This paper presents a computational model on the transfer of airborne fine particles to analyze the similarities and influences among the 25 districts in Seoul by quantifying a time series data collected from each district. The properties of each district are driven with the model of a time series of the fine particle concentrations, and the calculation of edge-based weights are carried out with the transfer entropies between all pairs of the districts. We applied a modularity-based graph clustering technique to detect the communities among the 25 districts. The result indicates the discovered clusters correspond to a high transfer-entropy group among the communities with geographical adjacency or high in-between traffic volumes. We believe that this approach can be further extended to the discovery of significant flows of other indicators causing environmental pollution.
In the Product Line Engineering (PLE), current studies about an analysis of the feature have uncertain and ad-hoc criteria of analysis based on developer’s intuition or domain expert’s heuristic approach and difficulty to extract explicit features from a product in a product line because the stakeholders lack comprehensive understanding of the features in feature modeling. Therefore, this paper proposes a model of the analyzing commonality and variability of the feature based on the Ontology. The proposed model in this paper suggests two approaches in order to solve the problems mentioned above: First, the model explicitly expresses the feature by making an individual feature attribute list based on the meta feature modeling to understand common feature. Second, the model projects an analysis model of commonality and variability using the semantic similarity between features based on the Ontology to the stakeholders. The main contribution of this paper is to improve the reusability of distinguished features on developing products of same line henceforth.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.4
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pp.10-21
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2001
This paper develops a logical simulation method for by dyversity of situations. Most existing systems, for example, games and infant tutoring systems lead users to virtual environment with unfolding situations, but are not designed to induce the change of the environment itself. In this paper, a logically simulated environment is created by defining situations and single events based on situation hierarchy structure. We elaborate the occurrence of events by classifying the causality. The occurrence or natural phenomena is dictated by physical laws and natural phenomena are expressed as the transition of the event based on event association. Specifically we define the source of the event for natural phenomena and we consider the existence of objects as a primary factor in event occurrence. The advantages of this approach include the reuse of events, that is, different events can be generated in the same flow with fresh conditions. This allows us to implement a more practical and logical environment. A drawback to this method is the difficulty in dividing a situation into events. The proposed method was implemented in the context of the change of season among natural phenomena.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.627-630
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2007
XML is becoming a de facto standard for exchanging data in Internet data processing environments due to the inherent characteristics such as hierarchical self-describing structures. Nowadays the number of 3D VE(Virtural Environment) available on the internet is constantly increasing, most of them focused low-level geometric data that lack any semantic information. VRML is composed of simple science graph. X3D is constructed based on XML and has many advantage. However, previous researches can not apply various advantage of XML. This work proposes an alternate approach for association semantic information to X3D VE based on XML. These information use navigation to VE. Moreover, we study extraction method of sematic information to XML document. In this work, we study saving techniques for navigation processing.
Recently, access control on form-based web information systems has become one of the useful methods for implementing client systems in a service-oriented architecture. In particular, XForms language is being adopted in many systems as a description language for XML-based user interfaces and server interactions. In this paper, we propose an efficient algorithm for the evaluation of XPath-based access rules for XForms pages. In this model, an XForms page is a sequence of queries and the client system performs user interface realization along with XPath rule evaluations. XPath rules have instance-dependent predicates, which for the most part are shared between rules. For the efficient evaluation of shared predicate expressions in access control rules, we proposed a predicate graph model that reuses the previously evaluated results for the same context node. This approach guarantees that each predicate expression is evaluated for the relevant xml node only once.
This study is aimed at developing the STEAM instruction materials for mathematics subject-based advanced technology and ICT teaching tools. In order to develop the STEAM materials, a PDI model in which the implementation and evaluation steps were simplified to Improvement was used. The developed STEAM materials were revised and supplemented by a group of experts. The subject of the STEAM class material developed in this study is 『Graph! The bridge that connects the past, present and future』 , 『You are the same but different!』 , 『Creating a virtual reality three-dimensional space together』 , 『And making interesting figures』 and 『Cover the roof of the turtle ship!』 . As a suggestion based on the results of this development study, various STEAM education materials should be developed and shared so that STEAM education can be performed in the elementary education field. And for the spread and settlement of STEAM education, the cultivation and expansion of STEAM education capabilities of on-site elementary school teachers or pre-service teachers will be an absolute prerequisite. And this suggests the need for a continuous and long-term approach to follow-up research on STEAM education.
As more and more documents are published in XML, generating relational schemas to store XML documents in a relational database is also getting important. This paper describes a technique as well as its implementation to produce a relational schema from the XML Schema, a standard recently recommended by W3C. The DTD-based inlining technique cannot be applied to the XML Schema, because the XML Schema has many new features, which don't exist in the DTD. Various built-in data types, inheritance, and polymorphism, for example, strengthen the XML Schema, but make the generation of a relational schema from an XML Schema more difficult. We propose an XML Schema Inlining Technique, based on the previous work. The technique first maps various data types in the XML Schema to those of the relational database. After that, it construct the schema graph and the type graph from types and elements defined in the XML Schema. The relational schema is generated while traversing the type graphs. Besides, we describe techniques for handling xsi:type, used for the polymorphism, and the anon#moos type. We also propose a couple of heuristic methods for enhancing the performance of the system. Finally, we conducted experiments to show that our technique is better than the binary table approach.
With rapid growth of information and computer communication technologies, the numbers of digital documents including multimedia data have been recently exploded. In particular, news video database and news video mining have became the subject of extensive research, to develop effective and efficient tools for manipulation and analysis of news videos, because of their information richness. However, many research focus on browsing, retrieval and summarization of news videos. Up to date, it is a relatively early state to discover and to analyse the plentiful latent semantic knowledge from news videos. In this paper, we propose the news video mining system based on multi-modal approach and text mining, which uses the visual-textual information of news video clips and their scripts. The proposed system systematically constructs a taxonomy of news video stories in automatic manner with hierarchical clustering algorithm which is one of text mining methods. Then, it multilaterally analyzes the topics of news video stories by means of time-cluster trend graph, weighted cluster growth index, and network analysis. To clarify the validity of our approach, we analyzed the news videos on "The Second Summit of South and North Korea in 2007".
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.721-726
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2012
In this paper, we proposed an efficient algorithm based on SPFA(shortest path faster algorithm), which is an improved the Bellman-Ford algorithm. The Bellman-Ford algorithm can be used on graphs with negative edge weights unlike Dijkstra's algorithm. And SPFA algorithm used a queue to store the nodes, to avoid redundancy, though the Bellman-Ford algorithm takes a long time to update the nodes table. In this improved algorithm, an adjacency list is also used to store each vertex of the graph, applying dynamic optimal approach. And a queue is used to store the data. The improved algorithm can find the optimal path by continuous relaxation operation to the new node. Simulations to compare the efficiencies for Dijkstra's algorithm, SPFA algorithm and improved Bellman-Ford were taken. The result shows that Dijkstra's algorithm, SPFA algorithm have almost same efficiency on the random graphs, the improved algorithm, although the improved algorithm is not desirable, on grid maps the proposed algorithm is very efficient. The proposed algorithm has reduced two-third times processing time than SPFA algorithm.
It is not easy for the customers to search the valuable information on the goods among countless items available in the Internet. In order to save time and efforts in searching the goods the customers want, it is very important for a recommender system to have a capability to predict accurately customers' preferences. In this paper we present a refined neighbor selection algorithm for clustering based collaborative filtering in recommender systems. The algorithm exploits a graph approach and searches more efficiently for set of influential customers with respect to a given customer; it searches with concepts of weighted similarity and ranked clustering. The experimental results show that the recommender systems using the proposed method find the proper neighbors and give a good prediction quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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