Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.190-193
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2008
사용자의 '참여'를 지향하는 웹2.0 서비스들은 사람간이나 정보간의 '관계'에 대한 문제에 주목하고 있다. 대표적인 서비스인 블로그는 엮인글을 통해 사용자들의 참여를 이끌고 문서를 연결하고 있으나 이를 악용하는 사례들이 발생하고 있어 이에 대한 해결을 위해 연결에 대한 분석이 요구되고 있다. 사람의 개인 정보와 친구 관계 및 주변 사물과의 관계를 모델링하는 방식인 FOAF(Friend of a Friend)는 이러한 사회연결망 분석을 가능케 하는 수단으로써 연구되고 있다. FOAF는 단순화되고 이해하기 쉬운 용어를 사용하여, 복잡하고 이해하기 어려운 시맨틱 웹의 단점을 극복하기 위한 발판으로서 또한 주목 받고 있다. 본 연구에서는 여러 웹 사이트를 하나의 ID로 이용하기 위한 OpenID를 통해 FOAF에 정보 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 사회연결망 서비스의 분석을 통해 OpenID의 정보에 따라 자동으로 사회연결망 정보를 수집하는 성장형 FOAF 프레임워크를 설계하였으며, 쉬운 FOAF를 보급하기 위한 발판을 마련하였다.
웹 2.0을 적용한 블로그, 위젯, RSS 등의 여러 가지 기술들의 발전은 계속적으로 변화하는 교육에 필요한 다양한 툴을 제공해 주고 있다. 현재의 초등학교 교육은 단순히 지식을 전달하고 그것을 학습하는 과정뿐만 아니라 교수자와 학습자, 학습자와 학습자 사이의 상호작용을 통한 교수.학습과정이 이루어지고 있다. 따라서 앞으로의 교육은 교수자와 학습자 모두가 참여하는 형태로 발전하게 될 것임에 분명하다. 그러나 이러한 상호작용에만 국한될 경우 학습자들이 기본적으로 알아야 할 핵심지식에 대한 교육이 소홀해 질 수 있다. 따라서, 교수자와 학습자가 원활한 상호작용을 이루어 질 수 있는 새로운 형태의 학습 환경이 필요함과 동시에, 핵심지식의 전달이 원활하게 이루어질 수 있는 툴이 필요하다. 본 연구에서는 웹 2.0의 여러 가지 기술들을 통해 교수자와 학습자가 원활한 상호작용을 이룰 수 있는 환경에 대한 분석을 통하여 핵심지식의 전달이 원활하게 이루어질 수 있는 교육용 위젯을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교육용 위젯을 활용한다면 교수자와 학습자의 상호작용을 통한 교육에서 다루지 못하는 부분의 핵심지식 교육을 보충함으로써 학습자들의 핵심지식의 습득 및 학습효과를 증진시키는데 기여하게 될 것이다.
Recently, the web 2.0 services which appear by exponential extension of the Internet can be expressed with the changes in the quality of structural evolution and in the quantity of increasing users. The structural base is in user participational architecture, the web 2.0 services such as Blog, UCC, SNS(Social Networking Service), Mash-up, Long tail, etc. play a important role in organization of web, and grouping and searching of user participational data in web 2.0 is broadly used by folksonomy. Folksonomy is a new form that categorizes by tags, not classic taxonomy skill. it is made by user participation. Searching based on tag is now done by a simple text or a tag cloud method. But searching to consider and express the relations among each tags is imperfect yet. Thus, this paper provides the relational searching based on tags using the relational graph of tags. It should improve the trust of the searching and provide the convenience of the searching.
RSS is a core component of Web 2.0 which is expected to lead the most important innovation in the new IT environment. In that sense, it is actively utilized to distribute Web contents in various areas such as news, blog, multimedia, medical information, and conference and journal information. Also, it is expected to be a major effective marketing tool in electronic commerce domain. In the paper, we analyzed the problems of current utilization of RSS in domestic shopping malls, and suggest requirements for the effective use of RSS in electronic commerce. Furthermore, we proposed various issues and answers on the implementation of the requirements, and designed the intelligent RSS framework for electronic commerce based on the issues. Syntactic and semantic interoperability between the RSS service provider and the user is one of the most important issues in the framework. We suggested how to implement the interoperability based on Semantic Web technologies.
A Blog provides commentary, news, or content on a particular subject. The important part of many blogs is interactive format. Sometimes, there is a heated debate on a topic and any article becomes a political or sociological issue. In this paper, we proposed a method to predict the popularity of an article in advance. First, we used hit count as a factor to predict the popularity of an article. We defined the saturation point and derived a model to predict the hit count of the saturation point by a correlation coefficient of the early hit count and hit count of the saturation point. Finally, we predicted the virtual temperature of an article using 4 types(explosive, hot, warm, cold). We can predict the virtual temperature of Internet discussion articles using the hit count of the saturation point with more than 70% accuracy, exploiting only the first 30 minutes' hit count. In the hot, warm, and cold categories, we can predict more than 86% accuracy from 30 minutes' hit count and more than 90% accuracy from 70 minutes' hit count.
Data types used for big-data analysis are very widely, such as news, blog, SNS, papers, patents, sensed data, and etc. Particularly, the utilization of web documents offering reliable data in real time is increasing gradually. And web crawlers that collect web documents automatically have grown in importance because big-data is being used in many different fields and web data are growing exponentially every year. However, existing web crawlers can't collect whole web documents in a web site because existing web crawlers collect web documents with only URLs included in web documents collected in some web sites. Also, existing web crawlers can collect web documents collected by other web crawlers already because information about web documents collected in each web crawler isn't efficiently managed between web crawlers. Therefore, this paper proposed a distributed web crawler. To resolve the problems of existing web crawler, the proposed web crawler collects web documents by RSS of each web site and Google search API. And the web crawler provides fast crawling performance by a client-server model based on RMI and NIO that minimize network traffic. Furthermore, the web crawler extracts core content from a web document by a keyword similarity comparison on tags included in a web documents. Finally, to verify the superiority of our web crawler, we compare our web crawler with existing web crawlers in various experiments.
Huge amounts of various web items such as keywords, images, and web pages are being made widely available on the Web. The popularities of such web items continuously change over time, and mining temporal patterns in popularities of web items is an important problem that is useful for several web applications. For example, the temporal patterns in popularities of search keywords help web search enterprises predict future popular keywords, enabling them to make price decisions when marketing search keywords to advertisers. However, presence of millions of web items makes it difficult to scale up previous techniques for this problem. This paper proposes an efficient method for mining temporal patterns in popularities of web items. We treat the popularities of web items as time-series, and propose gapmeasure to quantify the similarity between the popularities of two web items. To reduce the computation overhead for this measure, an efficient method using the Fast Fourier Transform (FFT) is presented. We assume that the popularities of web items are not necessarily following any probabilistic distribution or periodic. For finding clusters of web items with similar popularity trends, we propose to use a density-based clustering algorithm based on the gap measure. Our experiments using the popularity trends of search keywords obtained from the Google Trends web site illustrate the scalability and usefulness of the proposed approach in real-world applications.
This paper reviewed the main characteristics of Web 2.0 and discussed the possible applications related to National Geographic Information Systems. In general, Web 2.0 refers to a next generation World Wide Web environment that let people participate and share information and data. The recent examples using Web 2.0 with geo-spatial information are convincing us apply Web 2.0 into National Geographic Information Systems. In order to imply Web 2.0 into National Geographic Information Systems, we should consider not only technological advancements related to providing the services but also shifting the relationship between information provider(government agencies) and end-users. In other words, new platform should be provided to users so that users can easily create, share, and mash-up data, which was previously managed and owned only by government agencies. Successful integration Web 2.0 platform into National Geographic Information Systems require some important points such that; 1) the consideration for the data should be changed from closed and agency owned data to opened and shared data. 2) data standards should be established to integrate all data from different sources. 3) real change need to be happened rather than different naming on the same system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.8
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pp.127-139
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2010
The concept of Web 2.0, which means that internet users are producers and also consumers is evolved according to the development of web service technology. In the Web 2.0 space, the enormous amount of web contents are produced using many social web services. Proactive display system supports various types of users's web contents. Unfortunately, private web contents sharing facility is imperfect to date. In this paper, we develop a proactive display application which identifies people, displaying their social contents such as blogs and open cafes through wide display devices or multi-media players in physical spaces. For this, we develop a social contents presentation server where users can register their profiles and information on the social contents to be shared through the developed application. Also, we develop a social contents presentation client that proactively identifies the user in close proximity and displays the user's social contents through an intuitive user interface in physical spaces. In addition, we develop an on-the-spot feedback service which supports posting various types of replies and an on-the-spot scrap service which specifies direct sharing of the contents through the intuitive user interface.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1898-1904
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2009
Recently, real documents such as newspapers as well as blogs include newly coined words such as "Wikipedia". However, most previous information processing technologies cannot deal with these newly coined words because they construct their dictionaries based on materials acquired during system development. In this paper, we propose a model to automatically recognize Korean unknown words excluded from the previously constructed dictionary. The proposed model consists of an unknown noun recognition phase based on full text analysis, an unknown verb recognition phase based on web document frequency, and an unknown noun recognition phase based on web document frequency. The proposed model can recognize accurately the unknown words occurred once and again in a document by the full text analysis. Also, the proposed model can recognize broadly the unknown words occurred once in the document by using web documents. Besides, the proposed model fan recognize both a Korean unknown verb, which syllables can be changed from its base form by inflection, and a Korean unknown noun, which syllables are not changed in any eojeol. Experimental results shows that the proposed model improves precision 1.01% and recall 8.50% as compared with a previous model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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