Machine learning as a service, the so-called MLaaS, has recently attracted much attention in almost all industries and research groups. The main reason for this is that you do not need network servers, storage, or even data scientists, except for the data itself, to build a productive service model. However, machine learning is often very difficult for most developers, especially in traditional science due to the lack of well-structured big data for scientific data. For experiment or application researchers, the results of an experiment are rarely shared with other researchers, so creating big data in specific research areas is also a big challenge. In this paper, we introduce the KISTI-ML platform, a community-based rapid AI model development for scientific data. It is a place where machine learning beginners use their own data to automatically generate code by providing a user-friendly online development environment. Users can share datasets and their Jupyter interactive notebooks among authorized community members, including know-how such as data preprocessing to extract features, hidden network design, and other engineering techniques.
Journal of the Korean Academic Society of Industrial Cluster
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v.2
no.1
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pp.1-13
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2008
Despite growing recognition of the significance of industrial clusters to regional economic success, there has been only limited attention paid to the effectiveness of cluster policies in old industrial regions. Many of these regions still retain functioning industrial clusters, or have clusters which are adopting new strategies as part of a process of regeneration. This paper argues that the effectiveness of cluster policies in old industrial regions depends upon the extent to which they recognise the evolutionary nature of industrial clusters. It reviews the literature on the transformation of old industrial regions in Europe, and examines how cluster policies have risen to prominence as a policy tool. These strands ate brought together in an exploration of cluster policies in old industrial regions. A brief case study is presented of the evolution of the steel industry supply chain in north east England. The conclusions focus upon the data requirements that form a starting point for informed policy intervention into presses of cluster evolution.
The purpose of this study was to identify research trends of 892 domestic articles (2009-2018) related to emotional labor by using text-mining and network analysis. To this end, the keyword of these papers were collected and coded and eventually converted to 871 nodes and 2625 links for network text analysis. First, network text analysis revealed that the top four main keyword, according to co-occurrence frequency, were burnout, turnover intention, job stress, and job satisfaction in order and that the frequency and the top four core keyword by degree centrality were all relatively the high. Second, based on the top four core keyword of degree centrality the ego network analysis was conducted and the keyword for connection centroid of each network were presented.
While the quantitative results of research on emotional labor that has been studied in Korea has never been minimal, most of the researches that have been conducted are limited to generalization by empirical analysis studies limited to single industry cases. A more integrated approach is needed in addition to quantitative research methods in order to research results that can be generalized when the importance and interest in emotional labor is increasing. Therefore, this study analyzed in-depth 112 articles published in the field of management in Korea, which were searched under the keyword emotional labor, using KCI from 2008 to 2018. To this end, the research trends of emotional labor, such as the concept, and the method of analysis, were reviewed from various aspects and presented future research directions. This research result attempted to contribute not only to academic contribution to emotional labor but also to the expansion or integration of the application area to the internal mechanisms of emotional labor.
For the purpose of building domain ontology, this paper proposes a methodology for building core ontology first, and then enriching the core ontology with the concepts and relations in the domain thesaurus. First, the top-level concept taxonomy of the core ontology is built using domain dictionary and general domain thesaurus. Then, the concepts of the domain thesaurus are classified into top-level concepts in the core ontology, and relations between broader terms (BT) - narrower terms (NT) and related terms (RT) are classified into semantic relations defined for the core ontology. To classify concepts, a two-step approach is adopted, in which a frequency-based approach is complemented with a similarity-based approach. To classify relations, two techniques are applied: (i) for the case of insufficient training data, a rule-based module is for identifying isa relation out of non-isa ones; a pattern-based approach is for classifying non-taxonomic semantic relations from non-isa. (ii) For the case of sufficient training data, a maximum-entropy model is adopted in the feature-based classification, where k-NN approach is for noisy filtering of training data. A series of experiments show that performances of the proposed systems are quite promising and comparable to judgments by human experts.
The west stone pagoda of Gameunssji temple site (National Treasure No. 112) has been damaged mainly by fracture, exfoliation and granular disintegration. In this study, the source area of the rocks using the west stone pagoda was examined in terms of petrological feature, magnetic susceptibility, and ${\gamma}-ray$ spectrometer. The stones include abundant crystal fragments of biotite, quartz and feldspars in the fine-grained matrix; they are petrographically discriminated to vitric-crystal tuff or crystal tuff. Measured magnetic susceptibility values are of from 10 to 20 $({\times}10^{-3}\;SI\;unit)$. From the ${\gamma}-ray$ spectrometer measurement K, eU, and eTh contents of the stones are about 3%, 0 to 8ppm, and 9 to 18 ppm, respectively. These features are used as indicators to presume the source area of the stones. Comparing the petrographical and chemical characteristics between the stones of the west stone pagoda and the country rocks near the Gameunsaji temple site, it is suggested that the most similar country rock to the stones could be dacitic volcanic rocks of the Beomgokri group in the Waeup basin. The Beomgokri group is lithostratigraphically divided into Waeupri tuff, Yongdongri tuff and Beomgokri volcanic rocks. Among the three rocks, the crystal tuff of the Beomgokri volcanic rocks seems likely to have been the source rock of the stones of the west stone pagoda.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.4
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pp.535-542
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1995
In this paper we present two preconditioners for solving large sparse linear systems arising from elliptic partial differential equations on massively parallel machines, such as the CM-5. Most massively parallel machines do heavily rely on the message-passing for the interprocessor communications. but according to the current manufacturing standards the cost of communications is very high compared to that of floating point arithmetic computations. Due to this we need an algorithm which minimizes the amount of interprocessor communication on the massively parallel machines. We will show that Block SOR(Successive Over Relaxation) method coupled with the multi-coloring technique is one of such preconditioner on the massively parallel machines, by conducting experiments in the CM-5. Also, we implemented the ADI(Alternation Direction Implicit) method in the CM-5, which has been conventionally one of the most powerful parallel preconditioner. Our experiment shows that Block SOR method coupled with the multi-coloring technique could yield a speedup with 50% efficiency with the range of number of processors form 16 to 512 for a matrix with dimension 512x512. On the other hand, the ADI method shows a very poor performance.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.2
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pp.270-275
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2007
Motion capture technology is widely used for manufacturing animation since it produces high quality character motion similar to the actual motion of the human body. However, motion capture has a significant weakness due to the lack of an industry wide standard for archiving and retrieving motion capture data. In this paper, we propose a framework to integrate, store and retrieve heterogeneous motion capture data files effectively. We define a standard format for integrating different motion capture file formats. Our standard format is called MCML (Motion Capture Markup Language). It is a markup language based on XML (eXtensible Markup Language). The purpose of MCML is not only to facilitate the conversion or integration of different formats, but also to allow for greater reusability of motion capture data, through the construction of a motion database storing the MCML documents. We propose a fuzzy string searching method to retrieve certain MCML documents including strings approximately matched with keywords. The method can be used to retrieve desired series of frames included in MCML documents not entire MCML documents.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.2
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pp.141-153
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1994
According to various information needs of end-users in information society, it brings forward a study on a database(DB) product costing method in order to activate the DB industry. The objective of this paper is to propose the DB product costing method of the DB service. The first thing classifies the elements of DB product cost accounting by the activities of the circulation system of information in the DB service. Based on the assumptions in terms of DB product cost accounting, the second is to develop its model. The last is to present the process of DB product cost accounting by applying the model to a company which provides the DB service. It is necessary to research continuously regarding the DB product costing method because its purpose is to decide a DB service charge. The right pricing decision in the DB service charge will contribute toward the growth of the DB industry acceleratedly.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.908-922
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1997
In this paper,we present an dffcient way to describe the commplex meaning embedded in video data for the cintent-based retrival in a video database.Intead of viewing the data stored in a file as continuous bit stream,we associate the desired interval in the stream with a set of atteibute and value pairs which describe its meaning.Since the meaning of video data can be cimplex and can change dyamically. It is necessary to com-bine the fixed schema of attributes used in the traditional database systrm with a description method through a set of attribute and value pairs that can be defined dynamically.As the cintent of viedo data can be expressed differently according to the view point of a user,it is important ot maintain the meaning of the attribute and value pairs cinsistently for different users.This paper proposes the dffctive way to manage the set of attri-bute and value pairs.In addition,it also describes a way to define a new video presentation by separating a video stream phsycally or by sharing the portion of a bit stream,and the new method can minimize the required storage space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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