It is difficult to find web contents for visual disabilities in spite of rapid growing internet users, infrastructures and advance of computer technology. For the case of usenet newsgroup concerning disabilities, hit rate is even less than E-mail because of lack of accessibility, educational support and economical expense for internet. This paper is addressed to voice usenet newsgroup service by using telephone or web browser for visual disabilities without additional S/W support such as 775, usenet program and installation program, suggests a design method and an implementation example for it. Main features of it are easiness of man machine interface, popularity of access device such as telephone or web browser and independency of particular news server by using NNTP. This system supports general MIME format, is implemented for usenet server of Korean Social Worker's Community and will be implemented for Gomduri InfoNet BBS of Korean Society for Rehabilitation of Persons with Disabilities.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.1
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pp.19-30
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2000
As the number of online documents increases enormously with the expansion of information technology, the importance of automatic document classification is greatly enlarged. In this paper, an automatic document classification method is investigated and applied to UseNet 20 newsgroup articles to test its efficacy. The classification system uses Naive Bayes classification algorithm and the experimental result shows that a randomly selected newsgroup arcicle can be classified into its own category over 77% accuracy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.60-62
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1999
다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.292-294
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2001
문서 클러스터링은 정보검색 시스템에서 검색과정의 효율성을 향상시키기 위해서 많이 사용된다. 기존의 K-means 클러스터링과 같은 거리-기반 접근 방법은 거리에 대한 척도를 정해야 하는 문제가 있고, 또한 전체 자질 공간에서 지역적 특성에 민감하기 때문에 문서 내에 노이즈가 존재할 경우 만족스러운 결과를 내지 못할 수 있다. 그리고 기본적으로 문서 데이터는 희소성(sparseness)을 가기 때문에 정규 분포를 가정한 mixture 모델을 적용하기도 어려움이 있다. 본 논문에서는 Helmoholtz machine에 의한 문서 클러스터링 방법을 제안한다. 제안되는 방법에서는 하나의 문서를 어떤 내재적인 요인(factor)들의 다양한 결합에 의한 결과로 가정하는데, 이 때의 요인은 주제어 집합 또는 적어도 의미적으로 유사한 단어들의 집합이다. 그리고 기본적으로 Helmholtz machine은 이진 데이터를 다루는데, 텍스트 문서에 나타나는 단어들의 빈도를 고려하기 위해 수정된 Helmholtz machine을 제시한다. TREC-8 adhoe 데이터와 20 Newsgroup 문서 집합에 대한 클러스터링 실험 결과, 제안된 방법이 K-means 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였으며 주제어 추출을 통해 문서 집합의 전체 내용 파악을 용이하게 하는 특성이 있었다.
Though naive Bayes text classifiers are widely used because of its simplicity, the techniques for improving performances of these classifiers have been rarely studied. In this paper, we propose and evaluate some general and effective techniques for improving performance of the naive Bayes text classifier. We suggest document model based parameter estimation and document length normalization to alleviate the Problems in the traditional multinomial approach for text classification. In addition, Mutual-Information-weighted naive Bayes text classifier is proposed to increase the effect of highly informative words. Our techniques are evaluated on the Reuters21578 and 20 Newsgroups collections, and significant improvements are obtained over the existing multinomial naive Bayes approach.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.5
no.4
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pp.71-78
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2002
The mobile agent is receiving the attention as new technique to retrieve and to share the distributed contents on web-based educational systems. The retrieval using mobile agent uses the method that delivers the agent to accomplish a search in direct server in substitute for it is transmitted a many contents to accomplish an efficient search. This study proposed the model of retrieval system that shares and searches the distributed educational contents of the bulletin board and newsgroup by using the mobile agent. In order to evaluate the efficiencies of the system that is proposed, we did the comparison test on the search model of existing and proposing system. By a test result, we confirmed network traffics of proposed system are diminished. Moreover we gave proof the fact that the optimum search time of the mobile agent-based system is shortened.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3470-3478
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2000
The rapidly developing World Wide Web technology provides new opportunities for distance education over the internet. Several successful experiments about cyber educationor distance leanning have been reported. The Web when combined with other network tools can be used to create a virtual classroom to bring together a community of learners for interactive education. Requrements for standard tools for distance. Iearning, such as an electionic mail, a multiparheipant bcard newsgroup service and video conference tools have been investigated and implemented based on the object modeling technique useing java programming language. The object onented programming helps the developed codes maintain learning with allowed interactions either between instroctors and students or between students.
The purpose of study was to develop distance education programs that combine the characteristics of the programs for the math gifted students. To this end, the first is to establish the standards for the development of distance programs for the math gifted students. The second is to develop the distance education programs for the elementary school math gifted students according to the program procedure models for distance education. The third is to apply the programs developed to actual distance education field and analyze the results to verify the validity of the programs. This program can increase high-level mathematical thinking power even though it is the distance education, not the face-to-face education. Second, this program make contributions to active mathematical communication through newsgroup or reflective journals. Third, the use of Diffy Game facilitates the selection of in-depth contents, which will in turn enable the development of intensive programs.
The use of SNS (Social Network Service) has been increasing in world society and the SNS has been used to satisfy different purposes of social groups over the years. In the beginning, the SNS were formed using e-mail, listserve, newsgroup, etc., where information was shared among relatively homogeneous groups of people. Now different groups including corporations have been using SNS such as personal web pages, blogs, Facebook and Twitter for their social media marketing. This study intends to verify the relationship between SNS use and export marketing performance. To achieve this, different types of SNS use were analyzed in order to verify their relationship with export marketing performance. The conceptual model is suggested in this paper and several research constructs are identified. The constructs used in this paper include export marketing performance, SNS use, degree of innovation, product online fitness, marketing competence, and internationalization competence. According to the results, the SNS use directly influences the export marketing performance. In addition, the factors which determine the level of SNS use are product's online fitness and organizational willingness to undertake innovation. Therefore, it is suggested to increase SNS use in different marketing purposes for future research.
Data Mining is the process of finding hidden patterns inside a large data set. Cluster analysis has been used as a popular technique for data mining. It is a fundamental process of data analysis and it has been Playing an important role in solving many problems in pattern recognition and image processing. If fuzzy cluster analysis is to make a significant contribution to engineering applications, much more attention must be paid to fundamental decision on the number of clusters in data. It is related to cluster validity problem which is how well it has identified the structure that Is present in the data. In this paper, we design an adaptive data mining model using fuzzy performance measures. It discovers clusters through an unsupervised neural network model based on a fuzzy objective function and evaluates clustering results by a fuzzy performance measure. We also present the experimental results on newsgroup data. They show that the proposed model can be used as a document classifier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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