KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.254-276
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2019
Since the amount of information on the internet is growing rapidly, it is not easy for a user to find relevant information for his/her query. To tackle this issue, the researchers are paying much attention to Document Summarization. The key point in any successful document summarizer is a good document representation. The traditional approaches based on word overlapping mostly fail to produce that kind of representation. Word embedding has shown good performance allowing words to match on a semantic level. Naively concatenating word embeddings makes common words dominant which in turn diminish the representation quality. In this paper, we employ word embeddings to improve the weighting schemes for calculating the Latent Semantic Analysis input matrix. Two embedding-based weighting schemes are proposed and then combined to calculate the values of this matrix. They are modified versions of the augment weight and the entropy frequency that combine the strength of traditional weighting schemes and word embedding. The proposed approach is evaluated on three English datasets, DUC 2002, DUC 2004 and Multilingual 2015 Single-document Summarization. Experimental results on the three datasets show that the proposed model achieved competitive performance compared to the state-of-the-art leading to a conclusion that it provides a better document representation and a better document summary as a result.
이 연구는 문헌정보와 아카이브적 측면에서 도서관의 코리안 디아스포라의 정보자원관리에 대한 발전방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구는 디아스포라와 정보자원 관련 문헌적 고찰과 재외한인들의 이동루트와 정착 그리고 삶의 현장을 기반으로 한 실제적 조사로 이루어졌다. 그 결과 코리안 디아스포라는 자발적 이동보다는 정치와 경제적 측면에서 타인에 의한 이주가 주를 이루었다. 이들은 이주 현장에서 온갖 어려움을 극복하고 다양한 문헌정보를 생산했으며 이것을 기반으로 도서관, 신문사, 출판사, 기록보존소 등지에서 정보자원관리와 아카이브가 이루어지고 있다. 이 연구의 결과는 코리안 디아스포라의 정보자원에 대한 가치와 역량을 나타내고 진일보한 디아스포라 연구와 발전에 기여하게 될 것이다.
이 논문은 kNN의 정확도의 손실 없이 kNN의 효율성을 개선하는 휴리스틱을 제안한다. 제안된 휴리스틱은 kNN 실행 시간의 주요 요소인 두 문서간 유사성 계산을 최소화하는 것이다. 이것을 위하여 본 논문은 유사성의 상한값을 계산하는 방법과 훈련 문서를 정렬하는 방법을 제안한다. 제안된 휴리스틱을 문서 분류 프레임?인 AI :: Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 kNN과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 휴리스틱을 적용한 방법이 기존의 kNN보다 실행 속도측면에서 약 30∼40%의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.
XML is fast emerging as the dominant standard to represent and exchange data in the Web. As the amount of data available in the Web has increased dramatically in recent years, the data resides in different forms ranging from semi-structured data to highly structured data in relational database. As semi-structured data will be represented by XML, XML will increase the ability of semi-structured data. In this paper, we propose an idea for extracting schema in XML document using DTD.
대부분의 잠정적 적합피드백기법들은 질의에 대해 검색된 상위검색문서들이 적합하다고 가정하고, 그 문서들을 질의 확장을 위한 피드백 문서로 이용하고 있다. 그러나 초기검색결과에는 상당한 양의 부적합 문서를 포함하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 보다 좋은 피드백 문서를 선택하기 위해서 중첩클러스터를 이용한 피드백문서의 재샘플링 기법을 제안한다. 주요 아이디어는 질의 중심적인 초기검색문서집합에 대해서 중첩이 허용된 문서클러스터를 이용하여 문서들 사이의 관계를 반영하여 질의에 핵심역할을 하는 지배적 문서를 찾고, 이 문서들을 반복적으로 피드백 하여 질의가 내포하는 핵심 주제를 강조하는 것이다. 대규모 실험집합인 TREC GOV2와 WT10g에 대한 실험비교에서, 최근 잠정적 적합피드백 기법들 중에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 적합모델보다 재샘플링기법이 우수한 성능향상을 보였다. 제안기법에 대한 검증을 위해서 피드백문서에 포함된 적합문서의 정도를 나타내는 적합밀도를 측정하였다. 재샘플링 기법이 TREC 실험집합에 대해서 적합모델에 비해 높은 적합밀도를 보였고, 이 결과 적합피드백에서 검색성능을 향상시키게 되었다. 이는 제안 기법이 잠정적 적합피드백에서 유효한 방법임을 알 수 있다.
Urban greenery is an important component of urban environment and is fast gaining prominence especially in the developing countries. The destruction of urban trees has resulted to the degradation of the environment, thus the introduction of green Kumasi project by Kumasi Metropolitan Assembly, Ashanti Region of Ghana. The composition and diversity of urban trees gives rise to adequate management and monitoring, thus an inventory of urban trees of the Metropolis was conducted to document complete information on its density, diversity, composition and distribution. A total tree population of 1,101 was enumerated in the principal roads of the Metropolis. The ten most encountered tree species accounted for 61.04% of all the individual tree populations with Mangifera indica being dominant. The dominant families: Fabaceae, Moraceae and Arecaceae constitute 38.57% of the tree population. Diversity of the tree species was very high. The minimum diversity criteria were met on analysis of the diversity of this population. The proportion of exotic species was high with 65.71% of the trees belonging to the introduced species. It is recommended that greater emphasis should be placed on the planting of indigenous trees in future tree planting exercise.
In this study, the colors and characteristics of Gwangbok-ro of Busan were analyzed in the standpoint of local images based on the examination of the facade designs of stores along the road of Gwangbok-ro, Busan a main street with massive population flow. To that end, the facades of stores, correlation with the city, color and locality were examined, and after the status of facade designs in Gwangbok-ro were identified through case survey by it, color images were analyzed. For color analysis, Munsell color system was used as basic tool. As a result of examining the colors in Gwangbok-ro area, the following status could be analyzed on 3 attributes of hue, brightness and chroma: First, analysis results of hue indicated that dominant color that covers 70% or more of the area represented mid brightness and low chroma in GY(36.1%) series, subsidiary color which covers 25% or more of the area mid brightness and low chroma in YR(26.5%) series, and accent color that covers less than 5% of the area high brightness and low chroma of GY(40%) series. Second, in brightness analysis, dominant color mostly represented mid brightness, subsidiary color mid brightness and accent color high brightness respectively. In particular accent color showed more intensive crowding phenomenon in high brightness. Third, as for chroma, dominant color, subsidiary color and accent color all are gathered in low chroma, however in small number of accent colors, peculiar high chroma appeared notable. In conclusion, the colors of Gwangbok-ro area analyzed based on the facade design of the stores along the road in this study were superficial colors that reflect the life of people in the area, artificial colors by improvement of the local environment. This study is meaningful in that the image of Gwangbok-ro was found through building colors in one part of the city Busan. It is judged that the study results would become useful as reference document in planning out environment colors later on.
Kim, Kyung-A;Lee, Ji-Won;Park, Jeong-Ho;Kim, Byoung-Ho;Ahn, Hyo-Won;Kim, Su-Jung
대한치과교정학회지
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제47권3호
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pp.195-206
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2017
Facial asymmetry can be classified into the rolling-dominant type (R-type), translation-dominant type (T-type), yawing-dominant type (Y-type), and atypical type (A-type) based on the distorted skeletal components that cause canting, translation, and yawing of the maxilla and/or mandible. Each facial asymmetry type represents dentoalveolar compensations in three dimensions that correspond to the main skeletal discrepancies. To obtain sufficient surgical correction, it is necessary to analyze the main skeletal discrepancies contributing to the facial asymmetry and then the skeletal-dental relationships in the maxilla and mandible separately. Particularly in cases of facial asymmetry accompanied by mandibular yawing, it is not simple to establish pre-surgical goals of tooth movement since chin deviation and posterior gonial prominence can be either aggravated or compromised according to the direction of mandibular yawing. Thus, strategic dentoalveolar decompensations targeting the real basal skeletal discrepancies should be performed during presurgical orthodontic treatment to allow for sufficient skeletal correction with stability. In this report, we document targeted decompensation of two asymmetry patients focusing on more complicated yaw-dependent types than others: Y-type and A-type. This may suggest a clinical guideline on the targeted decompensation in patient with different types of facial asymmetries.
Extensible Markup Language(XML) is fast emerging as the dominant standard for representing data in the World Wide Web. Sophisticated query engines that allow users to effectively tap the data stored in XML documents will be crucial to exploiting the full power of XML. While there has been a great deal of activity recently proposing new semi-structured data models and query languages for this purpose, this paper explores the more conservative approach of using traditional relational database engines for processing XML documents conforming to Document Type Descriptors(DTDs). In this paper, we describe how to generate relational schemas from XML DTDs. The main issues that must be addressed inc]ode (a) dealing with the complexity of DTD element specifications (b) resolving the conflict between the two-level nature of relational schemas (table and attribute) vs. the arbitrary nesting of XML DTD schemas and (c) dealing with set-valued attributes and recursion. We now propose a set of transformations that can be used to "simplify" any arbitrary DTD without undermining the effectiveness of queries over documents conforming to that DTD.
Purpose: In order to improve the audit quality of a company, an in-depth analysis is required to categorize the audit report in the form of a text document containing the details of the external audit. This study introduces a systematic methodology to extract keywords for each group that determines the differences between groups such as 'audit plan' and 'interim audit' using audit reports collected in the form of text documents. Methods: The first step of the proposed methodology is to preprocess the document through text mining. In the second step, the documents are classified into groups using machine learning techniques and based on this, important vocabularies that have a dominant influence on the performance of classification are extracted. In the third step, the association rules for each group's documents are found. In the last step, the final keywords for each group representing the characteristics of each group are extracted by comparing the important vocabulary for classification with the important vocabulary representing the association rules of each group. Results: This study quantitatively calculates the importance value of the vocabulary used in the audit report based on machine learning rather than the qualitative research method such as the existing literature search, expert evaluation, and Delphi technique. From the case study of this study, it was found that the extracted keywords describe the characteristics of each group well. Conclusion: This study is meaningful in that it has laid the foundation for quantitatively conducting follow-up studies related to key vocabulary in each stage of auditing.
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