Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.5
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pp.470-476
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2014
A point of interest is a specific point location such as a cafe, a gallery, a shop, or a park. It consists of a name, a category, a location, and so on. Its information is necessary for location-based application, above all category is basic information. However, category information should be automatically gathered because it costs high to gather it manually. In this paper, we propose a novel method to estimate category of POIs automatically using an inner word and local context. An inner word is a word that contains POI's name. Their name sometimes expose category information. Thus, their name is used as inner word information in estimating category of POIs. Local context information means words around a POI's name in a document that mentioned the name. The context include information to estimate category. The evaluation of the proposed method is performed on two data sets. According to the experimental results, proposed model using combination inner word and local context show higher accuracy than that of model using each.
In general, the discrete confidence judgments that use five-step assessment method have been used to assess the medical images by ROC. TPF or FPF can be computed easily with this independent reading test. However, during experiments, it happens frequently that adequate distribution for observers is required to smoothly estimate the ROC curve. In addition, data becomes invalid for distribution of the created categories. To solve such problems or to apply the ROC interpretation to data that is not obtained from the experimental observation, the continuous confidence judgements (CCJ) has been proposed, which implements ROC interpretation using continuously-distributed experimental results without category classification has been used. As the use of CCJ to assess medical images was barely reported in Korea, we applied it to the assessment of chest digital images in this study. The results showed that a smooth ROC curve was obtained conveniently by the commercialized program and the characteristic value was measured easily. Therefore, it is recommended that this method can be applied to the assessment of digital medical images.
Park, Hee-Wan;Lim, Hyun-Il;Choi, Seok-Woo;Han, Tai-Sook
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.546-551
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2007
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 windows PE(Portable Executable) 파일의 API에 대한 정보를 가지는 임포트 테이블에 기반한 프로그램 버스마킹 기법을 제안한다. 버스마크의 신뢰도를 높이기 위한 방법으로 대부분의 Windows 프로그램에서 사용되는 범용의 API는 버스마크에서 제외시키고 프로그램 개개의 특성을 나타낼 수 있는 특화된 API에 초점을 맞추어서 비교하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 버스마킹 기법을 평가하기 위해서 다양한 카테고리의 Windows 프로그램에 대해서 실험을 하였다. 신뢰도를 측정하기 위해서 같은 프로그램에 대해서 버전별로 비교를 하였고, 프로그램의 분류에 따라서 유사한 카테고리와 다른 카테고리에 대해서 비교를 하였다. 프로그램의 변환이나 난독화에도 견딜 수 있는 강인도(Resilience)를 평가하기 위해서 서로 다른 컴파일러를 사용하여 생성된 프로그램에 대해서 비교를 하였다. 실험 결과에서 본 논문에서 제안하는 버스마크가 프로그램의 특징을 충분히 표현하고 있음을 보여준다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.321-324
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2001
본 논문은 인터넷 쇼핑몰에서의 효율적인 상품 추천 시스템의 구조를 제안한다. 본 상품 추천 시스템은 상품 추천의 2 가지 방법인 지식기반 상품 추천 방법과 collaborative filtering을 혼합하였으며 먼저 고객에게 질문을 던져서 고객의 요구 조건을 수집한 다음, 요구 조건과 상품 데이터베이스에 저장된 상품정보와 일치도를 계산하여 추천 후보 상품 리스트를 생성한다. 이 추천 상품 리스트에 속하는 상품에 대해서는 다시 collaborative filtering 방법이 적용된다. 즉, 비슷한 취향을 가지는 고객들이 높이 평가하는 제품들을 최종적으로 고객들에게 추천하게 된다. 이 방법은 기존의 방법들이 모두 특정한 상품 카테고리에 대해서만 효과적인데 데하여 제안된 방법은 모든 상품 카테고리에 적용할 수 있으며 collaborative filtering 방법을 후보 추천 상품에 대해서만 적용시킴으로써 이 방법의 단점인 많은 계산량을 줄일 수 있다. 제안된 시스템은 EJB(Enterprise Java Beans)를 사용하여 컴포넌트로 구현되었으며 이동통신기기 카테고리에 대하여 시험 구현되었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1581-1584
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2015
최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.
To evaluate the natural environmental conditions of the local areas, the methods using the plant species and plant community are discussed here, Based on Ohba's(1979), Nakanish's(1980a: 1980b), Okuda and Nakamura's(1989), and Haber et al.'s systems(1991), as the evalution-items, 9 in plant species level and 16 in plant community level are proposed. The evalution-items are classified as 3 criteria in plant species level and 4 criteria in plnat community level. The evalution method could be used to promote the spacial planning and to alleviate other administrative problems. Also it could be applied to decide conservation level of plant species and plant community.
This study aimed at effectively applying the IUCN category system to the protected areas in Korea. In addition, in order to change IUCN category of national parks to IUCN category II and to review the application of IUCN category classification key, a case study was conducted in Sobaeksan National Park. In order to apply the IUCN category system to the protected areas in Korea, a flexible approach appropriate to characteristics in Korea is required for management objectives of protected areas, including protection of wildemess, sustainable use of resources and preservation of cultural and traditional features. In addition, considerations of restrictions on use area and use districts, relative comparison of use types (visit, use of resources, residence) by IUCN category and use of combined classifications are necessary. Principles for the application of the IUCN category include (1)exclusion of wilderness protected areas (Ib), (2) extremely limited use regarding the sustainable use of natural resources(sum of natural preservation area and natural environment area is over 95%), (3) considerations of management conditions, including residential occupation level, (4) preservation of ecosystem services, and (5) use of combined classifications. In addition, in accordance with these principles, IUCN category classification key was suggested. When this was applied to the case study area, Sobaeksan National Park was classified as IUCN Category II and Taxus cuspidata community, which is designated as a natural monument, was classified to be Category Ia. Classification key suggested in this study may be used as basic data for applying categories in the future. Since detailed review on the practical improvement direction of laws and regulations and systematic alternatives, which are required before introducing IUCN category, are poor, in order to manage the protected areas efficiently by applying the IUCN category in the future, studies on management means appropriate to the conservation objectives of each category are necessary. This would allow management differentiated for each category.
Author name disambiguation is essential for improving performance of document indexing, retrieval, and web search. Author name disambiguation resolves the conflict when multiple authors share the same name label. This paper introduces a novel approach which exploits ontologies and WordNet-based category utility for author name disambiguation. Our method utilizes author knowledge in the form of populated ontology that uses various types of properties: titles, abstracts and co-authors of papers and authors' affiliation. Author ontology has been constructed in the artificial intelligence and semantic web areas semi-automatically using OWL API and heuristics. Author name disambiguation determines the correct author from various candidate authors in the populated author ontology. Candidate authors are evaluated using proposed WordNet-based category utility to resolve disambiguation. Category utility is a tradeoff between intra-class similarity and inter-class dissimilarity of author instances, where author instances are described in terms of attribute-value pairs. WordNet-based category utility has been proposed to exploit concept information in WordNet for semantic analysis for disambiguation. Experiments using the WordNet-based category utility increase the number of disambiguation by about 10% compared with that of category utility, and increase the overall amount of accuracy by around 98%.
Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.
In many respects, the use and importance of open source software in companies and individuals are increasing as the days pass. However, software evaluation for users, software classification of filtering fundamentals research can not deal flexibly according to the characteristics of open source software. They are using a fixed classification system. In this research, we provide a classification model of open source software that can flexibly deal with the classification of open source software and the software category of new open source software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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