Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.52-59
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2006
Recently, the internet has seen tremendous growth with plenty of enriched information due to an increasing number of specialized personal interests and popularizations of private cyber space called, blog. Many of today's blog provide internet users, RSS, which is also hewn as the syndication technology. It enables blog users to receive update automatically by registering their RSS channel address with RSS aggregator. In other words, it keeps internet users wasting their time checking back the web site for update. This paper propose the ways to manage RSS Channel Searching Crawler and collected RSS Channels for internet users to search for a specific RSS channel of their want without any obstacles. At the same time. This paper proposes RSS channel ranking based on user popularity. So, we focus on an idea of adding index to information and web update for users to receive appropriate information according to user property.
Advancement of the media it will be able to express the development and information of computer system causes a problem, how to get the information from plenty of digital data. It needs to the research that provides efficient interface to the user and presents the information visualization standard to the author Consequently, From this paper it investigated analysis of the dynamic diagram and the computer software it led development process of information visualization and result of development outcome. Important developing forms of Information visualization are include Element, Expression, Interface. For developing information visualization model, First, Find the element from many kind of media, include graphic. Second, Find form of the expression from past the diagram which comes to be used plentifully. Last, To get appropriate result it applies the interface, necessary from the interface component which is various uses from computer program. like this, on this paper presents about important three visualization developing forms with detail examples.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.718-723
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2017
When structural analysis modelling methods of practical fields are investigated, a slab is generally modeled by a finite element mesh using plate elements and a shear wall is modeled using a shell element or wall element for 3-D structural analysis. The point worthy of notice in this practice is that a shear wall is modelled using only one wall or shell element divided by floors and column lines to produce structural models. The modeling method like this can cause analysis errors according to the type of computer programs in use, and these errors reduce the reliability of the analysis results. Therefore, to secure the reliability of structural analysis, studies of the causes of errors and finding reasonable modeling methods are necessary. In this study, the causes of analysis errors according to the modelling methods of a shear wall, which are used in practical fields, were investigated and some considering matters for modelling a shear wall are presented to reduce the analysis errors on these analysis results.
People use various information for searching POI in the navigation system such as name, category, address, phone number. Most of users use name and category to search their POT. They don't know exact name in POI DB provided by Maker. They use abbreviated or generalized name as key word for searching POI. Because of these reasons, the hit ratio has been very low. In this paper, We suggest a extra DB_construction system for raising the hit ratio. It generates allomorphes DB link to the POI name in original DB. We classified the POI names in original DB into seven types of allomorph by analyzing the gathered patterns from the POI DB which has over 650,000 entries. For auto_generating the allomorphes, we made 577 rules based on the classified types. And we generated the allomorphes manually for the entries which are difficult to make the rule and has low frequency The generated allomorphes account for 35.8% of all original DB. The hit ratio is 89% under suggested system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1291-1300
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2017
In the high-dimensional data, the number of variables is very larger than the number of observations. In this case, the impact of influential observations on regression coefficient estimates can be very large. Jang and Anderson-Cook (2017) suggested the LASSO influence plot. In this paper, we propose the LASSO influence plot, LASSO variable selection ranking plot, and three-dimensional LASSO influence plot as graphical methods for evaluating the impact of influential observations in high-dimensional data. With real two high-dimensional data examples, we apply these graphical methods as the regression diagnostics tools for finding influential observations. It has been found that we can obtain influential observations with by these graphical methods.
In this paper, we address a video summarization task as generating both visually salient and semantically important video segments. In order to find salient data points, one can use the OC-SVM (One-class Support Vector Machine), which is well known for novelty detection problems. It is, however, hard to incorporate into the OC-SVM process the importance measure of data points, which is crucial for video summarization. In order to integrate the importance of each point in the OC-SVM process, we propose a fuzzy version of OC-SVM. The Importance-based Fuzzy OC-SVM weights data points according to the importance measure of the video segments and then estimates the support of a distribution of the weighted feature vectors. The estimated support vectors form the descriptive segments that best delineate the underlying video content in terms of the importance and salience of video segments. We demonstrate the performance of our algorithm on several synthesized data sets and different types of videos in order to show the efficacy of the proposed algorithm. Experimental results showed that our approach outperformed the well known traditional method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1B
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pp.67-74
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2012
As the amount of information on the web augments, more efforts become subsequently necessary to find the information that users want. Researchers have studied and tried a number of methods to find the wanted information more accurately and effectively, It is hard to find the information that suits to what users really want to find on the web, because previous search methods have not reflected users' aim in searches. This paper suggests an effective method in information searching by reflecting web users' interests and aim in searches. This process involves distinguishing the reliable online communities and searching based on the distinguished communities. Newly suggested method shows an improvement in accuracy in comparison to the previous methods.
Kim, Young-Kwon;Lee, Jae-Pil;Lee, Mal-Rey;Kim, Kyung-Man;Kim, Ki-Tae
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.6
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pp.1583-1592
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1998
Recently, massive amount of infonnation is provided for the internet users. So users want to search information on Internet, but it is difficult to search information what you want. In this paper, we propose a personal Web-agent system using Case-based learning, Web-Guide. Web-Guide consists of two sub-system, interface-system and learning-system. Interface-system operates other web-browser nearly the same and connects user to system. And interface-system transfer datas of current page to learning-queue. Learning-system visit and evaluate the value of each page in learning-queue using evaluation-function that gave weight values occupied by analyzing tag used the character of HTML document. After all users who are known about artificial intelligence well and not made experiments by using Web-Guide, they reached their desired sites faster than before.
Many search algorithms have been implemented by many researchers on the world wide web. One of the best algorithms is Google using PageRank technology. PageRank approach computes the number of inlink of each documents then ranks documents in the order of inlink members. But it is difficult to find the results that user needs, because this method find documents not valueable for a person but valueable for the public. To solve this problem, We use the WordNet for analysis of the user's query history. This paper proposes a personalized search engine using the user's query history and PageRank Check. We compared the performance of the proposed approaches with google search results in the top 30. As a result, the average of the r-precision for the proposed approaches is about 60% and it is better as about 14%.
The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given object Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as th number of dimensions gets higher, In this paper we first point out the fact that the simple representation of capsuler incurs performance degradation in processing nearest neighbor queries. For alleviating this problem,. we propose(1) adopting new axis systems appropriate to a given cluster (2) representing various shapes of capsules by combining rectangles and spheres, and (3) maintaining outliers separately, We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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