원천어 홈페이지의 콘텐츠와 텍스트를 그대로 번역하는 것보다 목적어 시장의 문화, 수요 등에 따라 조절하여 수용도를 높이는 과정이다. 본고는 로컬라이제이션의 측면에서 제주관광공사 '비짓제주' 중문 홈페이지의 로컬라이제이션 전략 및 문제점을 검토하고자 한다. 먼저 '비짓제주' 중문 홈페이지와 국문 홈페이지의 비교를 통하여 콘텐츠 선정과 번역에 있어 어떠한 로컬라이제이션 전략을 적용하고 있는지 분석한 다음에 중국 본토 관광 정보 사이트 '마펑워'와 비교하여 차이점을 찾아낸다. 이를 바탕으로 '비짓제주' 중문 웹사이트의 로컬라이제인션 전략을 정리하고 개선할 수 있는 점을 제시한다. 더 나아가 한국 웹사이트 중문 홈페이지의 개설을 위하여 제안해보고자 한다.
본 연구는 구약 성경 코퍼스와 신약 성경 코퍼스, 그리고 구약과 신약 성경을 통합한 코퍼스에서 추출된 키워드 목록의 어휘적 특징을 분석하고, 또 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 분석 방식임을 밝히고자 하였다. 이를 위해 Bible Hub의 NLT 웹사이트에서 성경 파일을 다운받아 약 57만 어절의 구약 성경 코퍼스와 약 20만 어절의 신약 성경 코퍼스를 구축하였다. 목표 코퍼스와 참조 코퍼스의 비교를 통한 키워드 목록을 추출하기 위해서 Scott(2020)의 WordSmith 8.0 프로그램을 사용하였다. 그 결과, 분포도 기반 키워드 분석이 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 키워드 목록의 어휘적 특징을 보다 더 잘 나타낼 수 있었고, 또 코퍼스 내용의 대표성과 변별성을 충분히 충족시킬 수 있는 최적의 키워드 목록을 추출하기 위해서는 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 방식임을 밝혔다.
SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.
본 연구는 코로나 이전과 코로나 이후의 강의평가를 비교 분석하여, 코로나 이후 시대에 대학수업에서 고려해야 되는 사항은 무엇인지를 도출하고자 하였다. 이를 위해 서울시 소재 A대학의 4개년도 자료를 이용하였고, 코로나 이전은 2018년~2019년까지, 코로나 이후는 2020년~2021년까지 자료를 이용하였다. 연구결과에 의하면, 교양의 경우에는 "과제"가 코로나 이전과 이후와 상관없이 빈도 및 연결중심성(DC)이 가장 가장 높은 단어로 나타났으나, 전공에서는 "이해"가 가장 중요한 단어로 나타났다. 에코 네트워크의 분석결과, "동영상" 및 "비대면수업"의 경우에는 어렵다고 느끼고 있으며, 교수와 학생간의 "상호작용"이 중요하다고 생각하고 있었다. 결론적으로 코로나 이후의 교양 수업에서는 과제에 대한 비중을 낮추고, 학생과의 상호작용을 높이는 것이 중요하며, 전공의 경우에는 비대면 수업보다는 대면수업으로 운영하고, 동영상도 어렵지 않게 내용을 구성하는 것이 필요하다는 것을 확인하였다.
본 연구는 수학 교사양성 교육과정 전후 학생을 비교.분석함으로서 사범대학 수학교육과 학생의 수학 및 수학교육에 대한 신념의 변화 또는 차이를 살펴보고, 수학교육의 발전을 위한 시사점을 찾아보는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 수학교육과 1, 4학년 학생들을 각각 수학이란 학문에 대한 인식, 학습방법, 교과지도방법, 교사의 역할과 자격의 네 가지 신념 영역에 대해 비교.분석하였다. 그 결과, 1학년 집단보다는 4학년 집단이 수학 및 수학교육에 관한 신념에 대해 보다 긍정적으로 생각하고 있음을 알 수 있었다. 특히, 수학이란 학문에 대한 영역보다 수학교육적 측면에서의 두 집단 간 신념의 차이가 두드러져, 교사양성 교육과정에서의 '수학교육'이 학생에게 미치는 신념의 변화가 얼마나 중대한지를 이해하게 되었다. 두 집단간 차이의 원인은 문제해결학습, 현실에 근거한 교육, 교재연구 및 실습, 수학원리 체득 등의 다양한 교육활동을 4년간 수행한 결과에 기인된 것으로 간주된다.
소프트웨어의 유사성 비교는 소스코드를 대상으로 한다. 소스코드는 프로그램 언어로 표현된 개발자의 지적 저작권으로 보호된다. 문서형식으로 작성된 프로그램 소스코드는 개발자의 전문지식과 아이디어가 포함된 내용을 포함하고 있다. 소프트웨어 저작권의 불법도용을 판단하기 위한 감정 작업은 원본과 비교본의 소스 코드를 대상으로 파일의 구성과 내용을 검증하는 방법으로 수행된다. 그러나 실제적으로 피고소인 측의 불성실한 목적물 제공으로 소스코드의 일대일 비교감정이 어려운 상황이 증가하고 있다. 이 경우 실행코드에 대한 비교감정이 수행되어야 하며, 역어셈블 방법, 역공학기법, 기능실행의 시퀀스 분석 등의 간접적인 방법이 적용된다. 본 논문에서는 소스코드제공이 어려운 상황에서 시스템과 실행코드 파일을 대상하는 하는 감정 사례를 통해 간접적인 비교결과의 유효성에 대해 분석하고, 감정결과에 활용하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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