Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.1
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pp.49-62
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2022
Online customer review data can be easily collected on the Internet and also they describe sentimental evaluation of a product in different aspects. Previous sentiment analysis studies evaluate the degree of sentiment with review data, which may have multiple sentences describing different product aspects. Since different aspects of a product can be described in a sentence, the proposed method suggested analyzing a sentence to build a pair of a product aspect terms and sentimental terms. Bidirectional LSTM and CRF algorithms were used in this paper. A pair of aspect terms and sentimental terms are evaluated by pre-defined evaluation rules. The paper suggested using the result of evaulation as inputs of QFD, so that the quantified customer voices effect on the requirements of a new product. Online reviews for a hair dryer were used as an example showing that the proposed approach can derive reasonable sentiment analysis results.
The purpose of the study was to induce meaning of the UX design from users' interview. The study covers interviews from 20 untact finance application users in their twenties in written form. It aims to examine previous studies on UX design and to overcome their shortcomings by categorizing usability qualities focusing on verbs used in the interview. The followings are the result: Usability of UX design can be summarized into Unity, Trust, Persistency, Recognition and Approachability of the information to the 20 users in their twenties. As for the data earned from interviews focusing on verbs, usability included Security, Familiarity, Accessibility, Convenience of Operation and Visibility. Each of the qualities fell into related categories such as Security, Information, Brand and Design. In conclusion, analysis based on verb choices led to better understanding of the user-based experience compared to using objective means in previous studies and can be a suggestion to make up for errors in the former evaluation process.
Previous studies have studied short videos, short form content, snack culture and so on, but few studies have been conducted on the form of summary content that compressing and summarizing the original content. This study aims to contribute to the revitalization of the summary content market by exploring ways to enhance user satisfaction through analysis of the YouTube summary content features and the credibility of content providers that bring about flow and satisfaction of YouTube summary content users. The survey was conducted on 202 people who have watched YouTube summary contents for finding out the effects of YouTube summary contents features and content provider credibility on the details of flow. As a result, only entertainment had a significant impact on all flow details. This study is of academic significance in that it defines the features of YouTube summary contents, and has practical significance in that it suggests what direction the summary content should have in order to arouse user satisfaction in future.
In the large-scale infrastructure of cloud environment, illegal access rights are frequently caused by sharing applications and devices, so in order to actively respond to such attacks, a strengthened access control system is required to prepare for each situation. We proposed an entity attribute-based access control(EABAC) model based on security level and relation concept. This model has enhanced access control characteristics that give integrity and confidentiality to subjects and objects, and can provide different services to the same role. It has flexibility in authority management by assigning roles and rights to contexts, which are relations and context related to services. In addition, we have shown application cases of this model in multi service environment such as university.
This paper is to suggest the method of embedding a signature to pictures secretly under the orthogonal wavelet transform which represents pictures as multi-resolution representations. As it is focused upon the differential output under the multi-resolution representation of pictures, this method can embed bit series to pictures. In doing so, it can compound approximately 6K byte of information with gray-level image $256{\times}256$. The method can include not only the database which designates copyright of pictures but also the author and usage of pictures, and the information of the picture itself. Therefore, this method can easily discriminate the inspection of picture database.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.131-134
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2000
본 논문에서는 각 지역의 수중 음향 센서로부터 중앙의 정보 융합 센터로 전송되어진 동일한 또는 상이한 표적의 Identity 정보들을 종합해 최종적으로 표적의 Identity를 결정하는 Decision Fusion 기법을 다룬다. 기존의 연구는 표적의 속성 정보로부터 정보 융합을 통해 표적의 Identity를 선택하는 기법을 주로 다루고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 연구보다 한 단계 나아가 선택된 표적의 Identity들로부터 운용자가 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 표적의 Identity 결정을 위한 Decision Fusion 기법을 제안한다. 이러한 수중 음향 표적 식별 시스템에서의 Identity Decision Fusion 기법으로 Voting 기법, 센서 정보의 신뢰도를 고려한 Weighted Voting 기법, 그리고 다 기준 의사 결정 기법인 Analytic Hierarchy Process (AHP) 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.9-11
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2022
Community detection is a hot topic in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper focuses on detecting absolute fair maximal balanced cliques in signed attributed social networks, which can satisfy ensuring the fairness of complex networks and break the bottleneck of the "information cocoon".
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.473-474
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2022
텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.
In order to classify and manage on-line trading goods, the product classification scheme must be maintained. In most systems for handling product information, the classification scheme is managed manually by experts, which in general incurs a lot of time and cost. Effective management of classification system becomes more important as rapid development of industry expedites diversity and convergence of goods and services. There have been many researches on developing classification scheme, and continuing in this line of research, this paper proposes a new method for automatic generation of product classification scheme. Our main idea starts from the concept that a product is a set of attributes, and we propose a novel algorithm for automatically creating hierarchical classification scheme by utilizing inclusive relationships between products. We then prove the effectiveness of proposed algorithm by conducting an experiment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.599-599
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2016
본 연구에서는 자연재해에 따른 재해 발생 시 신속하고 효율적인 대응을 위하여 시설물의 중요도 위험도 피해액 평가 인벤토리를 구축하였다. 인벤토리 구축을 수행하기 위해서 재해에 따른 시설물의 위험 발생 시 피해 시설물에 대한 구분 및 분류가 이루어져야한다. 하지만 재난관리가 수행되어야 하는 시설물 건축물의 정보가 정부 여러 기관에서 각기 다른 형태의 정보로 관리되어짐으로써 재난관리 업무의 효율적 운영에 대한 문제가 제기되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 미국의 HAZUS-MH와 DIMSuS의 위험도와 중요도 개념을 기반으로 피해 시설물의 중요도, 위험도 등을 평가할 수 있는 항목들을 선정하고 국내 시설물 분류, 건축법규 및 자산 가치 산정 정보를 활용하여 시설물 재해 대응을 위한 인벤토리 구축을 수행하였다. 본 연구에서는 대구 성서산업단지를 TB지역으로 선정하고, TB지역내의 수변구조물, 산업시설, 주거시설 등 다양한 시설물의 속성 정보를 수집 구축하였다. 또한 신속한 재해 대응을 위해서는 시설물 정보와 공간정보를 융합한 복합적인 정보가 필요하기 때문에 TB지역의 공간정보를 구축하고 시설물의 위치 정보를 생성하고 속성 정보와 연계하여 통합 인벤토리를 구축하였다. 향후 본 연구에서 제안한 인벤토리 시스템을 활용하여 신속한 재해 대응을 위한 의사결정 도구로 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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