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홍정아,구교정,차지원,서아정,여운영,김종우 한국지능정보시스템학회 2019 지능정보연구 Vol.25 No.1
지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ± 50 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다. As interest on intelligent search engines increases, various studies have been conducted to extract and utilize the features related to products intelligencely. In particular, when users search for goods in e-commerce search engines, the ‘color’ of a product is an important feature that describes the product. Therefore, it is necessary to deal with the synonyms of color terms in order to produce accurate results to user's color-related queries. Previous studies have suggested dictionary-based approach to process synonyms for color features. However, the dictionary-based approach has a limitation that it cannot handle unregistered color-related terms in user queries. In order to overcome the limitation of the conventional methods, this research proposes a model which extracts RGB values from an internet search engine in real time, and outputs similar color names based on designated color information. At first, a color term dictionary was constructed which includes color names and R, G, B values of each color from Korean color standard digital palette program and the Wikipedia color list for the basic color search. The dictionary has been made more robust by adding 138 color names converted from English color names to foreign words in Korean, and with corresponding RGB values. Therefore, the fininal color dictionary includes a total of 671 color names and corresponding RGB values. The method proposed in this research starts by searching for a specific color which a user searched for. Then, the presence of the searched color in the built-in color dictionary is checked. If there exists the color in the dictionary, the RGB values of the color in the dictioanry are used as reference values of the retrieved color. If the searched color does not exist in the dictionary, the top-5 Google image search results of the searched color are crawled and average RGB values are extracted in certain middle area of each image. To extract the RGB values in images, a variety of different ways was attempted since there are limits to simply obtain the average of the RGB values of the center area of images. As a result, clustering RGB values in image’s certain area and making average value of the cluster with the highest density as the reference values showed the best performance. Based on the reference RGB values of the searched color, the RGB values of all the colors in the color dictionary constructed aforetime are compared. Then a color list is created with colors within the range of ± 50 for each R value, G value, and B value. Finally, using the Euclidean distance between the above results and the reference RGB values of the searched color, the color with the highest similarity from up to five colors becomes the final outcome. In order to evaluate the usefulness of the proposed method, we performed an experiment. In the experiment, 300 color names and corresponding color RGB values by the questionnaires were obtained. They are used to compare the RGB values obtained from four different methods including the proposed method. The average euclidean distance of CIE-Lab using our method was about 13.85, which showed a relatively low distance compared to 3088 for the case using synonym dictionary only and 30.38 for the case using the dictionary with Korean synonym website WordNet. The case which didn’t use clustering method of the proposed method showed 13.88 of average euclidean distance, which implies the DBSCAN clustering of the proposed method can reduce the Euclidean distance. This research suggests a new color synonym processing method based on RGB values that combines the dictionary method with the real time synonym processing method for new color names. This method enables to get rid of the limit of the dictionary-based approach which is a conventional synonym processing method. This research can contribute to improve the intelligence of e-commerce search systems especially on the color searching feature.
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자폐 범주성 장애아동의 언어교육에서의하이테크 보조공학 중재의 고찰
홍정아 이화여자대학교 특수교육연구소 2008 특수교육 Vol.7 No.1
본 연구에서는 자폐 범주성 장애 아동의 언어 교육에 있어서 하이테크 보조공학을 활용한 중재에 대한 연구를 검토하기 위해 1997년부터 2007년까지의 국외 실험연구 18편을 선정하였고 자폐 범주성 장애 학생의 의사소통 및 언어 교육에서 활용된 보조공학적 중재와 관련된 최근 10년간의 연구들에 대한 분석을 통해 보조공학 중재의 동향과 보조공학 중재의 효과적인 활용을 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 자폐 범주성 장애 학생의 언어 교육에서 사용된 독립변인(보조공학 도구, 보조공학 중재와 함께 사용한 교수전략)과 종속변인(자폐 범주성 장애 학생의 언어 교육 영역)을 분석하였다. 자폐 범주성 장애학생의 의사소통 및 언어 능력 증진을 위한 교수과정에서 보조공학 중재가 다양화되고 있으며, 보조공학을 활용한 교수에서 일반화 및 교수 효과의 확대를 위해 자연스러운 환경의 강조와 다양한 교수전략, 행동수정 전략, 학생의 강점이나 선호도를 고려한 프로그램의 개발과 중재가 시도되고 있음을 알 수 있었다. 자폐 범주성 장애 학생의 언어 교육에서 보조공학 활용 교수를 위한 제언으로: (1) 보조공학 중재의 적용은 다양한 연령 범위에서 확대 사용되어야 하고, (2) 다양한 교수 전략이나 방법과 접목하여 보조공학 도구를 활용한 교육을 실시하고, (3) 개별 아동의 특성이나 선호도를 고려한 보조공학 프로그램이 개발되고, (4) 보조공학을 활용하여 학습된 기술의 일반화와 전이에 대해 고려하고, (5) 보조공학 중재를 활용한 언어 교육 영역의 확대, (6) 다양한 보조공학 도구의 개발이 필요하다. The purpose of this study was to analyze the trends of research regarding high-tech assistive technologies in language education for the students with autism spectrum disorders. For analyzing high-tech assistive technologies in language education for the students with autism spectrum disorders, this study reviewed 18 experimental studies throughout 1997 to 2007. This study was analyzed by independent variables(assistive technology tool, a combined teaching strategies) and dependent variables(subjects in language education). The results explained that assistive technologies had been diversified in teaching process and that teachers should consider the natural environments, teaching strategies, behavior modification strategies, student's strength and individual preferences in adaption of technology for language improvements. The results of this study suggest as follows: First, the use of assistive technologies should be extended for broaden age. Second, teachers should use assistive technologies with several teaching strategies and methods. Third, assistive technology programs should be developed by individual characteristics and preferences. Fourth, teachers should consider the generalization and transfer of learned skills. Fifth, assistive technologies should be extended to another subjects of language education. Sixth, effective assistive technologies and program should be developed.
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