With the development of social media services in the era of Web 2.0, the public opinion formation site has been partially shifted from the traditional mass media to social media. This phenomenon is continuing to expand, and public opinions on government polices created and shared on social media are attracting more attention. It is particularly important to grasp public opinions in policy formulation because setting up educational policies involves a variety of stakeholders and conflicts. The purpose of this study is to explore public opinions about education-related policies through an empirical analysis of social media documents on education policies using opinion mining techniques. For this purpose, we collected the education policy-related documents by keyword, which were produced by users through the social media service, tokenized and extracted sentimental qualities of the documents, and scored the qualities using sentiment dictionaries to find out public preferences for specific education policies. As a result, a lot of negative public opinions were found regarding the smart education policies that use the keywords of digital textbooks and e-learning; while the software education policies using coding education and computer thinking as the keywords had more positive opinions. In addition, the general policies having the keywords of free school terms and creative personality education showed more negative public opinions. As much as 20% of the documents were unable to extract sentiments from, signifying that there are still a certain share of blog posts or tweets that do not reflect the writers' opinions.
Many people have recently posted about personal interests on social media. The development of the Internet and computer technology has enabled the storage of digital forms of documents that has resulted in an explosion of the amount of textual data generated; subsequently there is an increased demand for technology to create valuable information from a large number of documents. A text mining technique is often used since text-based data is mostly composed of unstructured forms that are not suitable for the application of statistical analysis or data mining techniques. This study analyzed the Meteorological Yearbook data of the Korea Meteorological Administration (KMA) with a text mining technique. First, a term dictionary was constructed through preprocessing and a term-document matrix was generated. This term dictionary was then used to calculate the annual frequency of term, and observe the change in relative frequency for frequently appearing words. We also used regression analysis to identify terms with increasing and decreasing trends. We analyzed the trends in the Meteorological Yearbook of the KMA and analyzed trends of weather related news, weather status, and status of work trends that the KMA focused on. This study is to provide useful information that can help analyze and improve the meteorological services and reflect meteorological policy.
At these information age when the importance of news is of particular emphasis, the field of image-production for the news are being made rapid progressive by high-tech like multi-media, multi-channel digital system. Even experts who have engaged in the work of broadcasting in th field for a long time are perplexed with rapid development in Broadcasting equipments and expression techniques. The field of TV is characterized by the speed of change and the desire of viewers for new and interesting video images. The image expression system applying image line has ever existed as one of conventional image expression methods. Obsolete and old image expressions are paling into significance for viewers who want to access more information in a short time. but The change of image expression systems due to the progressive stream of time has forced existing imaginary to be changed constantly to accommodate the changing interests and expectations of the viewers. Therefore, in this treatise, we need a broad interpretation about the direction of this imaginary line for TV news image in that existing systems of image producing haven’t also been changed and adapted to the stream of time. In these days, image is defined as not only video, but also audio. also We need to reduce the confusion concerning the imaginary line and contribute to a correct understanding images of TV news for not only customers but also producer by extending and applying the concept of imaginary line to image producing.
By improving performance of mobile machine(3D engine, 3D accelerator chip set, etc) and developing wireless network technology, a demand for actual contents of users is being increased rapidly. But, there are some difficulties yet for the speedy development of actual contents because of the limitation of development resources that is dependent on each mobile device's different performance. In general, much of the animated character-creation work for mobile environment is still done manually by experienced animator with the method of key frame processing. However, it needs a lot of time and more costs for creating motion. Additionally, it is possible to cause a distortion of motion. In this paper, I solved the difficulties by using a optical motion capture system, it was able to acquire accurate motion data more easily and quickly, and then it was possible to make 3D dance contents efficiently. Also, I showed techniques of key reduction and controlling frame number for using huge amounts of motion capture data in mobile environment which requires less resources. In making 3D dance contents, using an optical motion capture system was verified that it was more efficient to make and use actual-reality contents by creating actual character motion and by decreasing processing time than existing method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.2
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pp.101-113
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2013
The concern on environmental quality makes the landscape analysis more important than before ever. For the landscape analysis, selection of viewpoint is one of most important stage. Because of its subjectiveness, the conventional viewpoint selection method often missed some viewpoints of importance. The purpose of this study is to develop a viewpoint selection method for landscape analysis using GIS data and techniques. During the viewpoint selection process, spatial and attribute data from several GIS systems were hired. Query and overlay methods were mainly adapted for analysis to find out meaningful viewpoints. The 3D simulation analysis on DEM(Digital Elevation Model) was used for every selected viewpoint to examine wether the view target is screened out or not. Application study at a sample site showed some omissions of good viewpoints without any screening. It also exhibited the possibility to reduce time and cost for the viewpoint selection process of landscape analysis. For the progress of applicability, GIS data analysis process have to be improved and more modules such as automatic screening analysis system on selected viewpoint have to be developed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.2
s.308
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pp.21-32
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2006
The license plate recognition (LPR) unit consists of the following core components: plate region segmentation, individual character extraction, and character recognition. Out of the above three components, accuracy in the performance of plate region segmentation determines the overall recognition rate of the LPR unit. This paper proposes an algorithm for segmenting the license plate region on the front or rear of a vehicle in a fast and accurate manner. In the case of the proposed algorithm images are captured on the spot where unmanned monitoring of illegal parking and stowage is performed with a variety of roadway environments taken into account. As a means of enhancing the segmentation performance of the on-the-spot-captured images of license plate regions, the proposed algorithm uses a mathematical model for license plate colors to convert color images into digital data. In addition, this algorithm uses Gaussian smoothing and double threshold to eliminate image noises, one-pass boundary tracing to do region labeling, and MBR to determine license plate region candidates and extract individual characters from the determined license plate region candidates, thereby segmenting the license plate region on the front or rear of a vehicle through a verification process. This study contributed to addressing the inability of conventional techniques to segment the license plate region on the front or rear of a vehicle where the frame of the license plate is damaged, through processing images in a real-time manner, thereby allowing for the practical application of the proposed algorithm.
With the popularization of digital photography, people are now capturing and storing far more photos than ever before. However, the enormous number of photos often discourages the users to identify desired photos. In this paper, we present a novel method for fast and intuitive browsing through large collections of geo-referenced photographs. Given a set of photos, we construct a hierarchical structure of clusters such that each cluster includes a set of spatially adjacent photos and its sub-clusters divide the photo set disjointly. For each cluster, we pre-compute its convex hull and the corresponding polygon area. At run-time, this pre-computed data allows us to efficiently visualize only a fraction of the clusters that are inside the current view and have easily recognizable sizes with respect to the current zoom level. Each cluster is displayed as a single polygon representing its convex hull instead of every photo location included in the cluster. The users can quickly transfer from clusters to clusters by simply selecting any interesting clusters. Our system automatically pans and zooms the view until the currently selected cluster fits precisely into the view with a moderate size. Our user study demonstrates that these new visualization and interaction techniques can significantly improve the capability of navigating over large collections of geo-referenced photos.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1273-1284
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2016
In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.
von Maltzahn, Nadine Freifrau;Bernhard, Florian;Kohorst, Philipp
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.12
no.2
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pp.100-106
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2020
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to evaluate the fitting accuracy of single crowns made from a novel presintered Co-Cr alloy prepared with a computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technique, as compared with crowns manufactured by other digital and the conventional casting technique. Additionally, the influence of oxide layer on the fitting accuracy of specimens was tested. MATERIALS AND METHODS. A total of 40 test specimens made from Co-Cr alloy were investigated according to the fitting accuracy using a replica technique. Four different methods processing different materials were used for the manufacture of the crown copings (milling of presintered (Ceramill Sintron-group_cer_sin) or rigid alloy (Tizian NEM-group_ti_nem), selective laser melting (Ceramill NPL-group_cer_npl), and casting (Girobond NB-group_gir_nb)). The specimens were adapted to a resin model and the outer surfaces were airborne-particle abraded with aluminum oxide. After the veneering process, the fitting accuracy (absolute marginal discrepancy and internal gap) was evaluated by the replica technique in 2 steps, before removing the oxide layer from the intaglio surface of the crowns, and after removing the layer with aluminum oxide airborne-particle abrasion. Statistical analysis was performed by multifactorial analysis of variance (ANOVA) (α=.05). RESULTS. Mean absolute marginal discrepancy ranged between 20 ㎛ (group_cer_npl for specimens of Ceramill NPL) and 43 ㎛ (group_cer_sin for crowns of Ceramill Sintron) with the oxide layer and between 19 ㎛ and 28 ㎛ without the oxide layer. The internal gap varied between 33 ㎛ (group_ti_nem for test samples of Tizian NEM) and 75 ㎛ (group_gir_nb for the base material Girobond NB) with the oxide layer and between 30 ㎛ and 76 ㎛ without the oxide layer. The absolute marginal discrepancy and the internal gap were significantly influenced by the fabrication method used (P<.05). CONCLUSION. Different manufacturing techniques had a significant influence on the fitting accuracy of single crowns made from Co-Cr alloys. However, all tested crowns showed a clinically acceptable absolute marginal discrepancy and internal gap with and without oxide layer and could be recommended under clinical considerations. Especially, the new system Ceramill Sintron showed acceptable values of fitting accuracy so it can be suggested in routine clinical work.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.10
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pp.1994-2005
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2015
Voice over IP (VoIP) is a technology for the delivery of voice communications and multimedia sessions over Internet Protocol (IP) networks. Instead of being transmitted over a circuit-switched network, however, the digital information is packetized, and transmission occurs in the form of IP packets over a packet-switched network which consist of several layers of computers. VoIP Service that used the various techniques has many advantages such as a voice Service, multimedia and additional service with cheap cost and so on. But the various frauds arises using VoIP because VoIP has the existing vulnerabilities at the Internet and based on complex technologies, which in turn, involve different components, protocols, and interfaces. According to research results, during in 2012, 46 % of fraud calls being made in VoIP. The revenue loss is considerable by fraud call. Among we will analyze for Toll Bypass Fraud by the SIM Box that occurs mainly on the international call, and propose the measures that can detect. Typically, proposed solutions to detect Toll Bypass fraud used DPI(Deep Packet Inspection) based on a variety of detection methods that using the Signature or statistical information, but Fraudster has used a number of countermeasures to avoid it as well. Particularly a Fraudster used countermeasure that encrypt VoIP Call Setup/Termination of SIP Signal or voice and both. This paper proposes the solution that is identifying equipment of Toll Bypass fraud using those countermeasures. Through feature of Voice traffic analysis, to detect involved equipment, and those behavior analysis to identifying SIM Box or Service Sever of VoIP Service Providers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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