In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
The Internet is being utilized as a means of communication channel for science information. In this study, an experiment was conducted against college students, in which participants were assigned to one of the following four conditions: source status(professor, student) x social categorization(in-group, out-group). When the participants finished reading an online news article, perceived usefulness of and attitude toward the science technology were measured. The results show that the effect of source expertise on perceived usefulness was moderated by social categorization.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.238-246
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2021
The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.
Interactive media is a buzz word in current creative industry, but many of related fields have different understanding of the meaning of "interaction" in interactive media. This aspect is often the cause of difficulties communication and becomes an obstacle to joint researches. Thus this study attempts to develop a theoretical categorization of the meanings of interaction in interactive media. For this, this study first gathered various interpretations about what is interaction and build a rough classification. Then the classification is supplemented and amended over three times through FGIs of the interactive media related experts. This theoretical categorization is expected to help smooth cross-disciplinary studies and integrated technology development in interactive media.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.1
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pp.35-40
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2009
Many researchers strive to research on ways on how to improve the performance of RFID system and many papers were written to solve one of the major drawbacks of potent technology related with data management. As RFID system captures billions of data, problems arising from dirty data and large volume of data causes uproar in the RFID community those researchers are finding ways on how to address this issue. Especially, effective data management is important to manage large volume of data. Data reduction techniques in attempts to address the issues on data are also presented in this paper. This paper introduces readers to a new data reduction algorithm that might be an alternative to reduce data in RFID Systems. A process on how to extract data from the reduced database is also presented. Performance study is conducted to analyze the new data reduction algorithm. Our performance analysis shows the utility and feasibility of our categorization reduction algorithms.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.494-499
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2001
최근의 인터넷 정보검색은 방대한 정보의 수용과 지능적이고 개인화된 검색 결과 요구라는 사뭇 상반된 요구를 만족시켜야 한다. 기계적으로 키워드를 매칭시켜 나오는 문서를 사용자에게 맡기는 식의 검색은 더 이상 환영을 받지 못한다. 우리는 이러한 추세에 맞추어 의미기반 정보검색에 필요한 개념망과 정답문서집합으로 구성된 지식베이스를 제안한 바 있다. 본 논문에서는 방대한 구조의 개념망과 연결되는 정답문서집합을 유동적인 인터넷 환경에 적용하기 위해 자동으로 구축하는 시스템을 제시한다. 자동구축은 문서분류(document categorization) 기술을 활용하여 개념어에 문서를 할당하는 방법과 속성에 문서를 할당하는 방법으로 나누어 이루어진다. 제시한 방법은 실험을 통하여 기본적인 속성 할당에는 상당한 효과가 있는 것으로 판단되었고, 일부 미할당 문서에 대해서는 클러스터링과 같은 다른 알고리즘이 필요하다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.22-27
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2021
Morphology of contemporary city streets is composed of overlapping infrastructures corresponding to the new street within the established organization, contemporary system, future circumstance, and population. As well, two overlaid organizations and morphological, historical, social and physical development lead to sharp acute algle(triangular) site, and the architecture in this site has a restriction on the availability of the internal space and the external design due to outside shape sharpness. We want to have a positive effect on the internal and external design of the architecture in the future by categorization of the shape and processing characteristics of the acute angle corner of the trilateral site. The characteristics and design categorization shown in this case study are as follows. Constitution a unique and independent form, lead streets and shape a exclusive image of the landscape, alleviate sharpness by configuring a acute angle point as a plane, use void to give reserve character, replace roundness for companionability to induce ambience in the road, embrace the characteristics of the site and create internal spaces and functions, emphasize the characteristics of each stairs, retain of uniqueness and highlight the characteristics of a vertical elements.
Park, Sung-Joo;Lee, Hong-Joo;Kim, Jong-Woo;Kim, Gyu-Jung;Ahn, Hyung-Jun
Information Systems Review
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v.5
no.2
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pp.151-168
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2003
A knowledge portal is an integrated gateway for accessing relevant knowledge, collaborating and communicating with other users, and also linking internal applications which is becoming crucial in the age of information abundance. Research and development is a typical knowledge-intensive activity. However, knowledge management support in R&D has been minimal in most research organizations. In this paper, a knowledge portal is designed to support team-based researches in science and technology for searching and browsing knowledge, and also communicating with other team members, coordinating research project and collaborating with other researchers. Automating knowledge acquisition from various knowledge sources, knowledge categorization by applying text categorization method, and knowledge recommendation can help to relieve management effort and increase the efficiency of knowledge management processes. A prototype system based on the suggested model is also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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