Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권3호
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pp.115-136
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2007
In this study, we investigate the possibility of deploying a recently emerging Internet-based technology, called Web log or Blog, to address the problems of knowledge transfer and sharing, particularly in the case of tacit knowledge. We examined the use practice of four blogs and then identified several properties relevant to knowledge transfer and sharing. They include the specific style of blog format, content ownership attribution, posted article organization, communication tools and method, news feed function, and various links from/to outside websites. These features were argued to facilitate knowledge transfer and sharing. In particular, we discussed a great deal about the structure of comments and links as tools for collaboration and idea sharing, which enables the knowledge conversion processes (socialization, externalization, combination, and internalization), We then provide several guidelines to develop blogs as a knowledge management tool.
본 논문에서는 word2vec과 doc2vec을 함께 CNN에 적용한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 어절, 형태소, WPM(Word Piece Model)을 각각 사용하여 생성한 토큰(token)으로 doc2vec을 활용하여 문서를 vector로 표현한 후, 초보적인 문서 분류에 적용한 결과 WPM이 분류율 79.5%가 되어 3가지 방법 중 최고 성능을 보였다. 다음으로 CNN의 입력자질로써 WPM을 이용하여 생성한 토큰을 활용한 word2vec을 범주 10개의 문서 분류에 사용한 실험과 doc2vec을 함께 사용한 실험을 수행하였다. 실험 결과 word2vec만을 활용하였을 때 86.89%의 분류율을 얻었고, doc2vec을 함께 적용한 결과 89.51%의 분류율을 얻었다. 따라서 제안한 모델을 통해서 분류율이 2.62% 향상됨을 확인하였다.
This article proposes the modified KNN (K Nearest Neighbor) algorithm which considers the feature similarity and is applied to the word categorization. The texts which are given as features for encoding words into numerical vectors are semantic related entities, rather than independent ones, and the synergy effect between the word categorization and the text categorization is expected by combining both of them with each other. In this research, we define the similarity metric between two vectors, including the feature similarity, modify the KNN algorithm by replacing the exiting similarity metric by the proposed one, and apply it to the word categorization. The proposed KNN is empirically validated as the better approach in categorizing words in news articles and opinions. The significance of this research is to improve the classification performance by utilizing the feature similarities.
Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.
트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.72-80
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2021
Metaverse is an immersive 3D virtual environment, a true virtual artificial community in which avatars act as the user's alter ego and interact with each other. If we do not manage the hype for the metaverse, which has recently been receiving a surge in interest, the metaverse will fail to cross the chasm. In this study, to provide stakeholders with insights for the successful introduction and growth of the 3D immersive next-generation virtual world, metaverse, we analyzed user-side interest, media-side interest, and research-side interest. For this purpose, in this study, search traffic, news frequency and topic, and research article frequency and topic were analyzed. The methodology and results of this study are expected to provide insight for the stable success of metaverse transformation and the coexistence of the real world and the virtual world through hyper-connection and hyper-convergence.
By analyzing the film context and taking the film "Blind Mountain", which adapted from a real event in China, as a template, this article aims to analyze the relationship between this type of film and the society from the characteristics of the film adapted from the real event and the relationship with the society after being adapted to films. From the perspective of characteristics, the author also analyzed that firstly, the interactive relationship of presentation is the film's exposure of the real "ugliness" and the perception of "beauty" in the real society. Secondly, the supporting interactive relationship not only enriches the social experience of film creators, but also enhances the film's ability to re-news. Thirdly, the pressure-type interaction is not only to regulate the power of social behavior, but also to promote the intangibility of social thought.
인터넷의 보편화와 사용자 증가는 사회에 많은 변화를 가지고 왔다. 많은 변화 중 인터넷을 통한 뉴스 제공은 종이 신문과는 다르게 인터넷 사용이 가능한 모든 사람들에게 뉴스를 제공 받을 수 있게 되었으며 언제든 원하는 기사를 다시 제공 받을 수 있게 해주었다. 이러한 이유로 인터넷 뉴스는 다양한 연령대의 사용자들이 뉴스를 접할 수 있게 되었고 인터넷 뉴스를 읽은 많은 사용자중 해당 뉴스에 댓글을 남기게 되었다. 이러한 댓글은 사용자의 의견을 내포하고 있는 것으로 본 논문에서는 사용자들이 남긴 댓글에 오피니언 마이닝을 적용하여 사용자 의견을 추출하여 특정 인물에 대한 인지도를 찾아내는 기법을 제시한다.
최근 선정적이고 폭력적인 뉴스 기사 제목의 여과 없는 노출로 인하여 유해한 언어 접촉이 빈번히 이루어지고 있다. 자극적인 단어에 지속적으로 노출되는 것은 인지 능력에 부정적 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 따라서 이를 사전에 판별하여 정보를 수용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 KoBERT를 기반으로 한국어 뉴스 기사 제목에서 선정성과 폭력성을 검출하고자 한다. 학습을 위한 뉴스 기사 제목들은 인터넷에서 무작위로 총 9,500개의 데이터를 크롤링 하여 수집하였고, 모델의 말단에 NLNet을 추가하여 문장 전체의 관계를 학습했다. 그 결과 선정성 및 폭력성을 약 89%의 정확도로 검출하였다.
Muhammad Junaid Iqbal;Muhammad Usman Ahmed;Muhammad Asaf
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.169-177
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2023
Network security is now more crucial than ever for consumers, companies, and military clients. Security has elevated to the top of the priority list since the Internet's creation. The evolution of security technology is now better understood. The area of community protection as a whole is broad and dynamic. News from the days before the internet and more recent advancements in community protection are both included in the topic of observation. Recognize current research techniques, previous Defence strategies that were significant, and network attack techniques that have been used before. The security of various domain names is the subject of this article's description of bibliographic research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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