Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.8
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pp.65-71
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2009
Natural language processing is necessary in order to efficiently perform filtering tremendous information produced in information retrieval of world wide web. This paper suggested an algorithm for meaning of numerals in the text. The algorithm for meaning of numerals utilized context-free grammars with the chart parsing technique, interpreted affixes connected with the numerals and was designed to disambiguate their meanings systematically supported by the n-gram based words. And the algorithm was designed to use POS (part-of-speech) taggers, to automatically recognize restriction conditions of trigram words, and to gradually disambiguate the meaning of the numerals. This research performed experiment for the suggested system of the numeral interpretation. The result showed that the frequency-proportional method recognized the numerals with 86.3% accuracy and the condition-proportional method with 82.8% accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.11
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pp.6830-6837
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2014
Since the advent of global warming and energy depletion, there has been great interest in eco-driving (energy-efficient driving). In this paper, a system is proposed to monitor the idle running of an engine and steady driving for a vehicle equipped with an ISG (Idling Stop & Go system). The system consists of a G/W device to acquire the vehicle operation data, a smartphone app for monitoring eco-driving and a server system. The main contribution of this paper is that it defines the integrated functions, the architecture and operation mechanisms of a system for monitoring eco-driving including the prohibition of running idle. The system enables the users to check the idling stop times, driving speeds, fuel savings, and $CO_2$ emissions, resulting in the driving style for eco-driving. The server system, which is a part of this system, provides OpenAPI-style web services for the storage and retrieval of car operation data, which facilitates the development of applications.
The purpose of this study is to construct a digital archive system by analyzing the collections of the Korean Christian Museum at S University, which has a large number of materials related to Korean Christianity published in the modern period from the time of Korea's enlightenment until liberation. In order to construct a digital archive system, indexes and metadata for the collection are complied according to the pre-defined format. After digitizing the selected collection, a database is built using metadata information, and the actual system is divided into a web standard-based management system and a user service system. Also a content-based search system is constructed, which provides the matching value of retrieval results in units of one character and an automatic search term completion function to enhance user convenience. Therefore, collections in the museum, which are difficult to access the original text, are digitized and provided so that they can be easily used, laying the foundation for the long-term development of humanities contents for improving the accessibility and availability of collections for both researchers and the public.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.123-142
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2012
To develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, various methods, such as Semantic Web, have been used, An effective retrieval method of such methods uses ontology technology. In this paper, we built National R&D ontology after analyzing National R&D Information in NTIS and then implemented National R&D Knowledge Map to represent and retrieve information of the relationship between object and subject (project, human information, organization, research result) in R&D Ontology. In the National R&D Knowledge Map, center-node is the object selected by users, node is subject, subject's sub-node is user's favorite query in National R&D ontology after analyzing the relationship between object and subject. When a user selects sub-node, the system displays the results from inference engine after making query by SPARQL in National R&D ontology.
Much amount of data which demand fuzzy information system requires various analysis through the fuzzy set visualization. Therefore, this study proposes how to visualize fuzzy data set using variation of Venn diagram. For the fuzzy data which are related to many topics and have ranking of relation, this way gives results that users want by visualizing intersection, union and complementary set. That is, it visualizes the set of fuzzy data which have many topics at once, or the set of all fuzzy data which has topics, or the set of fuzzy data not related to a topic. Users control these sets by overlapping or piling them; visualized with Venn diagram, which is user-oriented. One distinct advantage of this visualization is the fact that it delivers web documents which users of search engine and web developers want much quickly. Furthermore, its possibility can be expanded to several purposes by using for information retrieval.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.5
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pp.11-18
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2009
Ajax based on Java Script receives attention as an alternative to ActiveX technology. Most portal sites in korea show a tendency to reopen existing services by combining the technology, because it supports most web browsers, and has the advantages of such a brilliant interface, excellent speed, and traffic reduction through asynchronous interaction. This paper modeled and implemented a multilingual meta-search service using the Ajax and open APIs provided by international famous sites. First, a Korean query is translated into one of the language of 54 countries around the world by Google translation API, and then the translated result is used to search the information of the social web sites such as Flickr, Youtube, Daum, and Naver. Searched results are displayed fast by dynamic loading of portion of the screen using Ajax. Our system can reduce server traffic and per-packet communications charges by preventing redundant transmission of unnecessary information.
Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.1071-1092
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2014
Annotating images with tags that describe the content of the images facilitates image retrieval. However, this task is challenging for both humans and computers. In response, a new approach has been proposed that converts the manual image annotation task into CAPTCHA challenges. However, this approach has not been widely used because of its weak security and the fact that it can be applied only to annotate for a specific type of attribute clearly separated into mutually exclusive categories (e.g., gender). In this paper, we propose a novel image annotation CAPTCHA scheme, which can successfully differentiate between humans and computers, annotate image content difficult to separate into mutually exclusive categories, and generate verified test images difficult for computers to identify but easy for humans. To test its feasibility, we applied our scheme to annotate images of human faces with their age groups and conducted user studies. The results showed that our proposed system, called AgeCAPTCHA, annotated images of human faces with high reliability, yet the process was completed by the subjects quickly and accurately enough for practical use. As a result, we have not only verified the effectiveness of our scheme but also increased the applicability of image annotation CAPTCHAs.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.171-177
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2011
The decision making process is based on accurate and timely available information. To obtain precise information from the internet is becoming more difficult due to the continuous increase in vagueness and uncertainty from online information resources. This also poses a problem for blind people who desire the full use from online resources available to other users for decision making in their daily life. Ontology is considered as one of the emerging technology of knowledge representation and information sharing today. Fuzzy logic is a very popular technique of artificial intelligence which deals with imprecision and uncertainty. The classical ontology can deal ideally with crisp data but cannot give sufficient support to handle the imprecise data or information. In this paper, we incorporate fuzzy logic with heavyweight ontology to solve the imprecise information extraction problem from heterogeneous misty sources. Fuzzy ontology consists of fuzzy rules, fuzzy classes and their properties with axioms. We use Fuzzy OWL plug-in of Protege to model the fuzzy ontology. A prototype is developed which is based on OWL-2 (Web Ontology Language-2), PAL (Protege Axiom Language), and fuzzy logic in order to examine the effectiveness of the proposed system.
Kim, Haeng-Kon;Kim, Ji-Young;Choi, Mun-Kyoung;Kim, Soung-Won
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10b
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pp.1615-1618
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2001
최근 인터넷이 급속히 성장함에 따라 웹을 기반으로 한 학습이 활발히 진행되고 있고, 또한 학교 업무의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 특히 웹에서 교수를 위한 복잡한 학교 업무의 관리와 학습자료 및 업무 자료를 지원하기 위해서는 확장성과 호환성, 편의성을 가진 XML 형태의 문서가 제공되어져야 한다. 따라서 교수 업무 지원을 위해 XML 문서의 정보들을 효율적이고 정확하게 이용하기 위해 이들 문서를 적절하게 분류하고 저장, 검색하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 작성된 교수 업무 지원 문서의 저장과 검색을 위한 선행작업으로서, 일반적인 메타 데이터와 DTD 데이터를 정의하고, 이렇게 정의된 데이터를 이용하여 패싯 검색과 구조기반 검색, 키워드 검색을 제공함으로써 사용자는 원하는 문서를 쉽게 검색한 수 있다. 따라서 이를 통해 교수 업무 지원 문서들을 웹 상에서 효율적이고 정확하게 저장하며, 사용자가 원하는 문서를 정확하고 신속하게 검색할 수 있게 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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