If we analyze games and game communities which are mostly consumed by the young, we can get the meaningful analysis result of youth culture. The content analysis and the discourse analysis methods were used in this study since the relationship between media and culture was exquisitely reciprocal. The object of analysis is the domestic community of the simulation game, Sims 2, which reflects the identities of the game players. I was searching for the social and cultural meaning of the game activities, and could find the content's characteristics of 'Sims 2' players' discourses. The results showed that the game media has social and cultural significance by providing the players a self-realization, identity workshop, virtual identity that diverges from their own ones with an alternative sex, constructing a cultural property with the involved game players, and increasing their virtual consumption and self-examination of antisocial behaviors in the game.
Touch screen technologies are widely used as the basic input for mobile devices. However, for smartphones, touch screens have been utilized as a simple device that merely process text data. It has been considered an inappropriate multimedia input device for one to use design applications, such as painting, due to its narrow touch screen space, which makes it inconvenient to draw pictures. In this study, we propose to enhance this weakness by using infrared approach on a smartphone's input interface. The usage of infrared approach will allow for quick and accurate operations without facing any space constraints. In this paper, we provide a detailed description of the design and implementation of a smartphone user interface using infrared pointing device. Additionally, using experimental results, we prove that our proposed approach is more convenient and efficient than traditional touch screen approaches used in smartphones.
VSField-associated term is a single or compound word whose terms occur in any document, and which makes it possible to recognize a field of text by using common knowledge of human. For example, human recognizes the field of document such as or , a field name of text, when she encounters a word 'Pitcher' or 'election', respectively We Proposes an efficient construction method of field-associated terms (FTs) for specializing field to decide a field of text. We could fix document classification scheme from well-classified document database or corpus. Considering focus field we discuss levels and stability ranks of field-associated terms. To construct a balanced FT collection, we construct a single FTs. From the collections we could automatically construct FT's levels, and stability ranks. We propose a new extraction algorithms of FT's for document classification by using FT's concentration rate, its occurrence frequencies.
The Sejong Electronic(machine readable) Dictionary, which was developed by the 21 century Sejong Plan, contains a systematic of immanence information of Korean words. It helps in solving the problem of electronical presentation of a general text dictionary commonly used. Word sense disambiguation problems can also be solved using the specific information available in the Sejong Electronic Dictionary. However, the Sejong Electronic Dictionary has a limitation of suggesting structure of sentences and selection-restricted nouns. In this paper, we discuss limitations of word sense disambiguation by using subcategorization information as suggested by the Sejong Electronic Dictionary and generalize selection-restricted noun of argument using Korean Lexico-semantic network.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1713-1723
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1999
Optical character recognition(OCR) might be the most plausible method in building database out of printed matters. This paper describes the points to be considered when one selects an OCR system in order to build database. Based on the considerations, we evaluated four commercial OCR systems, and chose one which shows the best recognition rate to build OCT-text database. The subject text, the KT-test collection, is a set of abstracts from proceedings of different printing quality, fonts, and formats. KT-test collection is also provided with typed text database. Recognition rate was calculated by comparing the recognition result with the typed text. No preprocessing such as learning and slant correction was applied to the recognition process in order to simulate a practical environment. The result shows 90.5% of character recognition rate over 970 abstracts. This recognition rate is still insufficient for practical use. The errors in OCR texts are different from those of manually typed texts. In this paper, we classify the errors in OCR texts for the further research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1593-1598
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2015
In this paper, we analyze the correlation between social sentiment and stock prices. Polarity analysis is conducted for the stock prices plunging and soaring duration. And it is performed for its prior period. Using these results, we analyze the relationship between the social sentiment and stock prices. We collected the past data of Dow Jones Industrial Average and detected the period of plunging and soaring. On the basis of the detected time, the New York Times articles are collected and polarity analysis is conducted. Frequency of negative terms is decreased and it of positive terms is increased during the stock prices soaring. There is a little difference between the frequency of negative and positive terms in the previous stock prices plunging or soaring. According to the correlation analysis, it shows a positive correlation between social sentiment and stock prices in the period of plunging and soaring. A significant correlation is not appeared in the previous stock prices plunging or soaring.
In this paper, we propose a stochastic model for sentence speech understanding using dictionary and thesaurus. The proposed model extracts words from an input speech or text into a sentence. A computer is sellected category of dictionary database compared the word extracting from the input sentence calculating a probability value to the compare results from stochastic model. At this time, computer read out upper dictionary information from the upper dictionary searching and extracting word compared input sentence caluclating value to the compare results from stochastic model. We compare adding the first and second probability value from the dictionary searching and the upper dictionary searching with threshold probability that we measure the sentence understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case, probability ($\alpha$) of high level word is 0.9 and threshold probability ($\beta$) is 0.38.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.5
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pp.1019-1026
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2019
Due to limitations of existing methods for detecting newly introduced malware, the importance of the development of artificial intelligence vaccines arises. Existing artificial intelligence vaccines have a disadvantage that the accuracy of the detection rate is low because those vaccines do not scan all parts of the file. In this paper, we suggest an enhanced method for detecting malware which is composed of unique OP Code features in the malware files. Specifically, we tested the method with text datasets trained on Random Forest algorithm and with image datasets trained on the Inception V3 model. As a result, the highest accuracy of the detection rate was about 80%.
Jang, Dong Woo;Park, Hyo Seon;Jung, Ji Seong;Cho, Sung Yoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.518-518
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2015
이 연구에서는 ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여, 한반도 남한지역 중 기후변화시나리오에 의한 강수량이 제공되지 않는 해안선지역에 대해 기후변화시나리오를 이용하여 장래 강수량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였다. 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오에 의한 장래강수데이터의 경우 복잡한 해안선지역에 대해 장래 강수데이터를 제공하고 있지 않기 때문에 최근의 지형도를 적용하여 기상청에서 제공하지 않는 지역에 대해 보완격자를 생성하고, 공간보간 기법을 이용하여 이를 해결할 수 있다. 1km 격자단위의 강수데이터를 생성하기 위하여 GIS내에 여러 툴(tools)의 기능을 단계적으로 모형화하여 순서화된 작업을 자동적으로 수행할 수 있는 model builder를 사용하였다. 데이터 변환작업을 위한 전처리, 데이터 보간 추출 기능과 공간보간기법을 적용하여 기후변화 시나리오가 적용된 데이터누락지역에서의 장래 강수예측데이터를 생성할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 RCP 8.5 시나리오를 이용하였고, 일부 해안선과 섬 지역에 대해 장래강수량을 생성할 수 있는 보간기법이 적용된 모형으로 한반도 남한지역 중 강수자료가 제공되지 않는 총 4,186개의 격자에 대해 적합한 공간보간기법을 선택하여, 일단위 및 월단위 강수자료를 생산할 수 있도록 하였다. 기상청에서 제공하는 강수데이터의 경우 'ASCII' 파일 형식으로 기후변화 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 별도의 프로그램을 이용하여 강수예측자료를 얻어야 하는 문제가 있다. 강수예측자료를 텍스트파일 형태로 사용자가 원하는 좌표를 선택 한 후 데이터를 추출할 수 있도록 격자화하여 저장되도록 하였다.
There is a close interaction between the linguistic-syntactic representation system and the affective representation system that appear in the mathematical process. On the other hand, since the mathematical conceptual system is fundamentally metaphoric, the analysis of the mathematical concept structure through linguistic representation can help to identify the source of cognitive and affective obstacles that interfere with mathematics learning. In this study, we analyzed the problem-solving protocols of mathematical gifted children from the perspective of cognitive language and meta-affect to identify the relationship between the functional characteristics of the text and metaphor they use and the functional characteristics of meta-affect. As a result, the behavior of the cognitive and affective characteristics of mathematically gifted children differed according to the success of problem solving. In the case of unsuccessful problem-solving, the use of metaphor as an internal representation system was relatively more frequent than in the successful case. In addition, while the cognitive linguistic aspects of metaphors play an important role in problem-solving, meta-affective attributes are closely related to the external representation of metaphors.
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