오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5723-5743
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2018
The evolving internet-based services demand high-speed data transmission in conjunction with scalability. The next generation optical network has to exploit artificial intelligence and cognitive techniques to cope with the emerging requirements. This work proposes a novel way to solve the dynamic provisioning problem in optical network. The provisioning in optical network involves the computation of routes and the reservation of wavelenghs (Routing and Wavelength assignment-RWA). This is an extensively studied multi-objective optimization problem and its complexity is known to be NP-Complete. As the exact algorithms incurs more running time, the heuristic based approaches have been widely preferred to solve this problem. Recently the software-defined networking has impacted the way the optical pipes are configured and monitored. This work proposes the dynamic selection of path computation algorithms in response to the changing service requirements and network scenarios. A software-defined controller mechanism with a novel packet matching feature was proposed to dynamically match the traffic demands with the appropriate algorithm. A software-defined controller with Path Computation Element-PCE was created in the ONOS tool. A simulation study was performed with the case study of dynamic path establishment in ONOS-Open Network Operating System based software defined controller environment. A java based NOX controller was configured with a parent path computation element. The child path computation elements were configured with different path computation algorithms under the control of the parent path computation element. The use case of dynamic bulk path creation was considered. The algorithm selection method is compared with the existing single algorithm based method and the results are analyzed.
Digital imaging technology has advanced beyond the limits of the multimedia industry IT convergence, and to develop a complex industry, particularly in the field of object recognition, face smart-phones associated with various Application technology are being actively researched. Recently, face recognition technology is evolving into an intelligent object recognition through image recognition technology, detection technology, the detection object recognition through image recognition processing techniques applied technology is applied to the IP camera through the 3D image object recognition technology Face Recognition been actively studied. In this paper, we first look at the essential human factor, technical factors and trends about the technology of the human object recognition based SPFACS(Smile Progress Facial Action Coding System)study measures the smile detection technology recognizes multi-faceted object recognition. Study Method: 1)Human cognitive skills necessary to analyze the 3D object imaging system was designed. 2)3D object recognition, face detection parameter identification and optimal measurement method using the AAM algorithm inside the proposals and 3)Face recognition objects (Face recognition Technology) to apply the result to the recognition of the person's teeth area detecting expression recognition demonstrated by the effect of extracting the feature points.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.
Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.
The theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the Meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm(SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithms. In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules. Our algorithm is that after constructing two population groups m de up of rule vase and its schema, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the proposed method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.
인터넷 활용 범위의 폭발적인 증가는 점차적으로 네트워크 속도와 용량을 초고속화 하고 대용량화로 빠르게 진화해 가고 있다. 이에 따라 스위치 라우터 등 네트워크 장비들은 하드웨어에 기반 한 빠른 기술 진화로 대처를 하고 있으나 초연결사회에 가장 기본적이고 필수적인 네트워크 보안시스템의 기술 진화는 수만 가지의 보안 이슈와 시그니처(signature)에 대해서 수시 변경과 갱신을 필요로 하기 때문에 소프트웨어에 기반 한 기술적인 한계를 극복하기가 쉽지 않다. 본 논문은 이와 같은 DDoS 대응 장비를 설치 운영할 때의 패킷 필터링 속도 저하 문제점을 개선하고자 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 하드웨어적인 특성과 병렬처리 특성을 최대한 반영한 DPI 알고리즘인 Hi-DPI를 제안하고 실용성을 검증하고자 한다.
Along with the rapid development of the economy, the urban scale has extended rapidly, leading to the formation of different types of urban function districts (UFDs), such as central business, residential and industrial districts. Recognizing the spatial distributions of these districts is of great significance to manage the evolving role of urban planning and further help in developing reliable urban planning programs. In this paper, we propose an automatic UFD division method based on big data analysis of point of interest (POI) data. Considering that the distribution of POI data is unbalanced in a geographic space, a dichotomy-based data retrieval method was used to improve the efficiency of the data crawling process. Further, a POI spatial feature analysis method based on the mean shift algorithm is proposed, where data points with similar attributive characteristics are clustered to form the function districts. The proposed method was thoroughly tested in an actual urban case scenario and the results show its superior performance. Further, the suitability of fit to practical situations reaches 88.4%, demonstrating a reasonable UFD division result.
사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.
Renewable energy is emerging as a reliable alternative source of energy, it is much safer, cleaner than conventional sources and has contributed significantly in this sector. However, there are still some challenges that needed to address this evolving technology. Artificial Intelligence (A. I.) can assess the past, optimize the present, and forecast the future. Therefore, A. I. will resolve most of these problems. Artificial intelligence is complex in nature, but it reduces error and aims to reach a greater degree of precision which make renewables smarter. This paper provides an overview of frequently used A. I. methods in solar energy applications. A sample algorithm is also provided for literature purposes and knowledge transfer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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