Background: The body schema, which is constantly updated using somatosensory information, enables accurate movement. Since pain is reported as a possible source to alter the body schema, the left right judgement test (LRJT) has been widely used in the pain rehabilitation. However, there was a lack of consistency in the effect of the pain on the LRJT results, and for the effect of the LRJT as a part of intervention programs for pain patients. The deeper understand of the LRJT is necessary for better reproducibility, and to expand the therapeutic applications of the LRJT in the pain and musculoskeletal rehabilitation. Objects: This literature review aimed to understand the LRJT and to study the potential of the LRJT for therapeutic applications. Methods: The PubMed database was searched for studies relevant to LRJT. To establish the query set, the term was regarded from various perspectives. Results: The selected studies were classified into three categories: LRJT development, factors influencing LRJT, and therapeutic applications. Conclusion: Left right judgement test is the evaluation tool for the integrity of body schema as well as a tool for implicit motor imagery. Pain, proprioception, and other factors influence the performance of the LRJT.
폭소노미는 폭소노미에 사용되는 태그에 대하여 유사어, 태깅 레벨, 신조어등의 문제점들이 있다. 본 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 사용하고자 한다. 즉, A(Arousal)값과 V(Valence)값을 이용하여 음악의 분위기를 수치적으로 표현하고, 분위기 태그도 AV값으로 대응시켜 검색하게 되면 태그가 일치하지 않더라도 유사한 AV 값을 갖는 음악이 검색되어 결과적으로 분위기가 유사한 음악들을 검색할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이의 선행연구로 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하기 위해 유명한 음악 검색 사이트인 last.fm에서 수집한 테스트 데이터에 대해 ANOVA 검증을 하였다. 검증결과, A값과 V값에 모두에 대하여 제 1종 오류확률 P가 0.0으로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있었다. 결론적으로 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 검증 할 수 있었다.
인터넷은 20-30년 전에는 상상할 수 없었던 엄청난 양의 정보에 대한 즉각적인 접근을 가능하게 하고 있다. 하지만 정보를 표현한 언어가 다양한 국가의 언어로 제공됨으로 이용자는 인터넷상에서 제공되는 컨텐츠를 온전히 사용하기 위해 반드시 외국어에 대한 이해를 수반해야 한다. 2015년 한 통계에 따르면 전 세계 웹사이트의 약 55%가 영어로 제작되어 있다고 한다. 따라서 정보탐색에 있어 웹 컨텐츠의 절반 이상에서 사용되고 있는 영어의 중요성을 간과할 수 없는 것이다. 본 연구는 인터넷을 활용한 정보문제 해결에 있어 검색 질의의 언어와 질의문의 복잡성이 검색 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 실험은 서울 시내 종합사립대학교에 재학 중인 30명의 학생들을 대상으로 실시하였다. 연구자는 피험자들에게 각각 총 8개의 검색과제를 무선방식으로 제공하였다. 이들 과제는 각각 4개씩의 한글과 영어로 된 질의로, 이는 다시 같은 수의 단순 질의와 복합 질의로 나누어진다. 실험 결과 단순 질의와 복합 질의 간 검색에 소요된 시간, 검색 횟수, 정답률에 있어 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 하지만 질의 언어가 검색 성과 지표에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또 학생들의 영어구사수준 역시 검색성과에 영향을 미치지 않았다. 그러나 검색과 관련된 다른 지표(검색 언어의 사용 및 검색엔진 선택)에 있어서는 검색 언어와 검색 복잡성이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2599-2613
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2015
Multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes, as it di-vides long codes into substrings and builds multiple hash tables. However, MIH is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lose efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. Besides, there are lots of results sharing the same Hamming distance to a query, which makes the distance measure ambiguous. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method (DOMIH). We first compute the covariance ma-trix of bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are near uniformly distributed. Then with covariance matrix, we propose a ranking method for the binary codes. By assigning different bit-level weights to different bits, the returned bina-ry codes are ranked at a finer-grained binary code level. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to MIH the time performance of DOMIH can be improved by 36.9%-87.4%, and the search accuracy can be improved by 22.2%. To pinpoint the potential of DOMIH, we further use near-duplicate image retrieval as examples to show the applications and the good performance of our method.
Background: Consumers and patients in the last two decades have increasingly turned to various internet search engines including Google for information. Google Trends records searches done using the Google search engine. Google Trends is free and provides data on search terms and related queries. One recent study found a large public interest in "dental anesthesia". In this paper, we further explore this interest in "dental anesthesia" and assess if any patterns emerge. Methods: In this study, Google Trends and the search term "dental pain" was used to record the consumer's interest over a five-year period. Additionally, using the search term "Dental anesthesia," a top ten related query list was generated. Queries are grouped into two sections, a "top" category and a "rising" category. We then added additional search term such as: wisdom tooth anesthesia, wisdom tooth general anesthesia, dental anesthetics, local anesthetic, dental numbing, anesthesia dentist, and dental pain. From the related queries generated from each search term, repeated themes were grouped together and ranked according to the total sum of their relative search frequency (RSF) values. Results: Over the five-year time period, Google Trends data show that there was a 1.5% increase in the search term "dental pain". Results of the related queries for dental anesthesia show that there seems to be a large public interest in how long local anesthetics last (Total RSF = 231) - even more so than potential side effects or toxicities (Total RSF = 83). Conclusion: Based on these results it is recommended that clinicians clearly advice their patients on how long local anesthetics last to better manage patient expectations.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.199-202
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2023
Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.
This paper empirically examines factors that potentially influence the success of a Web-based semantic search engine. A research model has been proposed that shows the impact of quality-related factors upon the effectiveness of a semantic search engine, based on DeLone and McLean's(2003) information systems success model. An empirical study has been conducted to test hypotheses formulated around the research model, and statistical methods were applied to analyze gathered data and draw conclusions. Implications for academics and practitioners are offered based on the findings of the study. The proposed model includes three quality dimensions of a Web-based semantic search engine-namely, information quality, system quality and service quality. These three dimensions each have measures designed to collectively assess the respective dimension. The model is intended to examine the relationship between measures of these quality dimensions and measures of two dependent constructs, including individuals' net benefit and user satisfaction. Individuals' net benefit was measured by the extent to which the user's information needs were adequately met, whereas user satisfaction was measured by a combination of the perceived satisfaction with search results and the perceived satisfaction with the overall system. A total of 23 hypotheses have been formulated around the model, and a questionnaire survey has been conducted using a functional semantic search website created by KT and Hakia, so as to collect data to validate the model. Copies of a questionnaire form were handed out in person to 160 research associates and employees working in the area of designing and developing semantic search engines. Those who received the form, 148 respondents returned valid responses. The survey form asked respondents to use the given website to answer questions concerning the system. The results of the empirical study have indicated that, of the three quality dimensions, information quality was found to have the strongest association with the effectiveness of a Web-based semantic search engine. This finding is consistent with the observation in the literature that the aspects of the information quality should serve as a basis for evaluating the search outcomes from a semantic search engine. Measures under the information quality dimension that have a positive effect on informational gratification and user satisfaction were found to be recall and currency. Under the system quality dimension, response time and interactivity, were positively related to informational gratification. On the other hand, only one measure under the service quality dimension, reliability was found to have a positive relationship with user satisfaction. The results were based on the seven hypotheses that have been accepted. One may wonder why 15 out of the 23 hypotheses have been rejected and question the theoretical soundness of the model. However, the correlations between independent variables and dependent variables came out to be fairly high. This suggests that the structural equation model yielded results inconsistent with those of coefficient analysis, because the structural equation model intends to examine the relationship among independent variables as well as the relationship between independent variables and dependent variables. The findings offer some useful implications for owners of a semantic search engine, as far as the design and maintenance of the website is concerned. First, the system should be designed to respond to the user's query as fast as possible. Also it should be designed to support the search process by recommending, revising, and choosing a search query, so as to maximize users' interactions with the system. Second, the system should present search results with maximum recall and currency to effectively meet the users' expectations. Third, it should be capable of providing online services in a reliable and trustworthy manner. Finally, effective increase in user satisfaction requires the improvement of quality factors associated with a semantic search engine, which would in turn help increase the informational gratification for users. The proposed model can serve as a useful framework for measuring the success of a Web-based semantic search engine. Applying the search engine success framework to the measurement of search engine effectiveness has the potential to provide an outline of what areas of a semantic search engine needs improvement, in order to better meet information needs of users. Further research will be needed to make this idea a reality.
웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.
B2B 등록저장소는 기엽의 프로파일, 비즈니스 문서, 비즈니스 프로세스, 제공 서비스 등의 B2B 관련 비즈니스 정보들을 저장하고 거래 파트너 또는 잠재 거래 파트너들에게 정보를 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 이 중 B2B 비즈니스 프로세스의 등록저장소의 설계에 초점을 맞추어, 이를 지원하기 위한 메타데이터 온톨로지를 제시한다. 현재 ebXML BPSS (Business Process Specification Schema), WSBPEL (Web Service Business Process Execution Language), BPMN (Business Process Modeling Notation) 등의 다수의 비즈니스 프로세스 정의 언어들이 시장에서 경쟁하고 있다. 이러한 상황을 고려하여, 다수의 다른 프레임워크에서 표현된 비즈니스 프로세스를 등록저장하기 위해서 제시된 메타 데이터 온톨로지는 3개 계층, 공통 메타데이터, 언어별 메타데이터, 상호연관관계 메타데이터로 구성된다. 제시된 메타데이터 온톨로지의 유용성을 보이기 위해서, ebXML BPSS 와 WSBPEL로 표현된 비즈니스 프로세스의 온톨로지 내에 저장을 예제로 제시한다. 또한 제시된 메타데이터 온톨로지의 구현을 위해서 ebXML 등록저장소 정보모델로의 매핑 방안을 제시한다.
본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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