The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.36
no.12C
/
pp.744-752
/
2011
In intelligent surveillance system, various methods for detecting abnormal behavior were proposed recently. However, most researches are not robust enough to be utilized for actual reality which often has occlusions because of assumption the researches have that individual objects can be tracked. This paper presents a novel method to detect abnormal behavior by analysing major motion of the scene for complex environment in which object tracking cannot work. First, we generate Visual Word and Visual Document from motion information extracted from input video and process them through LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm which is one of document analysis technique to obtain major motion information(location, magnitude, direction, distribution) of the scene. Using acquired information, we compare similarity between motion appeared in input video and analysed major motion in order to detect motions which does not match to major motions as abnormal behavior.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.20
no.6
/
pp.55-62
/
2006
For the fault diagnosis of three-phase induction motors, we construct a experimental unit and then develop a diagnosis algorithm based on pattern recognition. The experimental unit consists of machinery module for induction motor drive and data acquisition module to obtain the fault signal. As the first step for diagnosis procedure, preprocessing is performed to make the acquired current simplified and normalized. To simplify the data, three-phase current is transformed into the magnitude of Concordia vector. As the next step, feature extraction is performed by kernel principal component analysis(KPCA) and linear discriminant analysis(LDA). Finally, we used the classifier based on radial basis function(RBF) network. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.15
no.5
/
pp.649-654
/
2005
In this paper, we describe an implementation of real-time face recognition system under ubiquitous computing environments. First, face image is captured by PDA with CMOS camera and then this image with user n and name is transmitted via WLAN(Wireless LAN) to the server and finally PDA receives verification result from the server The proposed system consists of server and client parts. Server uses PCA and LDA algorithm which calculates eigenvector and eigenvalue matrices using the face images from the PDA at enrollment process. And then, it sends recognition result using Euclidean distance at verification process. Here, captured image is first compressed by the wave- let transform and sent as JPG format for real-time processing. Implemented system makes an improvement of the speed and performance by comparing Euclidean distance with previously calculated eigenvector and eignevalue matrices in the learning process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.23
no.7
/
pp.764-770
/
2019
In this research, text mining techniques were used to analyze the papers related to the "4th Industry". In order to analyze the papers, total of 685 papers were collected by searching with the keyword "4th industry" in Korea Journal Index(KCI) from 2016 to 2019. We used Python-based web scraping program to collect papers and use topic modeling techniques based on LDA algorithm implemented in R language for data analysis. As a result of perplexity analysis on the collected papers, nine topics were determined optimally and nine representative topics of the collected papers were extracted using the Gibbs sampling method. As a result, it was confirmed that artificial intelligence, big data, Internet of things(IoT), digital, network and so on have emerged as the major technologies, and it was confirmed that research has been conducted on the changes due to the major technologies in various fields related to the 4th industry such as industry, government, education field, and job.
Purpose Recently, social interest in the convergence research is at its peak. However, contrary to the keen interest in convergence research, an infrastructure that makes it easier to recruit researchers from other fields is not yet well established, which is why researchers are having considerable difficulty in carrying out real convergence research. In this study, we implemented a researcher recommendation system that helps researchers who want to collaborate easily recruit researchers from other fields, and we expect it to serve as a springboard for growth in the convergence research field. Design/methodology/approach In this study, we implemented a system that recommends proper researchers when users enter keyword in the field of research that they want to collaborate using word embedding techniques, word2vec. In addition, we also implemented function of keyword suggestions by using keywords drawn from LDA Topicmodeling Algorithm. Finally, the UI of the researcher recommendation system was completed by utilizing the collaborative messenger Slack to facilitate immediate exchange of information with the recommended researchers and to accommodate various applications for collaboration. Findings In this study, we validated the completed researcher recommendation system by ensuring that the list of researchers recommended by entering a specific keyword is accurate and that words learned as a similar word with a particular researcher match the researcher's field of research. The results showed 85.89% accuracy in the former, and in the latter case, mostly, the words drawn as similar words were found to match the researcher's field of research, leading to excellent performance of the researcher recommendation system.
Purpose Nowadays, Autonomous Sensory Meridian Response (ASMR) is rapidly growing in popularity and increasingly appearing in marketing. Not even in TV commercial advertisement, ASMR also fast growing in one-person media communication, many brands and social media influencers used ASMR for their marketing contents. The purpose of this study is to measure consumers' perceptions about the products in ASMR marketing content and compare the differences in communication effect of ASMR content creator between product review and how-to in the same Macro tier influencer - the YouTuber that has 10,000-100,000 subscribers. Design/methodology/approach The research methods selected ASMRtist that do product review content and how-to content, Text comments data was collected from 200 videos of tech-device review videos and beauty-fashion videos. A total of 52,833 text comments were analyzed by applying the LDA topic modeling algorithm and social network analysis. Findings Through the result, we can know that ASMR is good at taking attention of viewers with ASMR triggers. In the Tech device reviews field, ASMR viewers also focus on the product like product's performance and purchase. However, there are many topics related to reaction of ASMR sound, trigger, relaxation. In the Beauty-fashion field, viewers' topics mainly focus on the reaction of the ASMR trigger, response to ASMRtist and other topics are talking about makeup - fashion, product, purchase. From LDA result, many ASMR viewers comment that they feel more comfortable when watching the marketing content that uses ASMR. This result has shown that ASMR marketing contents have a good performance in terms of user watching experience, so applying ASMR can take more consumer intention. And the result of social network analysis showed that product review ASMRtist have a higher communication effectiveness than how-to ASMRtist in the same tier. As an influencer marketing strategy, this study provides information to establish an efficient advertising strategy by using influencers that create ASMR content.
Purpose The development of the network and mobile industries has induced companies to invest in information systems, leading a new industrial revolution. The Journal of Information Systems, which developed the information system field into a theoretical and practical study in the 1990s, retains a 30-year history of information systems. This study aims to identify academic values and research trends of JIS by analyzing the trends. Design/methodology/approach This study aims to analyze the trend of JIS by compounding various methods, named as TLS mining analysis. TLS mining analysis consists of a series of analysis including Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weight model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and a text mining with Semantic Network Analysis. Firstly, keywords are extracted from the research data using the TF-IDF weight model, and after that, topic modeling is performed using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify issue keywords. Findings The current study used the summery service of the published research paper provided by Korea Citation Index to analyze JIS. 714 papers that were published from 2002 to 2012 were divided into two periods: 2002-2011 and 2012-2021. In the first period (2002-2011), the research trend in the information system field had focused on E-business strategies as most of the companies adopted online business models. In the second period (2012-2021), data-based information technology and new industrial revolution technologies such as artificial intelligence, SNS, and mobile had been the main research issues in the information system field. In addition, keywords for improving the JIS citation index were presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.21
no.7
/
pp.607-615
/
2020
The purpose of this study was to analyze the research status and trends related to the industrial mathematics based on text mining techniques with a sample of 4910 papers collected in the SIAM Journal on Applied Mathematics from 1970 to 2019. The R program was used to collect titles, abstracts, and key words from the papers and to analyze topic modeling techniques based on LDA algorithm. As a result of the coherence score on the collected papers, 20 topics were determined optimally using the Gibbs sampling methods. The main results were as follows. First, studies on industrial mathematics were conducted in a variety of mathematics fields, including computational mathematics, geometry, mathematical modeling, topology, discrete mathematics, probability and statistics, with a focus on analysis and algebra. Second, 5 hot topics (mathematical biology, nonlinear partial differential equation, discrete mathematics, statistics, topology) and 1 cold topic (probability theory) were found based on time series regression analysis. Third, among the fields that were not reflected in the 2015 revised mathematics curriculum, numeral system, matrix, vector in space, and complex numbers were extracted as the contents to be covered in the high school mathematical curriculum. Finally, this study suggested strategies to activate industrial mathematics in Korea, described the study limitations, and proposed directions for future research.
With the recent 4th Industrial Revolution, the growth and value of big data are continuously increasing, and the government is also actively making efforts to open and utilize public data. However, the situation still does not reach the level of demand for public data use by citizens, At this point, it is necessary to identify research trends in the public data field and seek directions for development. In this study, in order to understand the research trends related to public data, the analysis was performed using topic modeling, which is mainly used in text mining techniques. To this end, we collected papers containing keywords of 'Public data' among domestic and foreign research papers (1,437 domestically, 9,607 overseas) and performed topic modeling based on the LDA algorithm, and compared domestic and foreign public data research trends. After analysis, policy implications were presented. Looking at the time series by topic, research in the fields of 'personal information protection', 'public data management', and 'urban environment' has increased in Korea. Overseas, it was confirmed that research in the fields of 'urban policy', 'cell biology', 'deep learning', and 'cloud·security' is active.
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.