Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.16
no.10
/
pp.197-203
/
2011
In this paper, a new cluster configuration process is proposed. The energy consumption of sensor nodes is reduced by configuring the initial setup process only once with keeping the initial cluster. Selecting the highest power consumed node of the member nodes within the cluster to the header of next round can distribute power consumption of all nodes in the cluster evenly. With this proposed way, the lifetime of the USN is increased by the reduced energy consumption of all nodes in the cluster. Also, evenly distributed power consumptions of sensors are designed to improve the energy hole problem. The effectiveness of the proposed algorithms is confirmed through simulations.
Low-Rank Representation (LRR) based methods are widely used in many practical applications, such as face clustering and object detection, because they can guarantee high prediction accuracy when used to constructing graphs in graph - based semi-supervised learning. However, in order to solve the LRR problem, it is necessary to perform singular value decomposition on the square matrix of the number of data points for each iteration of the algorithm; hence the calculation is inefficient. To solve this problem, we propose an improved and faster LRR method based on the recently published Fast LRR (FaLRR) and suggests ways to introduce and optimize additional constraints on the underlying optimization goals in order to address the fact that the FaLRR is fast but actually poor in classification problems. Our experiments confirm that the proposed method finds a better solution than LRR does. We also propose Fast MLRR (FaMLRR), which shows better results when the goal of minimizing is added.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.15
no.7
/
pp.887-892
/
2005
Under pure P2P environments, collaborative filtering must be provided with only a few service items by real time information without accumulated data. However, in case of collaborative filtering with only a few service items collected locally, quality of recommended service becomes low. Therefore, it is necessary to research a method to improve quality of recommended service by users' context information. But because a great volume of users' context information can be recognized in a moment, there can be a scalability problem and there are limitations in supporting differentiated services according to fields and items. In this paper, we solved the scalability problem by clustering context information Per each service field and classifying il per each user, using SOM. In addition, we could recommend proper services for users by measuring the context information of the users belonging to the similar classification to the service requester among classified data and then using collaborative filtering.
Fingerprint classification is useful in an automated fingerprint identification system (AFIS) to reduce the matching time by categorizing fingerprints. Based on Henry system that classifies fingerprints into S classes, various techniques such as neural networks and support vector machines (SVMs) have been widely used to classify fingerprints. Especially, SVMs of high classification performance have been actively investigated. Since the SVM is binary classifier, we propose a novel classifier-combination model, multiple decision templates (MuDTs), to classily fingerprints. The method extracts several clusters of different characteristics from samples of a class and constructs a suitable combination model to overcome the restriction of the single model, which may be subject to the ambiguous images. With the experimental results of the proposed on the FingerCodes extracted from NIST Database4 for the five-class and four-class problems, we have achieved a classification accuracy of $90.4\%\;and\;94.9\%\;with\;1.8\%$ rejection, respectively.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
/
v.23
no.3
/
pp.5-17
/
2012
In citation analysis, author names are often used as the unit of analysis and some authors are indexed under the same name in bibliographic databases where the citation counts are obtained from. There are many techniques for author name disambiguation, using supervised, unsupervised, or semisupervised learning algorithms. Unsupervised approach uses machine learning algorithms to extract necessary bibliographic information from large-scale databases and digital libraries, while supervised approaches use manually built training datasets for clustering author groups for combining them with learning algorithms for author name disambiguation. The study examines various techniques for author name disambiguation in the hope for finding an aid to improve the precision of citation counts in citation analysis, as well as for better results in information retrieval.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.3
no.3
/
pp.81-86
/
2014
According to the development of streaming services with P2P and mobile network technologies, researches to enhance the service quality in mobile environment have been proposed. However, streaming services considering high-speed mobile environment and characteristics of heterogenous terminals have been hindered from being provided with the required quality from user because of bandwidth congestion between selfish peers of existing P2P system. It is also prone to long delay and loss in accordance with the repeated traffic amounts because there are no optimized solution for traffic localization. The structure to enhance peer contribution for service differentiation and peer selection with clustering scheme with location information of terminal can satisfy both users and service providers with service quality and efficiency. In this paper, we propose an incentive mechanism and resource distribution scheme with user contribution and traffic cost information based on user location, which make mobile users increase the satisfaction of service quality in LTE environments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.41
no.2
/
pp.277-284
/
2016
Various network attacks such as DDoS(Distributed Denial of service) and orm are one of the biggest problems in the modern society. These attacks reduce the quality of internet service and caused the cyber crime. To solve the above problem, signature based IDS(Intrusion Detection System) has been developed by network vendors. It has a high detection rate by using database of previous attack signatures or known malicious traffic pattern. However, signature based IDS have the fatal weakness that the new types of attacks can not be detected. The reason is signature depend on previous attack signatures. In this paper, we propose a k-means clustering based malicious traffic detection method to complement the problem of signature IDS. In order to demonstrate efficiency of the proposed method, we apply the bayesian theorem.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.24
no.4
/
pp.515-521
/
2020
Recently, data traffic has exploded due to development of various industries, which causes problems about losing of efficiency and overloaded existing networks. To solve these problems, network slicing, which uses a virtualization technology and provides a network optimized for various services, has received a lot of attention. In this paper, we propose a resource allocation method using credit value. In the method using the clustering technology, an operation for selecting a cluster is performed whenever an allocation request for various services occurs. On the other hand, in the proposed method, the credit value is set by using the residual capacity and balancing so that the slice request can be processed without performing the operation required for cluster selection. To prove proposed method, we perform processing time and balancing simulation. As a result, the processing time and the error factor of the proposed method are reduced by about 13.72% and about 7.96% compared with the clustering method.
The P-3C maritime patrol aircraft operated by the Republic of Korea Navy is equipped with various sensor devices (LRUs, line replace units) for tactical data collection. Depending on the characteristics of the sensor device, it operates with various communication protocols such as IEEE 802.3, MIL-STD-1553A/B, and ARINC-429. In addition, the collected tactical data is processed in the tactical station for mission operators, and this tactical station constitutes a clustering network on Gigabit Ethernet and operates in a distributed processing method. For communication with the sensor device, a specific tactical station mounts a peripheral device (eg. ARINC-429 interface card). The problem is that the performance of the entire distributed processing according to the peripheral device control and communication relay of this specific device is degraded, and even the operation stop of the tactical station has a problem of disconnecting the communication with the related sensor device. In this paper, we propose a method to mount a separate gateway to solve this problem, and the validity of the proposed application is demonstrated through the operation result of this gateway.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.29
no.7
/
pp.89-98
/
2024
In this paper, we propose a system for recommending lecture videos at the chapter level, addressing the balance between accuracy and processing speed in chapter-level video recommendations. Specifically, it has been observed that enhancing recommendation accuracy reduces processing speed, while increasing processing speed decreases accuracy. To mitigate this trade-off, a hybrid approach is proposed, utilizing techniques such as TF-IDF, k-means++ clustering, and Graph Neural Networks (GNN). The approach involves pre-constructing clusters based on chapter similarity to reduce computational load during recommendations, thereby improving processing speed, and applying GNN to the graph of clusters as nodes to enhance recommendation accuracy. Experimental results indicate that the use of GNN resulted in an approximate 19.7% increase in recommendation accuracy, as measured by the Mean Reciprocal Rank (MRR) metric, and an approximate 27.7% increase in precision defined by similarities. These findings are expected to contribute to the development of a learning system that recommends more suitable video chapters in response to learners' queries.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.