인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 터치스크린이 장착된 윈도우 시스템에서 촉각 피드백을 사용해 윈도우 인터페이스와 상호작용하는 방법 및 체계를 제안한다. 사용자가 터치 스크린을 통해 윈도우 인터페이스와 상호작용할 때 발생하는 주요 이벤트는 윈도우 인터페이스 메시지 필터(Windows Interface Message Filter: WIMF)에 의해 감지되고, 촉각 정보 제공기(Haptic Information Provider: HIP)를 통해 적절한 촉각 정보로 변환되어 본 연구에서 제안한 스타일러스형 햅틱 인터페이스를 통해 사용자에게 촉각 자극을 전달한다. 본 연구에서는 윈도우 환경의 주요한 조작 방법인 버튼 클릭, 메뉴 선택 및 팝업, 창/아이콘 선택 및 끌어놓기(drag & drop), 스크롤에 대하여 촉각 피드백을 구현하였다. 피험자 실험결과 촉각 피드백은 상호작용하는 인터페이스 객체가 선택되었는지에 대한 사용자의 직관을 증대시켰으며, 인터페이스 객체의 위치 및 크기 조절 시 인터페이스의 정교한 조작을 도와 사용성을 증대시켰다.
인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.
The detection of products with manipulated reviews has received widespread research attention, given that a truthful, informative, and useful review helps to significantly lower the search effort and cost for potential customers. This study proposes a method to recognize products with manipulated online customer reviews by examining the sequence of each review's sentiment, readability, and rating scores by product on randomness, considering the example of a Russian online retail site. Additionally, this study aims to examine the association between brand awareness and existing manipulation with products' reviews. Therefore, we investigated the difference between well-known and unknown brands' products online reviews with and without manipulated reviews based on the average star rating and the extremely positive sentiment scores. Consequently, machine learning techniques for predicting products are tested with manipulated reviews to determine a more useful one. It was found that about 20% of all product reviews are manipulated. Among the products with manipulated reviews, 44% are products of well-known brands, and 56% from unknown brands, with the highest prediction performance on deep neural network.
본 논문에서는 맥락 정보와 물리적 속성 부여가 가능한 모바일 증강 현실 콘텐츠 조작 방법을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 더불어 센서와 모바일 장치의 급속한 발전은 고성능 PC에서만 가능했던 증강 현실 시스템들이 모바일 장치에서도 동작 가능하게 되었다. 또한, 최근에는 다양한 센서 정보를 활용하여 보다 현실 공간이나 사용자의 정보를 증강 현실 콘텐츠에 반영하는 증강 현실 시스템들이 소개되고 있다. 특히, 일반 사용자들이 모바일 장치를 이용하여 보다 사실적인 증강 현실 콘텐츠를 손쉽게 저작하기 위해서는 모바일 장치의 제한적인 사용자 인터페이스를 극대화하고, 센서 정보를 이용하여 사용자와 환경의 맥락 정보를 활용할 수 있는 방법이 요구된다. 따라서 제안된 방법은 모바일 증강 현실 저작 시스템에 있어서 콘텐츠 조작에 필요한 시각적 큐(cue)를 제공하여 사용자가 모바일 장치의 터치 스크린을 통해서 증강된 콘텐츠를 자유롭게 조작할 수 있도록 한다. 뿐만 아니라, 센서정보를 콘텐츠의 속성에 부여할 수 있도록 하여 사용자가 직접 센서 조작을 통해서 증강된 콘텐츠를 직접 조작하거나 환경 정보가 증강된 콘텐츠에 반영될 수 있도록 한다. 그리고 증강된 콘텐츠들 간의 사실적인 충돌을 위해서, 물리 속성 부여가 가능한 물리 콘텐츠 로더(physics contents loader)를 구현하고, 증강 현실 공간과 물리 공간 간의 좌표 일치를 통해서 증강된 콘테츠들 간의 물리 충돌이 가능하도록 한다. 제안된 방법의 유용함을 검증하기위해서 모바일 장치와 센서를 이용한 모바일 증강 현실 저작 시스템을 구현하였다. 따라서 제안된 방법은 향후 모바일 증강 현실 저작 시스템에 요구되는 맥락 정보와 물리 속성 부여가 가능한 콘텐츠 조작 방법으로 기대된다.
Objective: ZhangJinYoPian(藏珍要編, ZJYP) is a book witten by Song-WooGe in the late 19th century. While Korea has lost this book to tell us Korea traditional acupuncture treatment in the late 19th century, This book appeared as a manuscript in Japan. There is no reaserch or study carried out for this book. Furthermore, a few people know existence of this book. So I analyzed acupuncture treatment of the ZJYP and sort out the distinctive feature of it. Method: For that, I studied bibliographic information of this book and classified contents of it into three parts - medical thought, needle manipulation and acupoint selection to consider it's caracteristics. Results and Conclusions: 1. The author of ZJYP thought that weakness of good power in the body and strongness of evil power out of the body cause a disease. so Doctor should examine quality of both to care patient's pain. 2. The author of ZJYP thought that needle manipulation is one of the most important thing. Doctors can use needle manipulation to control patient condition. Especially, he suggested cooling and heating manipulation except reinforcement and reduction. 3. He stressed viscera and bowels. he located viscera and bowels theory in front of the book to explain relationship of these. It shows us that ZJYP maintained academic characteristics of acupuncture in Chosun-Korea. 4. While He minimized the number of acupoints used in treatment, he multiplied its combination. He selected one or two acupoints from each meridian pathway. It include Eight Confluent points(八脈交會穴). But these points were used in different ways to control the viscera and bowels, not to care the eight extra meridians.
This pilot study explored the effect of mental demand on a Web searcher's thoughts, emotions, efforts, and performance in Web searches in order to address whether or not there is any difference between searchers exposed to mental demand manipulation and searchers not exposed. Research data were collected via think-aloud protocol (TAP) with a dual-task in experiments and interviews with 10 subjects who participated in this study. For the searcher's thoughts, relevance judgment was found to be hindered by mental demand. For the searcher's emotions, the experimental group was more frustrated than the control group. With respect to the searcher's efforts, searchers for the experimental group with mental demand manipulation were more likely to spend more time, make fewer queries, and visit fewer pages but work harder to find more relevant information that they needed. Lastly, with regard to the searcher's performance, it is likely that performance was highly dependent upon the completion of the search tasks for both groups. The NASA-TLX six components and cognitive load scores of searchers did not make a significant difference in the outcome. The findings support the use of a dual-task methodology as a promising approach for the assessment of cognitive load induced by complex Web searches.
CAD, CAE, CAM, Database, Expert System등 다종의 응용프로그램으로 구성된 CIM 환경에서 Product Model의 역할은 Data 공유를 통한 System Integration이다. 이를 위하여 Product Model은 생산 활동에 포함되는 모든 정보를 관리한다. 이러한 정보의 종류에는 형상정보, 공정정보, 일정정보, 품질정보, 그리고 기존의 관리정보가 포함된다. Product Model의 Architecture에는 Product Model Kernel, Object Schema, 모델조작언어, 그리고 사용자 인터페이스 등이 있다. Product Model 을 통하여 공유될 객체들은 모델조작언어를 통하여 정의되고 그 정의는 Object Schema에 저장된다. 본 논문에서는 Product Model의 설계와 CAPP(Computer Aided Process Planning)프로그램을 통한 프로토타입의 구현을 설명한다.
Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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