Satellite and aerial images are very useful means to monitor ecological and environmental situation. Nowadays more and more officials at Ministry of Environment in Korea need to access and use these image data through networks like internet or intranet. However it is very hard to manage and service these image data through internet or intranet, because of its size problem. In this paper very large image data service system for Ministry of Environment is constructed on web environment using image compression and web based image processing technology. Through this system, not only can officials in Ministry of Environment access and use all the image data but also can achieve several image processing effects on web environment. Moreover officials can retrieve attribute information from vector GIS data that are also integrated with the system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.1
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pp.119-124
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2004
Real data as web log file tend to be incomplete. But we have to find useful knowledge from these for optimal decision. In web log data, many useful things which are hyperlink information and web usages of connected users may be found. The size of web data is too huge to use for effective knowledge discovery. To make matters worse, they are very sparse. We overcome this sparse problem using Markov Chain Monte Carlo method as multiple imputations. This missing value imputation changes spare web data to complete. Our study may be a useful tool for discovering knowledge from data set with sparseness. The more sparseness of data in increased, the better performance of MCMC imputation is good. We verified our work by experiments using UCI machine learning repository data.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
Kim, Hyun-gook;Park, Jin-tae;Choi, Moon-Hyuk;Moon, Il-young
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.23
no.1
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pp.55-60
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2019
The web is one of the most intimate technologies in people's daily lives, and most of the time, people are sharing data on the web. Simple messenger, news, video, as well as various data are now spreading through the web. In addition, with the emergence of Web assembly technology, the programs that run in the existing native environment start to enter the domain of the Web, and the data shared by the Web is now getting wider and larger in terms of VR / AR contents and big data. Therefore, in this paper, we have studied how to effectively deliver web contentsto users who use Web service by using service worker that can operate independently without being dependent on browser and cache API that can effectively store data in web browser.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.1
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pp.141-148
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2015
This paper proposes the BDAS(Big Data analysis Scheme) design that extracts the real time shared information from SNS and Web, analyzes the extracted data rapidly for customers, and makes an on-line marketing strategy efficiently. First, the BDAS collects the data shared in SNS and Web. Second, it provides the result of visualization by analyzing the semantics of the collected data as positive or negative. Therefore, because the BDAS ensures an average 90% accuracy in judging the semantics about the shared SNA and Web data, it can judge customer's propensity accurately and be used for on-line marketing strategy efficiently.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.107-114
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2016
Web system helps high-performance processing for big-data analysis and practical use to make various information using IT resources. The government have started the RPS system in 2012. The system invigorates the electricity production as using renewable energy equipment. The government operates system gathered big-data with various related information system data and the system users are distributed geographically. The companies have to fulfill the system, are available to purchase the REC to other electricity generation company sellers to procure REC for their duty volumes. The REC market operates single auction methods with users a competitive price. But the price have the large variation with various user trading strategy and sellers situations. This papler proposed RPS system modeling and simulation in web environment that is modeled in geographically distributed computing environment for web user with DEVS W/S. Web simulation system base on web service helps to analysis correlation and variables that act on trading price and volume within RPS big-data and the analysis can be forecast REC price.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.26-36
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2021
The Internet was created as a decentralized and autonomous system of interconnected computer networks used for data exchange across mutually trusted participants. The element technologies on the Internet, such as inter-domain and intra-domain routing and DNS, operated in a distributed manner. With the development of the Web, the Web has become indispensable in daily life. The existing web applications allow us to form online communities, generate private information, access big data, shop online, pay bills, post photos or videos, and even order groceries. This is what has led to centralization of the Web. This centralization is now controlled by the giant social media platforms that provide it as a service, but the original Internet was not like this. These giant companies realized that the decentralized network's huge value involves gathering, organizing, and monetizing information through centralized web applications. The centralized Web applications have heralded some major issues, which will likely worsen shortly. This study focuses on these problems and investigates blockchain's potentials for decentralized web architecture capable of improving conventional web services' critical features, including autonomous, robust, and secure decentralized processing and traceable trustworthiness in tamper-proof transactions. Finally, we review the decentralized web architecture that circumvents the main Internet gatekeepers and controls our data back from the giant social media companies.
A Web Crawler is a program, which is commonly used by search engines to find the new brainchild on the internet. The use of crawlers has made the web easier for users. In this paper, we have used unstructured data by structuralization to collect data from the web pages. Our system is able to choose the word near our keyword in more than one document using unstructured way. Neighbor data were collected on the keyword through word2vec. The system goal is filtered at the data acquisition level and for a large taxonomy. The main problem in text taxonomy is how to improve the classification accuracy. In order to improve the accuracy, we propose a new weighting method of TF-IDF. In this paper, we modified TF-algorithm to calculate the accuracy of unstructured data. Finally, our system proposes a competent web pages search crawling algorithm, which is derived from TF-IDF and RL Web search algorithm to enhance the searching efficiency of the relevant information. In this paper, an attempt has been made to research and examine the work nature of crawlers and crawling algorithms in search engines for efficient information retrieval.
Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
Web data mining aims at discovering useful knowledge from various Web resources. There is a growing trend among companies, organizations, and individuals alike of gathering information through Web data mining to utilize that information in their best interest. In science, cloud computing is a synonym for distributed computing over a network; cloud computing relies on the sharing of resources to achieve coherence and economies of scale, similar to a utility over a network, and means the ability to run a program or application on many connected computers at the same time. In this paper, we propose a new system framework based on the Hadoop platform to realize the collection of useful information of Web resources. The system framework is based on the Map/Reduce programming model of cloud computing. We propose a new data mining algorithm to be used in this system framework. Finally, we prove the feasibility of this approach by simulation experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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