This paper analyzes the role of technology valuation in licensing, a commonly used type of transaction of technology, and reviews methods to analyze information on technology valuation for technology licensing. It contemplates the concepts, types and practical application of cost-based valuation, market-based valuation, discounted cash flow, and economic analysis. It shows that each method considers how to share profits associated with technology between licensor and licensee in a fair and reasonable manner when we apply any method to technology licensing.
Website creations and their renewal process are very difficult due to ever-changing mobile environments such as various operating systems and mobile devices. In this regard, HTML5 serves as the solution and guideline to developing well-functioning websites. Mobile websites using HTML5 can provide consistent contents and services even though users access them through various OS or device types. This paper examines a possibility of the HTML5-based website for a local private college located in Busan. For this, location-based map service and semantic auto dialing webform service have been implemented. After making the website available, students and staff members were satisfied with the improvement in the speed of loading time and error free contents service. In the future, the rest of HTML5 functionalities are planned to be implemented sequentially.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.586-589
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2012
표절과 관련된 이슈가 주목받고 있는 상황에서 표절을 검출하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 표절구간 검출을 위해 복잡한 자연어처리와 같은 의미론적 접근방법이 아닌 비교적 단순한 어휘기반의 문자열 처리 방법을 사용한다. 대표적인 방법으로는 지문법 (Fingerprinting)과 서열정렬 (Sequence alignment) 등이 있다. 하지만 이 방법들을 이용하여 대용량 문서에 대한 표절검사를 수행하기에는 시공간적 복잡도의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 NGS (Next Generation Sequencing)에서 사용하는 BWT (Burrows-Wheeler Transform)[1]를 이용한 탐색방법을 응용한다. 또한 부분표절구간을 검출하고 정확도를 향상시키기 위해 질의문서를 분할하여 작은 조각으로 만든 뒤, 조각들에 대한 질의탐색을 수행한다. 본 논문에서는 질의문서를 분할하는 두 가지 방법을 소개한다. 두 가지 방법은 k-mer analysis를 이용한 방법과 random-split analysis를 이용한 방법으로, 각 방법의 장단점을 실험을 통해 분석하고 실제 부분표절구간의 검출 정확도를 측정하였다.
Semantic similarity/relatedness measure between two concepts plays an important role in research on system integration and database integration. Moreover, current research on keyword recommendation or tag clustering strongly depends on this kind of semantic measure. For this reason, many researchers in various fields including computer science and computational linguistics have tried to improve methods to calculating semantic similarity/relatedness measure. This study of similarity between concepts is meant to discover how a computational process can model the action of a human to determine the relationship between two concepts. Most research on calculating semantic similarity usually uses ready-made reference knowledge such as semantic network and dictionary to measure concept similarity. The topological method is used to calculated relatedness or similarity between concepts based on various forms of a semantic network including a hierarchical taxonomy. This approach assumes that the semantic network reflects the human knowledge well. The nodes in a network represent concepts, and way to measure the conceptual similarity between two nodes are also regarded as ways to determine the conceptual similarity of two words(i.e,. two nodes in a network). Topological method can be categorized as node-based or edge-based, which are also called the information content approach and the conceptual distance approach, respectively. The node-based approach is used to calculate similarity between concepts based on how much information the two concepts share in terms of a semantic network or taxonomy while edge-based approach estimates the distance between the nodes that correspond to the concepts being compared. Both of two approaches have assumed that the semantic network is static. That means topological approach has not considered the change of semantic relation between concepts in semantic network. However, as information communication technologies make advantage in sharing knowledge among people, semantic relation between concepts in semantic network may change. To explain the change in semantic relation, we adopt the cognitive semantics. The basic assumption of cognitive semantics is that humans judge the semantic relation based on their cognition and understanding of concepts. This cognition and understanding is called 'World Knowledge.' World knowledge can be categorized as personal knowledge and cultural knowledge. Personal knowledge means the knowledge from personal experience. Everyone can have different Personal Knowledge of same concept. Cultural Knowledge is the knowledge shared by people who are living in the same culture or using the same language. People in the same culture have common understanding of specific concepts. Cultural knowledge can be the starting point of discussion about the change of semantic relation. If the culture shared by people changes for some reasons, the human's cultural knowledge may also change. Today's society and culture are changing at a past face, and the change of cultural knowledge is not negligible issues in the research on semantic relationship between concepts. In this paper, we propose the future directions of research on semantic similarity. In other words, we discuss that how the research on semantic similarity can reflect the change of semantic relation caused by the change of cultural knowledge. We suggest three direction of future research on semantic similarity. First, the research should include the versioning and update methodology for semantic network. Second, semantic network which is dynamically generated can be used for the calculation of semantic similarity between concepts. If the researcher can develop the methodology to extract the semantic network from given knowledge base in real time, this approach can solve many problems related to the change of semantic relation. Third, the statistical approach based on corpus analysis can be an alternative for the method using semantic network. We believe that these proposed research direction can be the milestone of the research on semantic relation.
Christine M. Korsgaard believes that constructivism can respond to moral skepticism without depending upon moral realism. The purpose of this paper is to examine Korsgaard's kantian constructivism and her positions on moral realism. According to Korsgaard moral realism cannot answer normative questions in that it sees the function of moral concepts as describing the reality and so accepts the model of applied knowledge for action. In contrast Korsgaard insists that constructivism is better at justifying normativity since it regards moral concepts as representing the solutions to practical problems and so shows that moral principles are necessarily involved in the practical problems of agency. Korsgaard's constructivism has antirealistic elements such as pure proceduralism, the constitutive model to exclude ontological, metaphysical meanings, and the account of human beings as the sources of values. In spite of those antirealistic elements it is difficult to jump to a conclusion that Korsgaard's constructivism is antirealism. Korsgaard, in the early book, The Sources of Normativity, says that kantian constructivism has something to do with a form of realism, or procedural moral realism. And in the following books she argues that constructivism is compatible with realism although she pays attention to the practical implications of constructivism and then sets aside its ontological relevance. That is, Korsgaard does not want that her constructivism results in antirealism. Korsgaard's realism, however, is too weak to be called as realism. There is, also, a question why one would rather take a constructivist approach if one holds on to realism.
This paper is to explore critically environmentalism, especially in terms of environmental justice, suggested or implied in theory of liberalism which has been the ideological foundation of contemporary society. It begins with a brief look at liberal perspective in a broad sense, then interprets in-depth the classical liberalism of J. Locke, libertarianism (esp. R. Nozick) and utilitarianism (including cost-benefit analysis) from the environmental point of view. And finally it considers liberal pluralism and other alternative theories of pluralism, especially communitarianism (esp M. Walzer), postmodern pluralism (esp. I. Young), and cultural pluralism (esp. C. Taylor) in order to overcome limitations of liberal environmentalism and to find out some clues for theory of environmental justice. In conclusion, this paper argues that we need to transfer from liberalism (including liberal pluralism) to critical pluralism in oder to develop a proper understanding of environmental problems and to conceptualize a desirable theory of environmental justice.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.8
no.2
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pp.150-160
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2002
The purpose of this study is to introduce the new regional geography approaches that have been lively discussed in English speaking countries since 1980s. The discussion of the new regional geography is based on intellectual interchange between geographers and social theorists. The new regional geographers regard a space as a more active thing. A space is not a merely passive container. It is not a outer settings, but a essential dimention of the human being. The new regional geography has been discussed in four perspectives: structuration theory perspective, spatial division of lavour theory perspective, world-systems theory perspective, and post-poststructuralism perspective. The new regional approaches well provide a new direction to regional studies. However, it is so abstracted in concepts for the empirical examinations that it is necessary to introduce a meso-level of concept.
In this study, a proposed ensemble learning technique aims to enhance the semantic segmentation performance of images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). With the increasing use of UAVs in fields such as urban planning, there has been active development of techniques utilizing deep learning segmentation methods for land cover segmentation. The study suggests a method that utilizes prominent segmentation models, namely U-Net, DeepLabV3, and Fully Convolutional Network (FCN), to improve segmentation prediction performance. The proposed approach integrates training loss, validation accuracy, and class score of the three segmentation models to enhance overall prediction performance. The method was applied and evaluated on a land cover segmentation problem involving seven classes: buildings,roads, parking lots, fields, trees, empty spaces, and areas with unspecified labels, using images captured by UAVs. The performance of the ensemble model was evaluated by mean Intersection over Union (mIoU), and the results of comparing the proposed ensemble model with the three existing segmentation methods showed that mIoU performance was improved. Consequently, the study confirms that the proposed technique can enhance the performance of semantic segmentation models.
Human resource management (HRM) deals with essentially complex human phenomena and multiple interactive relationships. Thus, the use of quantitative data to research and understand HRM is necessarily limited. Although important qualitative issues in HRM research are often central to supporting or creating a firm's competitive advantage, they are frequently neglected. Research into HRM is increasingly difficult and complicated, therefore, it is very difficult to research through strict quantitative methods. This paper's focus is to develop an effective idea for applying qualitative research approaches to HRM studies. A justification of a qualitative approach is considered as being a superior means for researching HRM issues. The underlying foundation of this paper is that new problems are confronted HRM research, therefore, qualitative research methods will be necessary. It is suggested that quantitative analysis in understanding and explaining firm's HRM is not sufficient and a qualitative may provide the indepth insight into HR researches.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.3
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pp.129-136
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2019
There are a variety of entities in natural language such as people, organizations, places, and products. These entities can have many various meanings. The ambiguity of entity is a very challenging task in the field of natural language processing. Entity Linking(EL) is the task of linking the entity in the text to the appropriate entity in the knowledge base. Pairwise based approach, which is a representative method for solving the EL, is a method of solving the EL by using the association between two entities in a sentence. This method considers only the interdependence between entities appearing in the same sentence, and thus has a limitation of global interdependence. In this paper, we developed an Entity2vec model that uses Word2vec based on knowledge base of RDF type in order to solve the EL. And we applied the algorithms using the generated model and ranked each entity. In this paper, to overcome the limitations of a pairwise approach, we devised a pairwise approach based on comprehensive interdependency and compared it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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