Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safety-related educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
Gender equity education is ineffective in a public school system even though gender equity education is a current issue in South Korean education. One of the problems is attributed to teacher education because no better gender equity education can be accomplished without teacher preparation. Therefore, the effectiveness of teachers is a very important keyword in teacher education. This study examines learning experience, gender equity value, teacher preparation for gender equity education of pre-service teachers in Gonju, South Korea, the factors that influence teacher preparation for gender equity education, and the instruction of gender equity. A survey was delivered to pre-service teachers in 2008, and the data of 350 pre-service teachers were analyzed. MANOVA and Multiple Regressions were used for analyzing the data. The results will contribute to the development of effective teacher education for gender equity education and information on a partnership between the family and the public school system that is centered on gender equity education.
Recently, retrieval of various video data has become an important issue as more and more multimedia content services are being provided. To effectively deal with video data, a semantic-based retrieval scheme that allows for processing diverse user queries and saving them on the database is required. In this regard, this paper proposes a semantic-based video retrieval system that allows the user to search diverse meanings of video data for electrical safetyrelated educational purposes by means of automatic annotation processing. If the user inputs a keyword to search video data for electrical safety-related educational purposes, the mobile agent of the proposed system extracts the features of the video data that are afterwards learned in a continuous manner, and detailed information on electrical safety education is saved on the database. The proposed system is designed to enhance video data retrieval efficiency for electrical safety-related educational purposes.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.11a
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pp.139-144
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2003
Mobile Node has to maintain communication as they move form place to place, so it doesn't guarantee Quality of Service(QoS). Fast Handoff is important to provide multimedia and real-time applications services in mobile, and it is closely related to handoff delay. Therefore, handoff delay problem is actively studied to quarantee QoS as a main issue in mobile IP research area. Next generation Mobile IPv6 resolve this problem somewhat, triangle problem for first packet and handoff delay still remain. In this paper, we suggest SNMP Information-based routing that adds keyword management method to Information-based routing in active network in order to resolve such a problem, and then suggest QoS controlled handoff based on SNMP Information-Based routing. After modeling of suggested method and existing handoff method, simulations are carried out with NS-2 for performance evaluation. The results of simulations show the some improvement on handoff delay, and therefore on QoS improvement.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.307-310
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2020
본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.
With the advent of Web 2.0, the use of RESTful web services is expected to overtake that of the traditional SOAP-based web services. Recently, the growing number of RESTful web services available on the web raises the challenging issue of how to locate the desired web services. However, the existing keyword searching method is insufficient for the bad recall and the bad precision. In this paper, we propose a novel building semantic ontology method which employs both the clustering technique based on association rules and the semantic analysis technique based on patterns. From this method, we can generate ontologies automatically, reduce the burden of semantic annotations, and support more efficient web services search. We ran our experiments on the subset of 168 RESTful web services downloaded from the PregrammableWeb site. The experimental results show that our method achieves up to 35% improvement for recall performance, and up to 18% for precision performance compared to the existing keyword searching method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.2
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pp.397-404
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2016
Illegal and harmful contents on the Internet has been an issue and been increased in Korea. They are often posted on the billboard and website of small enterprise and government office. Those illegal and harmful contents can relate to crime and suspicious activity, so, we need a detection system. However, to date the detection itself has been conducted manually by a person. In this paper, we develop an automated URL detection scheme for detecting a drug trafficking by using Google. This system works by analyzing the frequently used keywords in a drug trafficking and generate a keyword dictionary to store words for future search. The suspected drug trafficking URL are automatically collected based on the keyword dictionary by using Google search engine. The suspicious URL can be detected by classifying and numbering each domain from the collection of the suspected URL. This proposed automated URL detection can be an effective solution for detecting a drug trafficking, also reducing time and effort consumed by human-based URL detection.
Sungnyemun Gate, Korea's National Treasure No.1, was destroyed by fire on February 10, 2008 and has been re-opened to the public again as of May 4, 2013 after a reconstruction work. Sungnyemun Gate become a national issue and draw public attention to be a major topic on news or research. In this research, text mining and association rule mining techniques were used on keyword of newspaper articles related to Sungnyemun Gate as a cultural heritage from 2002 to 2016 to find major keywords and keyword association rule. Next, we analyzed some typical and specific keywords that appear frequently and partially depending on before and after the fire and newpaper companies. Through this research, the trends and keywords of newspapers articles related to Sungnyemun Gate could be understood, and this research can be used as fundamental data about Sungnyemun Gate to information producer and consumer.
Delgado, Beatriz Barrera;Ma, Hye Min;Oh, Jae gyun;Yeo, Gi Tae
Journal of Digital Convergence
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v.16
no.2
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pp.139-149
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2018
Since the 17th century, international trade has increased as a result of the development in the navigation skills. Recently, maritime transport, compared to other modes, is used more than 70% worldwide by shippers and ports, and it also has become essential in international trade. Most researchers focused only on port development, in topics like ensuring depth of water, port competition and port governance, but have left some topics undone, such as environment, ecosystem and balanced development. Therefore, this study provides insight to the academic world in port research using SNA (Social Network Analysis). The result of the SNA study shows that Baltic Sea ports researchers have focused on "Shipping", "Marine ecosystem"and "Pollution". The implications of this study are: first, the environment has become a main issue in the research field; second, the results suggest focusing on the main keywords from the keyword network. This study has some limitations such as excluding domestic journals and focusing in the recent 10 years.
The efficient discovery of services from a large scale collection of services has become an important issue[7, 24]. We studied a syntactic method for Web service discovery, rather than a semantic method. We regarded a service discovery as a retrieval problem on the proprietary XML formats, which were service descriptions in a registry DB. We modeled services and queries as probabilistic values and devised similarity-based retrieval techniques. The benefits of our way are follows. First, our system supports ranked service retrieval by keyword search. Second, we considers both of UDDI data and WSDL definitions of services amid query evaluation time. Last, our technique can be easily implemented on the off-theshelf DBMS and also utilize good features of DBMS maintenance.
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