In this study, we propose a new CT classification system which is essential factor for strengthening competitiveness of culture contents and technical assistance of convergence contents. For this, we drew particularity of culture contents by reviewing concept and current state of CT. And also we drew problems of existing CT classification systems and implications for applying to future CT classification system by systematic analysis of existing CT classification systems. Through this series of process we developed a new CT classification system applied particularity of culture contents. The suggested CT classification system can embrace all kind of technologies related to all steps of value chain-planning, manufacturing/production, distribution, service- of culture contents. And it has significance having flexibility for government investigation and applying the law and more realistic for industrial site by restructuring of middle classification level.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.3
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pp.297-307
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2017
The purpose of this study is to propose algorithm classification system for algorithm education for Elementary and Secondary Students. We defines the components of the algorithm and expresses the algorithm classification system by the analysis synthesis method. The contents of the study are as follows. First, we conducted a theoretical search on the classification purpose and classification. Second, the contents and limitations of the classification system for the proposed algorithm contents were examined. In addition, we examined the contents and selection criteria of algorithms used in algorithm education research. Third, the algorithm components were redefined using the core idea and crosscutting concept proposed by the NRC. And the crosscutting concept of algorithm is subdivided into algorithm data structure and algorithm design strategy, and its contents are presented using analytic synthesis classification scheme. Finally, the validity of the proposed contents was verified by the review of the expert group. It is expected that the study on the algorithm classification system will provide many implications for the contents selection and training method in the algorithm education.
Every CP has its own contents classification system for charging. Currently most classification system is based on the CPID and Service ID of the WAP. An service ID from a common CPID pool is provided to CP for each service. Then charges are computed for each service ID. But in this system CPID range must be changed whenever the CP adds a new service. Therefore all CPIDs of the existing services must be updated. Another problem is that when a CP provides several services, it has multiple CPIDS. Therefore with increasing number of services CPID would be exhausted in the future. In this paper, we proposes a new contents ,classification system. We remove CPID range and instead we propose a new CPID composed of a system n, service classification ID and a serial number. The new CPID is assigned to each service. By this scheme we improve the contents classification system.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.9
no.1
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pp.151-173
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2009
The classification in the Records and Archives Sciences focuses on the contextual information in producing and utilizing records rather than their contents. This study aimed at designing an automatic records classification system to enable an automatic classification focusing on the aggregation of the context of records rather than the contents of individual record in the classification scheme, structured on the basis of business activities analyses for records reflecting the business activities. The automatic records classification system was designed to have mutual supplements by constructing the classification scheme and thesaurus together as the classification reference, as well as the aggregation of records that have been already classified. Additionally included are plans to apply the classified contextual information of records to the classification reference on the real-time base right after the category assignment of records to be classified. Although there are limitations as the designed system depends on the quality of the contextual information, it is considered that the system could lead to ensure that the contextual information of records should be more substantial.
Current mobile content's classifications have two major problems. One violates a principle of classification and the other reveals limitations in dealing with various convergence services. This study proposes a new mobile content's classification system to resolve these problems by adapting Al Ries's principle of symmetric and asymmetric transition. Symmetric mobile contents take a form of mutation in convergence process; therefore, the contents would appear different from their originals whereas asymmetric type combines mobile contents in an autonomous way. This new system not only demonstrates a clearer classification but also implies the trend of mobile content development and services. The current suggests that symmetric type is preferable and symmetric type of mobile contents is re-developed to become a symmetric type as much as the technology can support. Nonetheless, it is found that asymmetric type would still be serviced to some extent. Thus, new mobile content's classification, proposed in this research, provides a more constructive understating of mobile content's directions in the era of digital convergence and a ground for comparative analysis of mobile content's development or positioning strategies.
The purpose of this study was to establish a classification systems of sport culture contents for enhancing cultural competitiveness. The main research method for this was the Delphi survey based on the literature. Through a literature review, the definition of sport cultural contents and the classification system of major industrial countries were analyzed. The Delphi survey by a panel of 25 was conducted over a two-round. The results were as follows: first, the sport culture contents includes an artistic creativity, which have a working form that enables delivery to the public and organizing sports activities, and classify as a technology for high value-added content and services. Second, the 'culture' for the large category item, which include the cultural heritage and culture art. The 'media' recognize the importance of temporal concepts with traditional media and it was classified as new media. In the case of items in the large category 'events' are classified as national and international sporting events and festivals, the 'services' main category item is divided into social, care, educational services. Finally, the 'others' includes such as copyrighted items.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2509-2528
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2019
There are various styles of license plates for different countries and use cases that require style-specific methods. In this paper, we propose and illustrate a multi-style license plate recognition system. The proposed system performs a series of processes for license plate candidates detection, structure classification, character segmentation and character recognition, respectively. Specifically, we introduce a license plate structure classification process to identify its style that precedes character segmentation and recognition processes. We use a K-Nearest Neighbors algorithm with pre-training steps to recognize numbers and characters on multi-style license plates. To show feasibility of our multi-style license plate recognition system, we evaluate our system for multi-style license plates covering single line, double line, different backgrounds and character colors on Korean and the U.S. license plates. For the evaluation of Korean license plate recognition, we used a 50 minutes long input video that contains 138 vehicles of 6 different license plate styles, where each frame of the video is processed through a series of license plate recognition processes. From two experiments results, we show that various LP styles can be recognized under 50 ms processing time and with over 99% accuracy, and can be extended through additional learning and training steps.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.3
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pp.215-220
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2010
In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.
Kim, Sang-Kyun;Jeong, Jin-Guk;Kim, Hyoung-Gook;Chung, Min-Gyo
ETRI Journal
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v.31
no.1
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pp.10-20
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2009
In this paper, a video broadcasting system between a home-server-type device and a mobile device is proposed. The home-server-type device can automatically extract semantic information from video contents, such as news, a soccer match, and a baseball game. The indexing results are utilized to convert the original video contents to a digested or arranged format. From the mobile device, a user can make recording requests to the home-server-type devices and can then watch and navigate recorded video contents in a digested form. The novelty of this study is the actual implementation of the proposed system by combining the actual IT environment that is available with indexing algorithms. The implementation of the system is demonstrated along with experimental results of the automatic video indexing algorithms. The overall performance of the developed system is compared with existing state-of-the-art personal video recording products.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2785-2791
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2012
In this paper, a method for automatic classification of learning objects is proposed for effective management and reuse of learning contents. Proposed method will create cohesion of learning objects using cases of learning objects and perform automatic classification of learning objects by measuring their relationship based on cohesion. Application of proposed method to learning management system has the advantage of reducing the costs for developing learning contents. Simulation has shown the average accuracy of 28.20% with probability-based method and 56.38% with cohesion-based method. Simulation has proved that the method proposed in this paper is effective in automatic classification of learning objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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