Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.1
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pp.49-55
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2005
This study is to suggest a visualization technique to display the relations of associated data in an optimal way when trying to display the whole data on a limited space by dealing with a large amount of data with linked information. For example, if you track an IP address through several steps and display the data on a screen, or if you visualize the human gene information on a 3-dimensional space, then it becomes even easier to understand the data flow in such cases. In order to simulate the technique given in this study, the given algorithm was applied to a large number of nodes made in a random fashion to optimize the data and we visually observed the result. According to the result, the technique given in this study is more efficient than any previous method in terms of visualization and utilizing space and allows to more easily understand the whole structure of a node because it consists of sub-groups.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.60
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pp.73-81
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2000
The testing processes for VLSI finished devices are considerably complex because they require different types of ATE to be linked together. Due to the interaction effect between two or more linked ATEs, it is difficult to trace down the cause of the unexpected longer ATE setup time and random yields, which frequently occur in the VLSI circuit-testing laboratory. The goal of this paper is to develop and demonstrate the methodology designed to eliminate the possible interaction factors that might affect the random yields and/or unexpected longer setup time as well as increase the productivity. The statistical method such as design of experiment or multivariate analysis cannot be applied to the final testing floor here directly due to the environmental constraints. Expanded product data information (PDI) is constructed by combining product data information and ATE control information. An architecture utilizing expanded PDI is designed, which enables the engineer to conduct statistical approach investigation and reduce the setup time, as well as increase yield.
Self-maintainability of data warehouse(DW) views is an ability to maintain the DW views without requiring an access to (i) any underlying databases or (ii) any information beyond the DW views and the delta of the databases. With our proposed method, DW views can be updated by using only the old views and the differential files such as different files, referential integrity differential files, linked differential files, and backward-linked differential files that keep the truly relevant tuples in the delta. This method avoids accessing the underlying databases in that the method achieves self-maintainability even in preparing auxiliary information. We showed that out method can be applicable to the DW views that contain joins over relations in a star schema, a snowflake schema, or a galaxy schema.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.9
no.2
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pp.66-82
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2021
Recommender Systems have gained immense popularity due to their capability of dealing with a massive amount of information in various domains. They are considered information filtering systems that make predictions or recommendations to users based on their interests and preferences. The more recent technology, Linked Open Data (LOD), has been introduced, and a vast amount of Resource Description Framework data have been published in freely accessible datasets. These datasets are connected to form the so-called LOD cloud. The need for semantic data representation has been identified as one of the next challenges in Recommender Systems. In a LOD-enabled recommendation framework where domain awareness plays a key role, the semantic information provided in the LOD can be exploited. However, dealing with a big chunk of the data from the LOD cloud and its integration with any domain datasets remains a challenge due to various issues, such as resource constraints and broken links. This paper presents the challenges of interconnecting and extracting the DBpedia data with the MovieLens 1 Million dataset. This study demonstrates how LOD can be a vital yet rich source of content knowledge that helps recommender systems address the issues of data sparsity and insufficient content analysis. Based on the challenges, we proposed a few alternatives and solutions to some of the challenges.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.4
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pp.501-510
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2023
The importance of using construction data is increasing in accordance with the recent trend in the smart construction. However, construction project and maintenance information is distributed on the web, and the existing BIM(Building Information Modeling) information exchange and linking method using IFC(Industry Foundation Classes) cannot support connection with BIM data and web resources. This study aims to establish the BIM-based port facility data integration system using linked data(LD) technology in order to integrate BIM and heterogeneous data in the port maintenance domain. To this end, the port BIM-based ifcOWL and port facility maintenance ontology were designed, and LD was built for the BIM and maintenance information of Busan New Port 2-1 Pier3, a BIM pilot project. In addition, service prototypes such as search, statistics and SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language) endpoint functions were implemented using the issued LD. The LD-based information utilization system is expected to improve the reusability of information by converting the existing closed information system into an open system and BIM and maintenance data as a web resource in a standard format.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1259-1273
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2012
As a society of knowledge and information has been developed rapidly, because of changing from web environment to ubiquitous environment, a lot of countries across the world as well as S. Korea for national information with electronic Government have a variety of changes with big data. So this study is about development for national information and e-government of S. Korea with public data as big data analysed by the application of scenario planning. And then this research focused on the strategy consulting of national information with e-Government of S. Korea for utilization of public data as big data analysed by the application of 'scenario planning' as a foresight method. As a result, the future policy for utilization of public data as big data for national information with electronic government of S. Korea is to further spur the development of technology for linked data with semantic web for 'understanding of machine' than 'understanding of man'.
실계통에서 운영되는 에너지관리시스템(EMS)의 계통해석 기능을 수행하기 위해서는 대규모 자료의 처리가 불가피하며 이에 따른 메모리의 사용에 대한 효율성, 즉 물리적인 자원의 제약성도 고려되어한 한다. 이러한 이유로 인하여 대규모 자료처리가 요구되는 실시간 시스템의 개발에서는 데이터에 대한 저장의 효율성과 접근의 용이성을 제공할 수 있는 자료설계 (Database Design)가 매우 중요하다 [1]. 이를 위하여 EMS에서는 고속의 연산속도에 대한 요구를 만족하며, 효율적이고 빠른 데이터 처리가 가능한 데이터저장기법이 적용된다. 본 논문에서는 상업용 EMS와 현재 개발중인 한국형EMS에서 적용되고 있는 자료저장기법인 연결형데이터저장기법 (Linked List Data Storage Scheme)에 대한 기능원리와 실제 적용에 대하여 소개하고자 한다.
The adverse health impact of air pollution is becoming more serious. The purpose of this study is twofold: One is to analyze the effect of air pollution and temperatures on human health by analyzing the number of deaths from cardiovascular disease in Seoul, Korea; the other is to determine what impact the location of a monitoring site has on the results of a health study. For this latter purpose, air pollution and temperature monitors are sited at three locations termed green, public, and residential. Then, a decision tree model is used to analyze factors linked with deaths occurring at each monitoring site. The results show that the environmental temperatures before death and the $PM_{2.5}$ concentrations on the day of death are highly linked with the number of deaths regardless of the monitoring location. However, results are most accurate with residential data. The results of this study can be used as base data for a similar analysis and ultimately, as a guide to minimize the health impact of air pollution.
This study is designed to examine antecedents and consequences of mobile advertising avoidance. However, to date, research on mobile advertising avoidance has been scarce. Thus, this study makes significant contributions by addressing understudied areas in mobile advertising. Study results show that the perceived mobile advertising risk is positively related to mobile advertising avoidance. This study found that the perceived trust in mobile advertising is negatively linked to mobile advertising avoidance. The study results show that the perceived Internet users' data privacy concerns is positively linked to mobile advertising avoidance. Finally, study results suggest that mobile advertising avoidance is positively linked to intention to delete the ad.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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