Nuclear Power Plant consists of about 1.4 million facilities. and the design standards and design requirements for the continuos utilization and safety of facilities are complexly connected with the facilities. When a design change for facilities or design requirements is occurred at the time of construction or operation, there are a lot of facilities, design requirements, and design bases that are affected by the facilities or design bases being changed. The above design changes are so complex that the existing document-bases design change process is time-consuming and may also cause human error. In this study, we developed a design requirement taxonomy that can be applied to the data-centric design bases document that can improve it. To do this, we analyze the design elements from the highest level to the lowest level applied to the nuclear power plant, and classify the design elements according to the characteristics of the design elements.
In 1966, the International Classification of Viruses (ICNV) was established to standardize the naming of viruses. In 1975, the organization was renamed "International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV)," by which it is still known today. The primary virus classification provided by ICTV in 1971 was for viruses infecting vertebrates, which includes 19 genera, 2 families, and 24 unclassified groups. Presently, the 10th virus taxonomy has been published. However, the early classification of viruses was based on clinical results "in vivo" and "in vitro," as well as on the shape of the Phenotype virus. Due to the development of next-generation sequencing and the accompanying bioinformatics analysis pipelines, a reconstruction of the classification system has been proposed. At a meeting held in Boston, USA between June 9-11, 2016, there was even an in-depth discussion regarding the classification of viruses using metagenomic data. One suggested activity that arose from the meeting was that viral taxonomy should be reconstructed, based on genotype and bioinformatics analysis "in silico." This article describes our efforts to achieve this goal by construction of a web-based system and the extension of an associated database, based on ICTV taxonomy. This virus taxonomy web system was designed specifically to extend the virus taxonomy up to strain and isolation, which was then connected with the NCBI database to facilitate searches for specific viral genes; there are also links to journals provided by the EMBL RESTful API that improves accessibility for academic groups.
This paper proposes an approach using taxonomic relatedness for answer-type recognition and type coercion in a question-answering system. We introduce a question analysis method for a lexical answer type (LAT) and semantic answer type (SAT) and describe the construction of a taxonomy linking them. We also analyze the effectiveness of type coercion based on the taxonomic relatedness of both ATs. Compared with the rule-based approach of IBM's Watson, our LAT detector, which combines rule-based and machine-learning approaches, achieves an 11.04% recall improvement without a sharp decline in precision. Our SAT classifier with a relatedness-based validation method achieves a precision of 73.55%. For type coercion using the taxonomic relatedness between both ATs and answer candidates, we construct an answer-type taxonomy that has a semantic relationship between the two ATs. In this paper, we introduce how to link heterogeneous lexical knowledge bases. We propose three strategies for type coercion based on the relatedness between the two ATs and answer candidates in this taxonomy. Finally, we demonstrate that this combination of individual type coercion creates a synergistic effect.
본 연구에서는 정책정보서비스를 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 BRM분류체계분석, 문헌분석, 정책정보제공사이트 분류체계분석, 분류전문가논의과정, 정책정보수요자대상 설문조사 및 면담조사, 정책정보자료의 실제적 구축을 통한 경험적 검증과정을 거쳤다. 최종적으로 BRM 분류체계를 수정 보완하여, 정책정보관련 정보자원을 제공하기에 적합한 분류체계를 제안하였다. 전문가 논의 과정을 거쳐 정책정보서비스에 적절한 BRM 분류 단계를 3단계로 확정하였다. 국내외 정책정보제공사이트를 제공하고 있는 기관의 분류체계와 서비스 조사를 통해 BRM 분류체계가 정책정보자료 제공을 위해 적합하다는 것을 확인하였다. 실무자 면담 조사를 통해 BRM의 적절성 확인과 개선점을 도출하였다. 설문조사를 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류체계 사용의 적절성과 BRM 주제분야별 보완요구사항을 분석하였다. 마지막으로 경험적 검증을 통해 정책정보서비스를 위한 BRM 분류 체제의 주제 내용을 확정하였다.
컴퓨터에 의한 지능형 의미기반 지식/정보의 자동처리를 위해서는 사람이 보유하고 활용하는 상식을 포함한 지식을 정형화하고 체계적으로 표상하여 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있도록 하여야 한다. 이의 필요성은 각 분야에서 널리 공감되고 있고 온톨로지라는 지식/정보 표현 포맷으로 그 표상 형식이 수렴되고 있다. 그러나 사람이 가지고 있는 지식과 정보는 매우 비정형적이고 때로는 모호한 개념에 기반하고 있어, 이를 정형화하기가 어렵다. 본고에서는 비질료적인 개념에서 직접 온톨로지를 구축하지 않고 개념을 그대로 사상한다고 여겨지는 언어기호 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 방법론을 논의한다. 기존의 개념분류체계에서 고찰된 개념간의 관계와 언어학적으로 규명된 어휘 간의 관계가 밀접히 일치함을 보이고 바로 활용할 수 있는 자료가 풍부한 어휘 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 구체적인 알고리듬을 제시한다. 여기에서 온톨로지 표현 포맷은 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)의 OWL을 채택했다.
In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user's clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.
과학자들은 연구 과정에서 다양한 시각적 표상을 다양한 방식으로 활용한다. 과학 교수 학습 과정에서도 시각적 표상은 과학 개념을 가르치거나 이해하기 위한 수단으로, 또 학생의 과학적 사고를 촉진하고, 탐구 능력을 증진시키기 위한 도구로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 과학 교수 학습 과정에서 효과적인 시각적 표상 활용을 촉진하고, 체계적인 과학교육 연구의 기초를 제공하고자 하는 목적으로 시각적 표상능력의 교육목표 분류체계(visual representation competence taxonomy: VRC-T)를 개발하였다. VRC-T는 시각적 표상 유형과 인지 과정, 2개 차원으로 구성하였고, 선행 연구를 고찰하여 초기 모형을 개발한 뒤 교사 중심의 타당도 검토 결과, 전문가 중심의 타당도 검토 결과를 반영하여 최종 모형을 개발하였다. 최종 모형에서 시각적 표상 유형은 크게 '기술적 표상', '과정적 표상', '설명적 표상'으로 구분하였으며, 시각적 표상의 인지 과정은 크게 '해석하기', '통합하기', '구성하기'로 구분하였다. VRC-T의 타당화 과정과 각 세부 범주의 개요 및 예시를 설명하였고 가능한 활용 방안을 제안하였다.
전통적으로 건설 산업 분야는 패싯 분석 기법을 활용한 대표적인 영역 중의 하나이다. 국제적으로 분류체계인 "건설정보통합분류법(Uniclass)"이나 시소러스인 "건설산업시소러스(Construction Industry Thesaurus, CIT)" 등에서 패싯 분석 기법을 적용하고 있다. 국내의 경우, 분류체계인 "건설정보분류체계" 등에 활용되고 있으나 시소러스에서의 패싯 분석 기법의 연구나 구축 사례는 찾아보기 힘들다. 본 연구의 목적은 패싯 분석 기법을 활용한 건설 분야의 정보검색을 위한 시소러스의 구축을 상정하여 패싯 유형을 확립하고, 패싯 분석 기법에 따른 건설 분야 시소러스의 구축 방안을 제시하는데에 있다. 기본 패싯으로 최상위 10개의 패싯(주체 및 수동체, 인공물, 추상물, 재료, 부품/구성요소, 공종, 속성, 매체, 프로세스, 공간, 시간)과 하위 20개의 패싯을 설립하고, 국제표준(ISO 25964-1)이 제시하고 있는 시소러스 구축 절차에 따른 구축 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 패싯 기반 시소러스의 적용뿐만 아니라 향후 택사노미나 온톨로지 등에서의 재활용 및 건설 분야의 분류체계 등과의 상호운용성에 활용이 가능할 것으로 기대하고 있다.
국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.
온톨로지는 특정 도메인에 사용되는 용어들과 그 용어들 간의 관계를 정의하고, 이를 계층구조로 표현한 것을 말한다. 본 논문에서는 전문용어의 처리에 기반 한 도메인 특정적인 온톨로지의 반자동 구축방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 도메인 텍스트 내에서 전문용어를 구성하고 있는 명사나 접미사의 패턴을 분류하고, 이에 따라 전문용어를 추출하고 계층구조를 구하는 알고리즘을 제안한다. 실험은 약학 관련 문서를 대상으로 하였으며, 단일어절 전문용어를 인식한 결과 평균 92.57%, 다중어절 전문용어의 경우 평균 66.64%의 정확도를 보였다. 구축된 온톨로지는 의미정보와 함께 전문용어를 구성하는 특정 명사나 접미사를 중심으로 자연스런 의미 군을 형성함으로써 정보검색 등의 전문적인 지식의 접근에 유용하게 쓰일 수 있으며, 검색의 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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