To fulfill the complex user requirement, composition web service comprised of existing services is considered from the efficient and reusable point of view instead of making entirely new web service. However, with the growing the number of web services which provide the same functionality but differ in quality value, the service composition becomes a decision problem on which component services should be selected such that end-to-end QoS constraints by the client and overall QoS of the composition service are satisfied. QoS of service aspects is a determinant factor for selecting the services, since the performance of the composed service is determined by the performance of the involved component web service. In this paper, hybrid genetic algorithm is presented to select component services to take part in the QoS-aware composition. The local search method is used to be combined with the genetic algorithm to improve the individuals (component service) in population as well as composed service. The paper also presents a set of experiments conducted to evaluate the efficiency of selection algorithm using the real web service data.
The growth of blogs has two aspect of providing various information and marketing. This study collected the rankings of blog posts of large portal using OpenAPI and investigated the features of blogs ranked through the exploratory data analysis technique. As a result of the analysis, it was found that the influence of the blogger and the recent creation date of the post were highly influential factors in the top rank. Due to the weakness of these evaluation algorithms, there was a problem of showing the search results which is concentrated to the power blogger's post. In this study, we propose an algorithm that improves the reliability of content by adding the reliability DB information which is verified by the experts and reflects the fairness of the application of the ranking score through the trend index indicating various public interests. Improved algorithms have made it possible to provide more reliable information in the search results of the relevant field and have an effect of making it difficult to manipulate ranking by illegal applications that increase the number of visitors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.40-47
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2009
A motion adaptive video noise reduction scheme is proposed by cascading a temporal filter and a spatial filter. After a noise-robust motion detection is performed with a pre-spatial filter, the strength of the motion adaptive temporal filter is controlled by the amount of temporal movement. In order to fully utilize the temporal correlation of video signal, noisy input image is processed first by the temporal filter, therefore, image details of temporally stationary region are quite well preserved while undesired noises are suppressed. In contrast to the pre-spatial filter used for the robust motion detection, the cascaded post-spatial filter removes the remained noises by considering the strength of the temporal filter and the spatial self-similarity search results obtained from the pre-spatial filter.
Grouping and classifying similar designs in design increase efficiency in terms of management and provide convenience in terms of use. Using artificial intelligence algorithms, this study attempted to classify textile designs into four categories: dots, flower patterns, stripes, and geometry. In particular, we explored whether it is possible to find and explain the regions of interest underlying classification from the perspective of artificial intelligence. We randomly extracted a total of 4,536 designs at a ratio of 8:2, comprising 3,629 for training and 907 for testing. The models used in the classification were VGG-16 and ResNet-34, both of which showed excellent classification performance with precision on flower pattern designs of 0.79%, 0.89% and recall of 0.95% and 0.38%. Analysis using the Local Interpretable Model-agnostic Explanation (LIME) technique has shown that geometry and flower-patterned designs derived shapes and petals from the region of interest on which classification was based.
In this study, the securing state of nationally indicated beneficial microbial resources was evaluated in an aspect of bio-diversity using their taxonomical information. Depending on the analysis result with the Margalef's richness or the Mehinick's index which are representative bio-diversity analytical indices, species diversity values was revealed as 8.537, 3.546 within bacterial resources, 3.349, 2.167 within fungal resources. Several developed or researched beneficial strains and spoilage microbes showed relative taxonomical relationship with comparation of their biological information. As a result, we propose the necessity or countermeasure method for preventing the microbial spoilage with the overhauling consideration of advanced research on agricultural microbiology covering crop endophyte beneficial/spoilage microorganisms.
This study was conducted to confirm the necessity of analogical thinking and to empirically verify the effectiveness of analogical reasoning through the visual representation by analyzing the factors of problem solving depending on analogical conditions. Four conditions (a visual representation mapping condition, a conceptual mapping condition, a retrieval hint condition and no hint condition) were set up for the above purpose and 80 twelfth-grade students from C high-School in Cheong-Ju, Chung-Buk participated in the present study as subjects. They solved the same mathematical problem about sequence of complex numbers in their differed process requirements for analogical transfer. The problem solving rates for each condition were analyzed by Chi-square analysis using SPSS 12.0 program. The results of this study indicate that retrieval of base knowledge is restricted when participants do not use analogy intentionally in problem solving and the mapping of the base and target concepts through the visual representation would be closely related to successful analogical transfer. As the results of this study offer, analogical thinking is necessary while solving mathematical problems and it supports empirically the conclusion that recognition of the relational similarity between base and target concepts by the aid of visual representation is closely associated with successful problem solving.
Kim, Dae-Gyu;Kim, Hye-Yun;Kim, Giyeon;Jang, Phil-Sik;Jung, Woo Hyun;Hyun, Joo-Seok
Science of Emotion and Sensibility
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v.19
no.1
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pp.95-110
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2016
Uncanny valley refers to the condition where the affinity of a human-like object decreases dramatically if the object becomes extremely similar to human, and has been hypothesized to derive from the cognitive load of categorical conflict against an uncanny object. According to the hypothesis, the present study ran an oddball task consisting of trials each displaying one among a non-human, human and uncanny face, and measured event-related potentials (ERPs) for each trial condition. In Experiment 1, a non-human face was presented in 80% of the trials (standard) whereas a human face for another 10% trials (target) and an uncanny face for the remaining 10% trials (uncanny). Participants' responses were relatively inaccurate and delayed in both the target and uncanny oddball trials, but neither P3 nor N170 component differed across the three trial conditions. Experiment 2 used 3-D rendered realistic faces to increase the degree of categorical conflict, and found the behavioral results were similar to Experiment 1. However, the peak amplitude of N170 of the target and uncanny trials were higher than the standard trials while P3 mean amplitudes for both the target and uncanny trials were comparable but higher than the amplitude for the standard trials. P3 latencies were delayed in the order of the standard, target, and uncanny trials. The changes in N170 and P3 patterns across the experiments appear to arise from the categorical conflict that the uncanny face must be categorized as a non-target according to the oddball-task requirement despite its perceived category of a human face. The observed increase of cognitive load following the added reality to the uncanny face also indicates that the cognitive load, supposedly responsible for the uncanny experience, would depend on the increase of categorical conflict information subsequent to added stimulus complexity.
Ontology mapping is the task of finding semantic correspondences between two ontologies. In order to improve the effectiveness of ontology mapping, we need to consider the characteristics and constraints of data models used for implementing ontologies. Earlier research on ontology mapping, however, has proven to be inefficient because the approach should transform input ontologies into graphs and take into account all the nodes and edges of the graphs, which ended up requiring a great amount of processing time. In this paper, we propose a multi-strategic mapping approach to find correspondences between ontologies based on the syntactic or semantic characteristics and constraints of the topic maps. Our multi-strategic mapping approach includes a topic name-based mapping, a topic property-based mapping, a hierarchy-based mapping, and an association-based mapping approach. And it also uses a hybrid method in which a combined similarity is derived from the results of individual mapping approaches. In addition, we don't need to generate a cross-pair of all topics from the ontologies because unmatched pairs of topics can be removed by characteristics and constraints of the topic maps. For our experiments, we used oriental philosophy ontologies, western philosophy ontologies, Yahoo western philosophy dictionary, and Yahoo german literature dictionary as input ontologies. Our experiments show that the automatically generated mapping results conform to the outputs generated manually by domain experts, which is very promising for further work.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.4
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pp.510-523
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2009
Geodemographics(GD) can be defined as an analytical approach of socio-economic and behavioral data about people to investigate geographical patterns. GD is based on the assumptions that demographical and behavioral characteristics of people who live in the same neighborhood are similar and then the neighborhoods can be categorized with spatial classifications with the geographical classifications. Thus, this paper, in order to identify the applicability of the geographical classification of the GD, explores the concepts of the geodemographics into Seoul city areas with Korea census data sets that contain key characteristics of demographic profiles in the area. Then, this paper attempt to explain each area classification profile by using clustering techniques with Ward's and k-means statistical methods. For this as as as, this paper employs 2005 Census dataset released by Korea National Statistics Office and the neighborhood unit is based on Dong level, the smallest administrative boundary unit in Korea. After selecting and standardizing variables, several areas are categorized by the cluster techniques into 13, this paps as distinctive cluster profiles. These cluster profiles are used to cthite a short description and expand on the cluster names. Finally, the results of the classification propose a reasonable judgement for target area types which benefits for the people who make a spatial decision for their spatial problem-solving.
This study prepared extracts of Angelica dahurica leaves using reflux water extraction (RW), reflux ethanol extraction (RE) and pressure heating water extraction (PW). The extracts were extraction for levels of polyphenol compounds, antioxidant activities, and inhibitory potencies for xanthine oxidase and tyrosinase. The PW extraction method yielded the highest content of polyphenol compounds (95.23 mg/g). The electron donating abilities (EDAs) of RE and PW extracts were 76.02% and 70.08% respectively. The superoxide dismutase (SOD)-like activities were 13.45 19.00%, when extracts were assayed at 1 mg/mL. The nitrite scavenging ability (pH 1.2) of the PW extract was 54.33% higher than levels shown (44.24%) by the RE and RW extracts. The inhibition of xanthine oxidase by the RW extract was highest (99.71% at 5 mg/mL) while that of the PW extract was over 97% at 500 g/mL. Tyrosinase inhibition was highest in the RE extract (46.25% at 5 mg/mL). All extracts showed dose-dependent inhibitory activities. The results indicated that the PW extract had the highest polyphenol content, the RW and RE extracts had the best nitrite scavenging ability, and the RE extract showed the most pronounced effect on EDA, SOD-like activity and tyrosinase inhibition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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