• 한국문헌정보학회지
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• 제49권2호
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• pp.27-49
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• 2015

The purpose of this study is to suggest an appropriate index for evaluating preferences of Web contents by examining the h-index and its variants. It focuses on how successfully each index represents relative user preference towards topical subjects. Based on data obtained from a popular IT blog (engadget.com), subject values of the h-index and its variants were calculated using 53 subject categories, article counts and the 'Likes' counts aggregated in each category. These values were compared through critical analysis of the indices and Spearman rank correlation analysis. A PFNet (Pathfinder Network) of subjects weighted by $h_T$ values was drawn and cluster analysis was conducted. Based on the four criteria suggested for the evaluation of Web contents, we concluded that the $h_T$-index is a relatively appropriate tool for the Web contents preference evaluation. The $h_T$-index was applied to visually represent the relative weight (topic preference by user 'Likes' count) for each subject category of the real online contents after suggesting the relative appropriateness of the $h_T$-index. Applying scientometric indicators to Web information could provide new insights into, and potential methods for, Web contents evaluation. In addition, information on the focus of users' attention would help online informants to plan more effective content strategies. The study tries to expand the application area of the h-type indices to non-academic online environments. The research procedure enables examination of the appropriateness of the index and highlights considerations for applying the indicators to Web contents.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2633-2648
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• 2015

The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.

• 정보관리학회지
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• 제33권1호
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• pp.7-32
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• 2016

본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 '분야적 다양성'을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, '네트워크 응집성'을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제46권3호
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• pp.147-157
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• 2016

This review article aimed to introduce a category of jaw lesions associated with impacted tooth. General search engines and specialized databases such as Google Scholar, PubMed, PubMed Central, MedLine Plus, Science Direct, Scopus, and well-recognized textbooks were used to find relevant studies using keywords such as "jaw lesion", "jaw disease", "impacted tooth", and "unerupted tooth". More than 250 articles were found, of which approximately 80 were broadly relevant to the topic. We ultimately included 47 articles that were closely related to the topic of interest. When the relevant data were compiled, the following 10 lesions were identified as having a relationship with impacted tooth: dentigerous cysts, calcifying odontogenic cysts, unicystic (mural) ameloblastomas, ameloblastomas, ameloblastic fibromas, adenomatoid odontogenic tumors, keratocystic odontogenic tumors, calcifying epithelial odontogenic tumors, ameloblastic fibro-odontomas, and odontomas. When clinicians encounter a lesion associated with an impacted tooth, they should first consider these entities in the differential diagnosis. This will help dental practitioners make more accurate diagnoses and develop better treatment plans based on patients' radiographs.

• 한국측량학회지
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• 제6권1호
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• pp.13-24
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• 1988

원형 구조물의 표면에 대한 삼차원 위치 결정은 여러 면에서 그 응용이 기대된다. 구조물의 진단을 고려해 볼때 이것은 광범위한 범주에서 하나의 의미있는 Topic이 될 것이며, 이러한 위치 결정을 함에 있어 수렴사진의 활용은 종내의 측량에 비해 많은 이점을 가지고 있다. 본 논문은 Metric과 Non-metric Camera를 이용하여 원사형의 피사체를 수렴사진으로 촬영하고 Bundle-Adjustment에 의해 그 결과를 고찰한 것이다. Bundle-Adjustment에 의한 오차 해석으로부터 표준 오차를 비교함과 아울러 Metric과 Nonmetric Camera로부터 얻은 피사체의 삼차원 좌표도 비교하였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제45권4호
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• pp.253-261
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• 2015

In this study, we formulate a new proposal that complements previous classifications in order to assist dental practitioners in performing a differential diagnosis based on patients' radiographs. We used general search engines and specialized databases such as Google Scholar, PubMed, PubMed Central, MedLine Plus, Science Direct, Scopus, and well-recognized textbooks to find relevant studies by using keywords such as "jaw disease," "jaw lesions," "radiolucent rim," "radiolucent border," and "radiolucent halo." More than 200 articles were found, of which 70 were broadly relevant to the topic. We ultimately included 50 articles that were closely related to the topic of interest. When the relevant data were compiled, the following eight lesions were identified as having a radiolucent rim: periapical cemento-osseous dysplasia, focal cemento-osseous dysplasia, florid cemento-osseous dysplasia, cemento-ossifying fibroma, osteoid osteoma, osteoblastoma, odontoma, and cementoblastoma. We propose a novel subcategory, jaw lesions with a radiolucent rim, which includes eight entities. The implementation of this new category can help improve the diagnoses that dental practitioners make based on patients' radiographs.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1420-1426
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• 2008

본 논문은 IEEE 802.11e 무선랜 환경에서 단말 수에 따른 각 AC(Access Category)별 포화 상태의 시스템 처리율과 관련한 기존 결과에 기반을 두어, IEEE 802.11e 무선랜 네트워크에서의 패킷 전송시간 간격을 통해, 각 AC별 매체 접속 지연 시간을 유도한다. 이 매체 접속 지연 시간을 서비스시간으로 갖는 대기행렬모형을 이용하여, 정상 상태에서의 각 AC별 대 기열의 길이와 패킷 지연 시간을 유도한다. 또한, 수치 해석과 모의 실험을 통하여 모형의 정확성을 검증하고 각 AC별 성능을 분석한다.

• 공학교육연구
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• 제24권4호
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• pp.61-74
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• 2021

The purpose of this study is to provide a direction for domestic engineering education research by analyzing the research trends of JEE(Journal of Engineering Education). The results of analyzing research trends regarding research topics, research objects and research methods are as follows. First, by research topic, 'Diffusion of Educational Innovation' was found to have the highest proportion with 52 articles(21%). Second, by research objects, 'university students' showed the highest proportion with 148 articles(53.6%). Third, by research method (large category), 'quantitative research' had the highest proportion with 132 articles(53.2%). By research method (medium category), 'survey research' had the highest proportion with 129 articles(33.5%). Based on the results of this study, future engineering education research should be conducted to contribute to holistic development through diversification of research topics, methods, and objects.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.63-88
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• 2018

본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.579-585
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• 2023

본 연구의 목적은 텍스트네트워트분석을 통해 스토킹에 대한 정치성향의 언론기사 내에 핵심 단어를 탐색하고 내재된 의도를 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 보도된 보수언론기사(조선일보, 중앙일보) 824건, 진보언론기사(한겨레신문, 경향신문) 783건으로 총 1,607건을 선정하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 기법으로 도출된 주제범주의 양상을 탐색하였다. 연구결과는 보수언론과 진보언론의 공통된 토픽은 젠더폭력의 인식개선, 신변보호 및 처벌강도, 스토커 신상공개 도출되었고 두 언론의 상이한 토픽은 보수언론에서는 스토커의 가해행위, '신당역 살인사건'의 개요와 진보언론은 '신당역 살인사건'의 가중처벌요구, (사이버공간의) 성착취 범죄 근절로 구성되었다. 본 연구는 스토킹에 대한 언론기사 간의 이념적 의견에 따라 보도형태에 변화가 있음을 시사한다.