Guo, Sixu;He, Shen;Su, Li;Zhang, Xinyue;Geng, Huizheng;Sun, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3384-3400
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2021
With the advent of the data era, people pay much more attention to data corruption. Aiming at the problem that the majority of existing schemes do not support corruption detection of ciphertext data stored in cloud environment, this paper proposes a data corruption detection scheme based on ciphertexts in cloud environment (DCDC). The scheme is based on the anomaly detection method of Gaussian model. Combined with related statistics knowledge and cryptography knowledge, the encrypted detection index for data corruption and corruption detection threshold for each type of data are constructed in the scheme according to the data labels; moreover, the detection token for data corruption is generated for the data to be detected according to the data labels, and the corruption detection of ciphertext data in cloud storage is realized through corresponding tokens. Security analysis shows that the algorithms in the scheme are semantically secure. Efficiency analysis and simulation results reveal that the scheme shows low computational cost and good application prospect.
Pattern classification system is often an important component of intelligent systems. In this paper, we present a pattern classification system consisted of the feature selection module, knowledge base construction module and decision module. We introduce a feature impact evaluation selection method based on fuzzy cluster analysis considering computational approach and generalization capability of given data characteristics. A fuzzy neural network, OFUN-NET based on unsupervised learning data mining technique produces knowledge base for representative clusters. 240 blemish pattern images are prepared and applied to the proposed system. Experimental results show the feasibility of the proposed classification system as an automating defect inspection tool.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권3호
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pp.49-58
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2019
Efficient evidential reasoning is an important issue in the development of advanced knowledge based systems. Efficiency is closely related to the design of problems solving methods adopted in the system. The explicit modeling of problem-solving structures is suggested for efficient and effective reasoning. It is pointed out that the problem-solving method framework is often too coarse-grained and too abstract to specify the detailed design and implementation of a reasoning system. Therefore, as a key step in developing a new reasoning scheme based on properties of the problem, the problem-solving method framework is expanded by introducing finer grained problem-solving primitives and defining an overall control structure in terms of these primitives. Once the individual components of the control structure are defined in terms of problem solving primitives, the overall control algorithm for the reasoning system can be represented in terms of a finite state diagram.
특정한 사건의 발생을 감지하기 위해서 인터넷 상의 문서들을 분석하는 소프트웨어는 매우 유용하다. 특히, 오늘 날과 같이 테러의 위협을 감지하는 것이 결정적으로 중요한 시점에서 이러한 시스템의 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 소프트웨어의 중요한 응용분야 가운데 하나는, 자동으로 국가 기반의 위기를 탐지해 주는 시스템일 것이다. 본 논문에서는 위기 경보 시스템을 위한 에이전트 기반의 일반적 아키텍처를 제안하고 구현하였다. NIEWS (National Infrastructure Emergency Warning System)라고 명명된 이 시스템은 주어진 문서를 분석하여, 위협을 감지하고, 가능성 있는 위협들을 필요한 정보와 함께 적절한 사용자에게 자동으로 보고해 주도록 설계되었다. 이와 아울러, 본 연구에서는 방어적 정보전에 관련된 위기를 감지하기 위한 체계적인 분석 틀이 고안되고 지식베이스로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템과 지식기반은 실제로 구현되고, 미육군 전쟁대학의 전략 시뮬레이션 훈련인 SCE (Strategic Crisis Exercise)에 설치되어 활용 되었으며, 여기서 SCE에 필요한 고비용의 분야별 전문가 (SME: subject matter expert)들을 대체 함으로써 많은 비용을 절감할 수 있었다.
Recently, the military need more various education and training because of the increasing necessity of various operation. But the education and training of the military has the various difficulties such as the limitations of time, space and finance etc. In order to overcome the difficulties, the military use Defense Modeling and Simulation(DM&S). Although the participants in training has the empirical knowledge from education and training based on the simulation, the empirical knowledge is not shared because of particular characteristics of military such as security and the change of official. This situation obstructs the improving effectiveness of education and training. The purpose of this research is the systematizing and analysing the empirical knowledge using text mining and network analysis to assist the sharing of empirical knowledge. For analysing texts or documents as the empirical knowledge, we select the text mining and network analysis. We expect our research will improve the effectiveness of education and training based on simulation of DM&S.
기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.
본 논문은 친환경 연료 중 하나인 수소 원료를 바탕으로 미래의 에너지 문제와 공해 문제를 해결할 수 있는 수소연료전지 기술 도메인에 대해 특허 분석을 실시했다. 특허분석은 현재 기술 수준과 미래 발전 방향을 발견할 수 있어 기술로드맵 수립에 많이 활용된다. 그러나 기존의 특허분석은 정성적인 분석 및 간단한 통계분석으로 현재의 기술 환경을 반영하지 않은 분석 결과를 제안할 수 없다. 현재의 기술 환경은 기술의 융복합으로 발전을 나타내고 있고, 발전 속도는 매우 가파르게 성장하여 정성적인 분석은 시대적 분석 요건에 옳지 않다. 그래서 본 논문은 현재의 기술환경을 반영한 지식상속성(Knowledge Persistence, KP) 기반의 주경로 분석과 텍스트마이닝 방법을 활용하여, 수소연로전지 기술도메인에서 핵심특허 발견, 중요 기술 발전, 유망기술을 조망한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권4호
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pp.133-145
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2004
The two main purposes of this paper are to 1) investigate critical components of university information systems for information resources management, 2) develop a comprehensive framework model of university information systems for e-Business Era. Through a literature review and by employing group decision making techniques with managers of K University, critical components for developing university information systems were identified. The critical components of university information systems are 1) academic affaires. 2) general administration. (3) research administration. (4) information services. (5) management support, (6) cyber education. (7) knowledge management, (8) e-library. (9) mobile service. and (10) IT infrastructures. In the second stage. by employing IT experts in K University and other institutes. a comprehensive framework of university information systems for e-Business era was developed. The comprehensive framework shows that major components for university information resources management are (1) information infrastructure. (2) common operating environments. (3) applications/information services. The results of this study expect to help managers. who are in charge of university information systems. plan to develop information systems based on the framework proposed in this paper.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
With biomedical literature expanding so rapidly, there is an urgent need to discover and organize knowledge extracted from texts. Although factual databases contain crucial information the overwhelming amount of new knowledge remains in textual form (e.g. MEDLINE). In addition, new terms are constantly coined as the relationships linking new genes, drugs, proteins etc. As the size of biomedical literature is expanding, more systems are applying a variety of methods to automate the process of knowledge acquisition and management. In my talk, I focus on the project, GENIA, of our group at the University of Tokyo, the objective of which is to construct an information extraction system of protein - protein interaction from abstracts of MEDLINE. The talk includes (1) Techniques we use fDr named entity recognition (1-a) SOHMM (Self-organized HMM) (1-b) Maximum Entropy Model (1-c) Lexicon-based Recognizer (2) Treatment of term variants and acronym finders (3) Event extraction using a full parser (4) Linguistic resources for text mining (GENIA corpus) (4-a) Semantic Tags (4-b) Structural Annotations (4-c) Co-reference tags (4-d) GENIA ontology I will also talk about possible extension of our work that links the findings of molecular biology with clinical findings, and claim that textual based or conceptual based biology would be a viable alternative to system biology that tends to emphasize the role of simulation models in bioinformatics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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