Smart systems and services aim to facilitate growing urban populations and their prospects of virtual-real social behaviors, gig economies, factory automation, knowledge-based workforce, integrated societies, modern living, among many more. To satisfy these objectives, smart systems and services must comprises of a complex set of features such as security, ease of use and user friendliness, manageability, scalability, adaptivity, intelligent behavior, and personalization. Recently, artificial intelligence (AI) is realized as a data-driven technology to provide an efficient knowledge representation, semantic modeling, and can support a cognitive behavior aspect of the system. In this paper, an integration of AI with the smart systems and services is presented to mitigate the existing challenges. Several novel researches work in terms of frameworks, architectures, paradigms, and algorithms are discussed to provide possible solutions against the existing challenges in the AI-based smart systems and services. Such novel research works involve efficient shape image retrieval, speech signal processing, dynamic thermal rating, advanced persistent threat tactics, user authentication, and so on.
Emotional semantics are the highest level of semantics that can be extracted from an image. Constructing a system that can automatically recognize the emotional semantics from images will be significant for marketing, smart healthcare, and deep human-computer interaction. To understand the direction of image emotion recognition as well as the general research methods, we summarize the current development trends and shed light on potential future research. The primary contributions of this paper are as follows. We investigate the color, texture, shape and contour features used for emotional semantics extraction. We establish two models that map images into emotional space and introduce in detail the various processes in the image emotional semantic recognition framework. We also discuss important datasets and useful applications in the field such as garment image and image retrieval. We conclude with a brief discussion about future research trends.
Jeong-Doo Lee;Beomseok Hong;Wonseok Choi;Youngsub Han;Byoung-Ki Jeon;Seung-Hoon Na
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.146-149
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2022
최근 검색 태스크에서는 좋은 negative sample을 얻는 방법론들이 적용되어 큰 성능 향상을 이뤘다. 하지만 좋은 negative sample 대부분의 방법들은 큰 계산 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 계산 비용이 적고 효과적인 negative sample을 얻기 위해 Mixed Gaussian Recurrent Chain (MGRC) sampling을 사용하여 feature 공간상에서 의미론적으로 유사한 feature를 얻고 이를 negative sample로 활용하여 기존 baseline 모델보다 좋은 성능을 얻었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.361-364
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2011
오늘날, 웹 공간에서는 사진과 같은 멀티미디어 자료를 공유하기 위하여 다양한 방법으로 문서의 정보를 표현하고 있다. 이러한 정보를 이용하기 위해 제목, 내용등에서 형태소 분석을 통해 의미가 있는 단어들을 이용하는 경우도 있지만 그 문서 혹은 자료와 관련있는 태그를 기입하고 활용하는 것이 보편화 되어 있다. 본 연구에서는 위키피디아 문서를 이용하여 이미지 태그들 사이의 연관성을 활용하여 이미지 검색 순위를 조정하였다. 약 1000만건의 문서로 이루어진 위키피디아를 이용하여 태그들의 연관성을 계산하였으며, 실험결과 태그 기반의 이미지를 검색 할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.1234-1237
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2011
본 논문은 시맨틱 기술을 활용한 OpenAPI 조합가능 서비스 검색 기법 개발을 위해 관련 연구들을 분석하여 적용방안을 도출하였다. OpenAPI 조합가능 서비스 검색이란 선택된 서비스의 출력과 매칭이 되는 입력을 가진 서비스나 선택된 서비스의 입력과 매칭되는 출력을 가진 서비스를 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 키워드 기반의 조합 가능 서비스 검색 기법의 한계를 시맨틱 기술을 활용하여 해결하기 위한 관련연구로 SAWSDL-MX2와 LOG4SWS.KOM에 관한 논문들을 분석했다. SAWSDL-MX2에서는 세가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 기법을 제시하였고, LOG4SWS.KOM에서는 두가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 방법을 제시하였다. 관련 연구들에서 분석된 내용을 바탕으로 OpenAPI 조합 가능 서비스에 대한 매칭 기법의 정의, 유사도 분석 기법의 정의가 추후 진행되어야 한다.
This paper explores the application of matrix factorization, specifically CUR decomposition, in the clustering of Korean language documents by topic. It addresses the unique challenges of Natural Language Processing (NLP) in dealing with the Korean language's distinctive features, such as agglutinative words and morphological ambiguity. The study compares the effectiveness of Latent Semantic Analysis (LSA) using CUR decomposition with the classical Singular Value Decomposition (SVD) method in the context of Korean text. Experiments are conducted using Korean Wikipedia documents and newspaper data, providing insight into the accuracy and efficiency of these techniques. The findings demonstrate the potential of CUR decomposition to improve the accuracy of document clustering in Korean, offering a valuable approach to text mining and information retrieval in agglutinative languages.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.3
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pp.63-74
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2024
This study aimed to develop a digital thesaurus dedicated to cataloging the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion. The process followed a meticulous seven-step methodology, including scoping, vocabulary collection, knowledge structure analysis, relationship delineation, related word adjustments, list validation, and evaluation. Leveraging principles from knowledge organization, thesaurus construction, and digital platform development, the TemaTres web application emerged as the primary tool for constructing this thesaurus. The study's results showed that 2,042 principal words related to the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion were compiled and classified into terms for each of the seven deep levels. Each term was accompanied by essential metadata, including broader and narrower terms, related terms, cross-references, and scope notes. This rich dataset empowered semantic search capabilities across diverse applications and web services, providing access to knowledge pertaining to the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion and contributing to a deeper understanding of this cultural domain.
This paper proposes a classification model for systematical management of resources in educational repositories. A classification scheme should be provided to systematically store and manage, precisely retrieve, and maximize the usability of the resources. However, there is little research result on the classification scheme and classification model for educational repository resources. It causes several issues such as inefficient management of educational resources, incorrect retrieval, and low usability. However, there are different characteristics between the educational resource information and information of the previous fields. Therefore, a novel research on the classification scheme and classification model for the resources in educational repositories is required. To achieve the goal for efficient and easy use of the educational resources, we should manage consistently the resources according to the classification scheme accepting several views. This paper proposes a classification model to systematically manage and increase the usability of the educational resources. In other words, the proposed classification model can manages dynamically the classification scheme for the resources in educational repositories according to various views. To achieve the objectives, we first define a proper classification scheme for the implementation resources based on the classification scheme in relevant scientific technology fields. Especially, we define a novel classification model to dynamically manage the defined classification scheme. The proposed classification scheme and classification model enable more precise and systematic management of implementation resources and also increase the ease of usability.
The distinction between short-term store (STS) and long-term store (LTS) has been made in the perspective of information processing. Memory system theorists have argued that memory could be conceived as multiple memory systems beyond the concept of a single LTS. Popular memory system models are Schacter & Tulving (994)'s multiple memory systems and Squire (987)'s the taxonomy of long-term memory. Those m models agree that amnesic patients have intact STS but impaired LTS and have preserved implicit memory. However. there is a debate about the nature of the long-term memory impairment. One model considers amnesic deficit as a selective episodic memory impairment. whereas the other sees the deficits as both episodic and semantic memory impairment. At present, it remains unclear that episodic memory should be distinguished from semantic memory in terms of retrieval operation. The distinction between declarative memory and nondeclarative memory would be the alternative way to reflect explicit memory and implicit memory. The research focused on the function of frontal lobe might give clues to the debate about the nature of LTS.
Previous research has shown that aging asymmetrically affects various functions in language. It is known that older adults show deficits in language production compared to young adults, while the performance in semantic processing is similar between older and young adults. The tip-of-the-tongue (TOT) phenomenon effectively reflects failure in retrieval of phonological knowledge. Older adults report TOTs more often than young adults and the cause of this phenomenon has been explained by two frameworks: the 'blocking hypothesis' and 'transmission deficit hypothesis'. This study examines the effect of aging on the retrival of phonological knowledge by inducing TOTs in the laboratory. Two variables were manipulated: age and word category. Participants were young and older adults, and stimuli was selected from 5 categories of words. After the participants read a definition about a target word, they reported three conditions: 'know', 'don't know', 'TOT'. The results were as follows: First, the older adults reported TOTs more often than the young adults. Second, TOTs occurred more in proper nouns such as names of persons and places. Third, in the category that TOTs occurred more often, there was a bigger age difference. Fourth, older adults reported fewer alternative words during TOT than young adults. Fifth, participants tended to report the partial information during TOT in characters. These results show the age-related difficulty in the retrieval of phonological knowledge in Korean. It is explained by the transmission deficit hypothesis and the characteristics of Korean orthography and phonology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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