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실내 클라이밍 짐 홀드의 관리방법에 따른 미생물 오염에 관한 연구 (A Study on Microbial Contamination according to Effective Management Strategies of Indoor Climbing Gym Holds)

  • 김지인;신혜진;정유정;서해송;오기택;박용후;김성균
    • 한국환경보건학회지
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    • 제50권2호
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    • pp.102-112
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    • 2024
  • Background: Despite the rise in the number of domestic indoor climbing gyms, there is a lack of specific hygiene standards and research on the holds installed in them. Holds can act as vectors for microbial transmission through the hands, posing a risk of infectious diseases, especially with damaged skin. Objectives: The aim of this study is to investigate the contamination level and species of microorganisms on holds according to the management methods practiced in indoor climbing gyms and identify effective strategies for reducing microbial contamination. Methods: We investigated factors that may influence microbial contamination of holds, including hold management methods, user information, and hygiene management at three climbing gyms in Seoul. A total of 72 holds were sampled, 18 for each management method of brushing, high-pressure washing, and ethanol disinfection. Samples were cultured on LB and blood agar at 37℃ for 48 hours to calculate CFUs. PCR assay targeting 16S rRNA was carried out to identify microorganisms. Dunn-Bonferroni was employed to see the microbial reduction effect of the management method and the difference in microbial contamination by management method and climbing gym. Results: As a result of microbial identification, microorganisms such as Bacillus, Staphylococcus, and Micrococcus, which were derived from various environments such as skin and soil, were discovered on the surface of the climbing hold. Among the discovered microorganisms, some species had potential pathogenic properties that could cause food poisoning, gastrointestinal disease, bacteremia, and sepsis. All hold management methods were effective in reducing microorganisms (p<0.05), with ethanol disinfection being the most effective (p<0.001). Conclusions: Our results indicate that there are potential pathogens on holds that demand thorough management for microbial prevention. Proposed methods include regular brushing and ethanol disinfection in addition to high-pressure washing with long cycles, which are the existing forms of hold management. Further studies on shoe management are advised to curb soil-derived microorganisms.

산업단지 에너지 효율화를 위한 에너지 수요/공급 예측 및 시뮬레이터 UI 설계 (Energy Demand/Supply Prediction and Simulator UI Design for Energy Efficiency in the Industrial Complex)

  • 이형아;박종혁;조우진;김동주;구재회
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권4호
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    • pp.693-700
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    • 2024
  • 에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

압력 및 가속도 센서를 활용한 운동 자세 교정 시스템 (Exercise Posture Calibration System using Pressure and Acceleration Sensors )

  • 조원기;박예람;박상현;송영민;이붕주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.781-790
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    • 2024
  • 현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.

모바일 통신 빅데이터 기반 항공교통이용자 O/D 추출 알고리즘 연구 (Algorithm Development for Extract O/D of Air Passenger via Mobile Telecommunication Bigdata)

  • 조범철;권기훈
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.1-13
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    • 2023
  • 현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

위치 정보 인코딩 기반 ISP 신경망 성능 개선 (Enhancing A Neural-Network-based ISP Model through Positional Encoding)

  • 김대연;김우혁;조성현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제30권3호
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    • pp.81-86
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    • 2024
  • 영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.

머신러닝과 딥러닝을 활용한 악성 패킷 탐지 기술 연구 (Malicious Packet Detection Technology Using Machine Learning and Deep Learning)

  • 안병욱;이중찬;최재성;박원형
    • 융합보안논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.109-115
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    • 2021
  • 현재, 5G 및 IoT 기술의 발달함에 따라 실생활에 사용하는 사물들에 네트워크로 연결되어 사용되고 있다. 하지만, 네트워크로 연결된 컴퓨터를 악의적인 목적으로 사용하려는 시도가 증가하고 있으며, 사용자 정보의 기밀성 및 무결성을 침해하는 악성코드를 이용한 공격은 더욱 지능화되고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 보안관제 시스템과 AI 기술인 지도 학습을 이용한 악성 패킷 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 사이버보안 관제 시스템 운영상 인력 및 비용 측면에서 비효율적으로 운영되고 있다. 또한, 코로나19 팬데믹 시대에 원격 근무가 증가하여 즉각적인 대응에 어려움이 있다. 그리고 기존 AI 기술인 지도 학습을 이용한 악성코드 탐지에는 변종 악성코드를 탐지하지 못하고 데이터의 양과 질에 따라 부정확한 악성코드 탐지율을 가진다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 머신러닝과 딥러닝 모델을 통해 악성 패킷 탐지 기술을 융합하여 악성 패킷 탐지 정확도를 높이고 오탐률과 미탐률을 감소시키며 새로운 유형의 악성 패킷이 침입시 이를 효율적으로 탐지 할 수 있는 악성 패킷 탐지 기술을 제안 한다.

대학도서관의 온라인목록 이용특성에 관한 연구 -덕성여자대학교를 중심으로- (Online Catalog Use Study in a University Library)

  • 유재옥
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.289-318
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    • 1997
  • 덕성여자대학교 도서관은 1996년 5월 온라인목록시스템인 DISCOVER(Duksung Information System COVering Education & Research)를 이용자에게 제공하기 시작하였다. DISCOVER가 제공된 지 약 5개월 후에 이용자의 온라인목록 이용특성을 파악하고자 질문지를 사용하여 본 연구를 수행하였다. 1996년 10월 4일부터 8일까지 5일 동안 도서관 이용자 278명을 대상으로 이용자들의 온라인목록 이용실태, 탐색특성 및 온라인목록에 대한 평가를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 대부분의 이용자들은 카드목록보다 온라인목록을 선호하며 $(87.4\%)$, 온라인목록을 사용하기 쉬운 것으로 간주했다. $(89.6\%)$ 2. 과반수 이상의 이용자 $(65.8\%)$는 온라인목록을 한 학기에 10회 이상 빈번하게 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 적극적인 이용자의 비율은 전 학년에 고른 분포를 보이고 있으며 특히 1학년들의 적극적인 온라인 목록 사용$(66.7\%)$은 온라인목록의 사용 편이성과 용이성에 기인하는 것으로 풀이된다. 3. 한편 온라인목록이 어렵다고 응답한 이용자 $(10.4\%)$들은 온라인목록 사용법에 관한 지식부족이 가장 큰 장애요인으로 확인되었다. 4. 이용자들은 메뉴검색을 가장 선호하며 알고있는 자료를 검색할 때에는 서명을, 주제탐색을 해야 할 경우에는 주제 명을 탐색의 접근 점으로 사용하였다. 5. 온라인목록에 대해서는 호의적이나$(83.5\%)$ 탐색성공률은 $(77.0\%)$ 낮은 것으로 나타났다. 이는 소급자료 데이터베이스 구축이 완료되지 않은 것이 그 원인으로 추측된다. 6. 이용자들이 편리하다고 간주하는 접근 점은 서명과 저자 명이며 분류번호나 청구번호를 가장 어렵게 생각하는 것으로 조사되었다. 7. 사용법 미숙과 탐색기법에 관한 지식부족이 탐색실패요인으로 지적되고 있어 이용자에 대한 온라인목록 사용법교육의 필요성이 제기되고 있다. 8. 목록형태가 카드에서 온라인으로 전환되면서 나타난 가장 특기할 만한 이용행태 특성은 사용하는 탐색의 접근 점이 달라졌다는 점이다. 카드록을 사용할 때는 알고 있는 자료탐색이거나 주제탐색이거나 서명이 가장 많이 사용된 접근 점이었다. 반면에 온라인목록에서는 알고 있는 자료일 때에는 서명이, 주제탐색일 경우에는 주제 명을 접근 점으로 차이를 보였다. 즉 이용자들은 온라인목록에서의 주제검색기능이 향상된 것으로 여기고 있음을 알 수 있다. 따라서 바람직한 이용자 중심적인 온라인목록에 되기 위해서는 현행시스템의 개선이 요구되는데 이용자들의 주제검색요구를 만족시킬 수 있도록 주제 명 접근을 허용하는 시스템으로의 전환이 요구된다고 하겠다.

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휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출에 관한 연구 (A Study on Fast Iris Detection for Iris Recognition in Mobile Phone)

  • 박현애;박강령
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.19-29
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    • 2006
  • 최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

주제목록을 위한 한국용어열색인 시스템의 기능 (Function of the Korean String Indexing System for the Subject Catalog)

  • 윤구호
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제15권
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    • pp.225-266
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    • 1988
  • Various theories and techniques for the subject catalog have been developed since Charles Ammi Cutter first tried to formulate rules for the construction of subject headings in 1876. However, they do not seem to be appropriate to Korean language because the syntax and semantics of Korean language are different from those of English and other European languages. This study therefore attempts to develop a new Korean subject indexing system, namely Korean String Indexing System(KOSIS), in order to increase the use of subject catalogs. For this purpose, advantages and disadvantages between the classed subject catalog nd the alphabetical subject catalog, which are typical subject ca-alogs in libraries, are investigated, and most of remarkable subject indexing systems, in particular the PRECIS developed by the British National Bibliography, are reviewed and analysed. KOSIS is a string indexing based on purely the syntax and semantics of Korean language, even though considerable principles of PRECIS are applied to it. The outlines of KOSIS are as follows: 1) KOSIS is based on the fundamentals of natural language and an ingenious conjunction of human indexing skills and computer capabilities. 2) KOSIS is. 3 string indexing based on the 'principle of context-dependency.' A string of terms organized accoding to his principle shows remarkable affinity with certain patterns of words in ordinary discourse. From that point onward, natural language rather than classificatory terms become the basic model for indexing schemes. 3) KOSIS uses 24 role operators. One or more operators should be allocated to the index string, which is organized manually by the indexer's intellectual work, in order to establish the most explicit syntactic relationship of index terms. 4) Traditionally, a single -line entry format is used in which a subject heading or index entry is presented as a single sequence of words, consisting of the entry terms, plus, in some cases, an extra qualifying term or phrase. But KOSIS employs a two-line entry format which contains three basic positions for the production of index entries. The 'lead' serves as the user's access point, the 'display' contains those terms which are themselves context dependent on the lead, 'qualifier' sets the lead term into its wider context. 5) Each of the KOSIS entries is co-extensive with the initial subject statement prepared by the indexer, since it displays all the subject specificities. Compound terms are always presented in their natural language order. Inverted headings are not produced in KOSIS. Consequently, the precision ratio of information retrieval can be increased. 6) KOSIS uses 5 relational codes for the system of references among semantically related terms. Semantically related terms are handled by a different set of routines, leading to the production of 'See' and 'See also' references. 7) KOSIS was riginally developed for a classified catalog system which requires a subject index, that is an index -which 'trans-lates' subject index, that is, an index which 'translates' subjects expressed in natural language into the appropriate classification numbers. However, KOSIS can also be us d for a dictionary catalog system. Accordingly, KOSIS strings can be manipulated to produce either appropriate subject indexes for a classified catalog system, or acceptable subject headings for a dictionary catalog system. 8) KOSIS is able to maintain a constistency of index entries and cross references by means of a routine identification of the established index strings and reference system. For this purpose, an individual Subject Indicator Number and Reference Indicator Number is allocated to each new index strings and new index terms, respectively. can produce all the index entries, cross references, and authority cards by means of either manual or mechanical methods. Thus, detailed algorithms for the machine-production of various outputs are provided for the institutions which can use computer facilities.

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