The characteristics of the records management systems of the Japanese colonial government can be summarized as follows. First, the Government General adopted a "decentralized retention" of public records. The Government General did not establish its own archives for central preservation of permanent public records. Colonial agencies established its own records office and the records office managed the records its agency created. Secret records and police records were exception. They were retained by the Secretary Office of the General Affairs Division and Police Division of the Chosun Government General respectively. Second, filing systems and retention periods of the public records followed the hierarchic structure of organization. In the headquarter of the government, records were filed by a "bureau-division-activity-file" classification system and a retention period of a file was given automatically by each unit the file belonged. A closed and cut-off file was retained and arranged according to its creating unit, creating year, and retention period. The filing system was easy to use once the filing system was established well, but to make it work effectively changes in activities and organizations should be on a reflected regular basis. It had an advantageous effect that permanent records could be preserved in a unified way throughout the organization. However, it is very critical to determine the permanent records in a professional way. Selection of the permanent records should be done professionally and in a historical perspective. Otherwise, the records retained as permanent records were not the records having an enduring value. And that was not done by the colonial government. Third, classification and scheduling of records were carried out by a creating division, rather than by the Records Office, mostly from the 1920s. Compilation of the records was also done by the creating agency. It implies that the records management lacked the professionalism. In conclusion, the records management system of the Chosun Government General wes nither modern nor user oriented. It managed the records for solely administrative purpose, i.e. effective colonial rule. The legacy of the colonial records system still exists in the public records system in Korean government. One should criticize the lack of will and efforts to modernize the public records system since the establishment of the Korean government while should reflect the historical origins of the records system in Korea.
Purpose: This study was to identify international classification of functioning, disability and health (ICF) categories that could be linked conceptually to disability of arm, shoulder and hand (DASH) items and short form of health survey 36 (SF-36) items for persons with shoulder pain. Methods: Linkage between each item in DASH and SF-36 and the categories in the ICF were assessed. The linking process was performed by ten health professionals following the linking rule. One hundred four patients with shoulder pain were enrolled from 12 private clinic outpatient departments and participated in this study. Pearson correlation coefficients were used to assess the relationships between each scale item and the linked ICF code. Results: Thirty DASH items were able to be linked to 30 ICF codes, whereas the 36 items in SF-36 were only linked to 17 ICF codes. General health items included in SF-36 could not be linked to a relevant ICF concept. There was a high correlation between the two measurement tools and the linked ICF codes, DASH and its ICF code list (r =0.91), SF-36-Physical Health and its code list (r =-0.62), and SF-36-Mental Health and its code list (r =-0.72). Conclusion: The results suggest that concepts within each item in DASH can be linked to ICF codes for patients with shoulder pain, however, the concepts in the SF-36 items had limited linkage to ICF codes. The shoulder-specific functional tool, DASH can be expressed with ICF codes and, therefore, its use can promote data standardization and improve communication between professionals.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
PURPOSE: This study was conducted to suggest a way to easily understand and utilize the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) or Korean Standard Classification of Functioning, Disability and Health (KCF), a common and standard language related to health information. METHODS: The tools used by physical therapists to evaluate the functioning of neurological patients were collected from 10 domestic hospitals. By applying the ICF linking rule, two experts compared, analyzed, and linked the concepts in the items of the collected tools and the ICF/KCF codes. The frequency of use of the selected tool, the matching rate of the liking results of two experts, and the number of the codes linked were treated as descriptive statistics and the code set was presented as a list. RESULTS: The berg balance scale, trunk impairment scale, timed up and go test, functional ambulation category, 6 Minute walk test, manual muscle test, and range of motion measurements were the most commonly used tools for evaluating the functioning. The total number of items of the seven tools was 33, and the codes linked to the ICF/KCF were 69. Twenty-two codes were mapped, excluding duplicate codes. Ten codes in the body function, 11 codes in the activity, and one code in the environmental factor were included. CONCLUSION: The information on the development process of the code set will increase the understanding of ICF/KCF and the developed code set can conveniently be used for collecting patients' functioning information.
본 연구는 방대한 기호학 학문과 영역 탓에 이해하기 어렵고 또한 명확하지 않은 기호학 분야의 연구에서 찰스 샌더스 퍼스(Charles Sanders Peirce)의 기호학을 명확히 이해하고, 그의 기호학적인 연구의 업적을 아이덴티티 디자인 분야에 활용 할 수 있도록 연구 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해서 연구는 기존의 기호학과 관련된 디자인관련 논문들을 재 고찰하고, 퍼스의 삼원적 기호학에 대한 진의와 범주에 대한 이해를 통해서 기업의 심볼마크를 설명하였다. 이 결과를 통해서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 1) 심볼마크는 관습적으로 한 제품, 서비스, 기업 자체를 의미하며 따라서 표현체적인 측면에서는 법칙 기호이다. 2) 심볼마크는 하나의 기호로서 대상체를 상징하므로 대상체의 세범주적 구분에 의해서 상징 기호이다. 3) 퍼스의 기호학적 정의에서 볼 때, 기업의 심볼마크는 사회적인 규칙을 통해서 존재하므로, 이는 논항 기호로 이해가 되어야만 한다. 4) 기업의 심볼마크는 과거부터 기업 혹은 조직들이 사용해 온 것이고, 대중들은 이를 어느 정도 인식하고 있다. 따라서 기업이 자신의 제품에 심볼마크를 부착하고 대중에게 표상체로서 심볼마크를 보이는 것은 개별적이고 구체적인 사실, 즉 있는 그대로의 사실로서 작용한다. 따라서 심볼마크는 해석체적인 측면의 발화 지시적인 개별기호이다. 퍼어스의 기호학적인 측면에서의 심볼마크의 분류와 이해는 기호의 다양한 상호관계와 연계를 가지는 범주의 법칙과 여러 유형에 대한 이해를 단지 조형적인 측면에서의 구분이 아닌 개념적으로 또한 포괄적인 이해를 요구한다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
The purpose of this study was to explore clusters of married woman based on family differentiation and family rules originating from their family of origin, and to examine family strength according to clusters. The research instrument comprised of a questionnaire completed by 269 married women that investigated family differentiation and family rules based on family origins, and the comparative strength of their nuclear family. Analysis of subgroups was based on four representative categories differentiating family rule patterns. Cluster analysis demonstrated that the higher family differentiation level and lower-mid family rules level were related to greater family strength. As a subgroup, lowest levels of family strength were associated with lower family differentiation and lower family rules in all clusters. Findings supported the efficacy of a typological approach for investigation of experiences of married women based on family origin.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.158-163
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1998
This paper is our first attempt to construct a information processing system such as the living creatures' brain based on artificial life technique. In this paper, we propose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concept, Ontogeny of living things is realized by cellular automata model and Phylogeny that is living things adaptation ability themselves to given environment, are realized by evolutionary algorithms. Proposing evolving cellular automata neural systems are calledin a word ECANS. A basic component of ECANS is 'cell' which is modeled on chaotic neuron with complex characteristics, In our system, the states of cell are classified into eight by method of connection neighborhood cells. When a problem is given, ECANS adapt itself to the problem by evolutionary method. For fixed cells transition rule, the structure of neural network is adapted by change of initial cell' arrangement. This initial cell is to become a network b developmental process. The effectiveness and the capability of proposed scheme are verified by applying it to pattern classification and robot control problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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