Since acquiring intelligence about political situations around the Korea Peninsular in a direct manner is nearly impossible, it is inevitable for the individuals or companies to rely on open and indirect data such as newspapers. However, since the contents in the newspapers are substantially unstructured and very large, conventional content analysis is time-consuming and hence very costly. Hence, this paper aims to propose a sentimental analysis method which computes daily 'peace index' from unstructured data in the newspapers. From the content analysis, words and phrases which represent the sentiment of a nation are carefully identified. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, a prototype system with vocabulary repository about political situations was developed for estimating peace index automatically.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.680-699
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2015
The use of web service has been increased rapidly, with an increase in the number of available services, finding the exact service is the challenging task. Service discovery is the most significant job to complete the service discoverers needs. In order to achieve the efficient service discovery, we focus on designing a cluster based service discovery model for service registering and service provisioning among all mobile nodes in a mobile ad hoc network (MANETs). A dynamic backbone of nodes (i.e. cluster heads) that forms a service repository to which MANET nodes can publish their services and/or send their service queries. The designed model is based on storing services with their service description on cluster head nodes that are found in accordance with the proposed cluster head election model. In addition to identifying and analyzing the system parameters for finding the effectiveness of our model, this paper studies the stability analysis of the network, overhead of the cluster, and bandwidth utilization and network traffic is evaluated using analytic derivations and experimental evaluation has been done.
The prototype version of the full-text corpus of Genomics & Informatics has recently been archived in a GitHub repository. The full-text publications of volumes 10 through 17 are also directly downloadable from PubMed Central (PMC) as XML files. During the Biomedical Linked Annotation Hackathon 6 (BLAH6), we experimented with converting, annotating, and updating 301 PMC full-text articles of Genomics & Informatics using PubAnnotation, a system that provides a convenient way to add PMC publications based on PMCID. Thus, this review aims to provide a tutorial overview of practicing the iterative task of named entity recognition with the PubAnnotation/PubDictionaries/TextAE ecosystem. We also describe developing a conversion tool between the Genia tagger output and the JSON format of PubAnnotation during the hackathon.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.405-421
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2004
The digital government is one of the most significant areas of study to emerge in information science in the past several years. The digital government is, in broad terms, a computerized system that allows a community of users to obtain a coherent means of access to an organized, electronically stored repository of information and knowledge. The information resources and technologies embodied by the World Wide Web are now accepted ad the primary example of the digital government. The need exists for a means to measure user success in the digital government. Because a digital government environment involves two broad functions?1) information search and retrieval and 2) interactivity with and through the medium-this research posits that measures of both of these functions will show positive correlation with user success.
We propose a new framework that aims at multi-purpose image recognition, a difficult task for the conventional rule-based systems. This framework is farmed based on the idea of computer-based learning algorithm. In this research, we introduce the new functions of an additional learning and a knowledge reconstruction on the Fuzzy Inference Neural Network (FINN) (1) to enable the system to accommodate new objects and enhance the accuracy as necessary. We examine the capability of the proposed framework using two examples. The first one is the capital letter recognition task from UCI machine learning repository to estimate the effectiveness of the framework itself, Even though the whole training data was not given in advance, the proposed framework operated with a small loss of accuracy by introducing functions of the additional learning and the knowledge reconstruction. The other is the scenery image recognition. We confirmed that the proposed framework could recognize images with high accuracy and accommodate new object recursively.
XML DBMS는 XML 문서의 직접적인 접근과 문서의 부분, 문서와 그 문서의 부분들을 통한 질의를 할수 있는 능력을 가져야 한다. 이러한 XML DBMS의 사용은 복잡한 계층적 관계의 범위로부터 데이터를 얻어내는데 특히 유용하게 사용될 수 있다. 일반적으로 XML DBMS를 구축하기 위해서는 다른 DBMS 위에 덧붙이거나, 처음부터 새로 만들거나, 새 제품을 구입할 수 있을 것이다. 처음부터 생성하는 것은 메모리 할당과 문서 조각의 효율적인 검색을 신중히 생각해야 한다. 또한 XML DBMS를 구입하는 것은 기존의 자료가 없고, 프로젝트가 현존하는 XML DBMS를 원할 경우에는 가장 좋은 솔루션이다. 다른 DBMS 위에 XML DBMS를 구축하는 것은 빠르게 구축할 수 있고, 하부를 구성하는 DBMS의 저장소를 사용할 수 있다는 이점이 있다. 또한 현재 존재하는 애플리케이션들과 기존의 자료와 통합이 쉬울 수 있다. 본 논문은 XML DBMS를 Generic Data Model을 기반으로 하여 설계 및 구현을 하였다. 이는 관계형 데이터베이스에 XML 문서를 저장, 삭제, 검색 할 수 있는 XML Repository system 위에 XML 어댑터를 접목시키는 방법을 사용하였다. 이 방법은 비용이 많이드는 XML DBMS를 사용하지 않고, 기존에 사용되는 DBMS를 이용하여 구축하기 때문에 적은 비용으로도 XML DBMS를 구현할 수 있다.
본 논문에서는 KT 서비스개발연구소에서 개발된 컴포넌트 리파지토리 시스템의 설계 및 구현방법을 소개한다. 본 시스템은 CBD 방법론 및 EJB 컴포넌트 모델을 적용하여 유연하고 확장성 높은 컴포넌트 기반 시스템으로 개발되었다. 본 시스템은 컴포넌트를 기술하고 검색하기 위한 컴포넌트 명세 방법과 컴포넌트들을 체계적으로 분류, 관리할 수 있는 계층적 분류 체계를 정의한다 또 컴포넌트의 재활용을 위해 효과적인 검색 및 탐색 방법을 제공하며, 사용자 관리 및 통계 기능 둥을 포함한다. 본 논문에서는 요구사항 분석, 설계, 구현 단계에서 CBD 방법론의 적용 방안을 기술하고, 특히 컴포넌트 식별 및 컴포넌트 구조 설계 방법에 대해 상세히 기술한다.
This paper presents the mechanical and thermal stress analysis of a disposal canister to provide basic information for dimensioning the canister and configuration of the canister components. The structural stress analysis is carried out using a finite element analysis code, NISA, and focused on the structural strength of the canister against the expected external pressures due to the swelling of the bentonite buffer and the hydrostatic head, and the thermal load build up in the container.
International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.43-47
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2012
Parkinson's disease is representative degenerative diseases of the nervous system, which is from deficiency of dopamine neurons to pass in which the gradual degeneration of the body. In this paper, open UCI repository data of Parkinson's patients is used for experiments. The classification based on correlation analysis is examined. In addition, the relationship between groups is differentiated by cluster analysis based on patients with Parkinson's disease by apriori algorithm and correlation analysis. It is used to find the properties that distinguish cluster analysis. Though the disease is the same in the basic structure, each group is compared as each gender group with the most distinctive part of the characteristics.
XML을 기반으로 한 ebXML의 기술이 점차 확대되어 가고 있다. ebXML에서 등록기/저장소는 비즈니스를 수행하기 위한 정보의 등록, 발견, 저장 등을 위해 사용된다. 등록기/저장소는 비즈니스 수행을 위한 거래 당사자간의 합의문 및 각종 XML 문서들을 생성 및 저장하는 시발점이라는 측면에서 보안이 상당히 강조되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 ebXML 등록기/저장소에서 XACML을 이용한 ebXML 자원 접근제어 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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