Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.771-773
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2005
There have been researches about analyzing the information retrieval patterns of log file to efficiently obtain the users' information research patters in web environment. The methods frequently used in their researches is to suggest the algorithms by which the frequent one is derived from the path traversal patterns in efficient way. But one of their general problems is not to provide the proper solution in case of complex, that is, general topological patterns. Therefore this paper tries to suggest a efficient algorithm after defining the general information retrieval pattern.
When we extract a representative term from text for information retrieval system or a special information for information retrieval and text milling system, we often need to solve the anaphora resolution problem. The antecedent decision problem of a pronoun is one of the major issues for anaphora resolution. In this paper, we are suggesting a method of deciding an antecedent of the third personal pronouns, such as “he/she/they” to analyze the contents of documents precisely. Generally, the antecedent of the third personal Pronouns seem to be the subject of the current statement or previous statement, and also it occasionally happens more than twice. Based on these characteristics, we have found rules for deciding an antecedent, by investigating a case of being an antecedent from the personal pronouns, which appears in the current statement and the previous statements. Since the heuristic rule differs on the case of the third personal pronouns, we described it as subjective case, objective case, and possessive case based on the case of the pronouns. We collected 300 sentences that include a pronoun from the newspaper articles on political issues. The result of our experiment shows that the recall and precision ratio on deciding the antecedent of the third personal pronouns are 79.0% and 86.8%, respectively.
Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.
Computing Performance, sensor, storage, memory, and network costs have been steadily declining, and IoT services have recently become more active. The Internet of Things is linked with Big Data to create new business, and public institutions and corporations are hurry to import Internet of things. As the importance of the Internet of things has increased, the number of devices supporting the IoT has rapidly increased. With the development of the Internet of Things, various types of Internet services are being developed. For this reason, there is an increasing demand for IoT service designers and developers for IoT service case automatic search technology. IoT service designers can avoid duplication with existing services through service case retrieval and developers can save cost and time by combining existing reusable service equipment. This paper proposes IoT-Lite ontology for IoT and Semantic Web service to solve the above-mentioned problems. The existing ontologies for IoT, despite its many advantages, are not widely used by developers because it has not overcome the relatively slow drawbacks of increasing complexity and searching for development. To complement this, this study uses the IoT-Lite ontology introduced by W3C as a model and a semantic web service for automatic system retrieval. 3D camera, GPS, and 9-axis sensor, and IoT-Lite designed by IoT-Lite technique are integrated with the semantic technique and implemented directly.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.4
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pp.11-19
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2007
This paper proposes RCB(Reduced Compact Binary) tie to correct faults of both CB(Compact Binary) tie and HCB(Hierarchical Compact Binary) trie. First, in the case of CB trie, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nods used in balancing trees. On the other hand, if the HCB trie realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing on the right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CB trie and of many tree links. In the case of RCB trie in this thesis, the tree-map could be reduced by about 35% by completely cutting down dummy nods and the whole size by half, compared with the HCB trie.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.6
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pp.63-74
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2005
In Electronic Commerce, the latest most of the personalized recommender systems have applied to the collaborative filtering technique. This method calculates the weight of similarity among users who have a similar preference degree in order to predict and recommend the item which hits to propensity of users. In this case, we commonly use Pearson Correlation Coefficient. However, this method is feasible to calculate a correlation if only there are the items that two users evaluated a preference degree in common. Accordingly, the accuracy of prediction falls. The weight of similarity can affect not only the case which predicts the item which hits to propensity of users, but also the performance of the personalized recommender system. In this study, we verify the improvement of the prediction accuracy through an experiment after observing the rule of the weight of similarity applying Vector similarity, Entropy, Inverse user frequency, and Default voting of Information Retrieval field. The result shows that the method combining the weight of similarity using the Entropy with Default voting got the most efficient performance.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1724-1737
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1999
Multimedia data service applications have to store and manipulate LOBs(unstructured large objects) composing multimedia data. As such, the tertiary storage devices such as an optical disk jukebox and a tape library that consist of a number of platters (the disks in case of an optical disk jukebox and the cartridge tapes in case of a tape library) have been considered essential for the storage system of a DBMS in order to efficiently support storage and management of vary large volume of data. Since the latency with tertiary storage is too long, the schemes for efficient retrieval of LOBs out of tertiary storage need to be investigated. In this paper, we investigated the tertiary I/O Considering the performance characteristics of the LOBs, we proposed various I/O scheduling heuristic algorithms that reduce latency in query processing with LOB retrieval from tertiary storage, and evaluated their performance through a detailed simulation.
Park, Moon-Seo;Seong, Ki-Hoon;Lee, Hyun-Soo;Ji, Sae-Hyun;Kim, Soo-Young
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.4
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pp.22-31
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2010
Because the estimated cost at early stage has great influence on decisions of project owner, the importance of early cost estimation is increasing. However, it depends on experience and knowledge of the estimator mainly due to shortage of information. Those tendency developed into case-based reasoning(CBR) method which solves new problems by adapting previous solution to similar past problems. The performance of CBR model is affected by attribute weight, so that its accurate determination is necessary. Previous research utilizes mathematical method or subjective judgement of estimator. In order to improve the problem of previous research, this suggests CBR schematic cost estimation method using genetic algorithm to determine attribute weight. The cost model employs nearest neighbor retrieval for selecting past case. And it estimates the cost of new cases based on cost information of extracted cases. As the result of validation for 17 testing cases, 3.57% of error rate is calculated. This rate is superior to accuracy rate proposed by AACE and the method to determine attribute weight using multiple regression analysis and feature counting. The CBR cost estimation method improve the accuracy by introducing genetic algorithm for attribute weight. Moreover, this makes user understand the problem-solving process easier than other artificial intelligence method, and find solution within short time through case retrieval algorithm.
Subcortical dementia may occur as a complication of cerebral malaria via deep white matter demyelination with encephalitis and diffuse small vessel vasculitis. In subcortical dementia, impairment in attention and frontal executive function are predominant. Patients are often inert, indifferent, and uninterested. They appear characteristically 'slowed up' with a marked deficit in the retrieval of information. Changes in mood, personality, and social conduct are very common. We describe a case of subcortical dementia, who has definite changes in brain MRI after cerebral malaria.
S-Distribution Center supplies parts to three plants of K-automobile manufacturing company. Since the three plants employ the JIT production system, it is important for S-Distribution Center to deliver small quantities of parts frequently and quickly on time. This paper presents a case study on the improvement of order-picking operation in S-Distribution Center. The study is focused on the reductions of move time and waiting time by redesigning the parts storage location, picking-order terminal location, retrieval policy, and equipment operation policy. The proposed operation system for S-Distribution Center is evaluated through a simple computation analysis and computer simulation. Furthermore, the reducible numbers of equipment and order pickers are investigated by performing a sensitivity analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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