This study suggests two kinds of policies to strengthen the national land education in Korea. One is the substantiality of school education on the national land. Korea Should take the national land education by the way of teaching the national and worldwide geography in schools, so that Korea can get to the place of advanced countries like Germany, France, England, and the USA. The other is the strengtheness of citizens education on the national land. We can have the thorough knowledge of the natinal land by the three methods, including the establishment of the Citizens University of the National Land, the arrangement of Various national land events, and the book publication and portal site management of the national land.
For privacy protection, we propose a vehicle license plate region detection method in road view image served from portal site. Because vehicle license plate regions in road view images have different feature depending on distance, long distance vehicle license plate regions are not detected by feature of low resolution. Therefore, we suggest a method to detect short distance vehicle license plate regions by edge feature and long distance vehicle license plate regions using MSER feature. And then, we select candidate region of vehicle license plate region from detected region of each method, because the number of the vehicle license plate has a structural feature, we used it to detect the final vehicle license plate region. As the experiment result, we got a recall rate of 93%, precision rate of 75%, and F-Score rate of 80% in various road view images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.99-106
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2008
Recently, digital music retrieval is using in many fields (Web portal. audio service site etc). In existing fields, Meta data of music are used for digital music retrieval. If Meta data are not right or do not exist, it is hard to get high accurate retrieval result. Contents based information retrieval that use music itself are researched for solving upper problem. In this paper, we propose Same music recognition method using similarity measurement. Feature data of digital music are extracted from waveform of music using Simplified MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). Similarity between digital music files are measured using DTW (Dynamic time Warping) that are used in Vision and Speech recognition fields. We success all of 500 times experiment in randomly collected 1000 songs from same genre for preying of proposed same music recognition method. 500 digital music were made by mixing different compressing codec and bit-rate from 60 digital audios. We ploved that similarity measurement using DTW can recognize same music.
In this study, the trend in green technology was observed and the domain of the green technology area that will be actively studied in the future was found by establishing knowledge map in green technology area and comparing and analyzing green technology information in Korea and overseas in time series. For the purpose of this study, network analysis was conducted for the keyword of green technology information provided by green technology information portal site (www.gtnet.go.kr) operated by Korea Institute of Science and Technology Information. Network analysis was conducted using keyword, and change of study subject was found by dividing the analysis result into periods. In the result of network analysis on top 100 keywords from total English keyword, it was found that renewable energy related areas such as solar energy and biomass had high centrality. When the main keyword trend by year was studied, centrality of solar cell, nanotechnology, smart grid, and fuel cell were found to increase, showing that research and development in generation and use of renewable energy are actively made.
The study analyzed the frequency, type, and context of violence in 10 school-life webtoon published on Korean portal-site, Naver. Results of content analysis showed 2.15 PAT(Perpetrator-Action-Target) per 1 episode. As for the types of violence, physical violence accounted for 73.2 percent of PATs. As for the characteristics of characters, 53.6 percent of those who committed violence were set to have good-looking. 35.9% of those who committed of violence were heros and 37.3% were villains. The case that perpetrator and target were friends accounted for 60.8%. The case that a travesty is made of the violent scenes adopting excessive expressions, overtures, and balloons accounted for 66.7%. The most common motive for violence was the means for the interests and beliefs of individuals and groups (29.4%), followed by fun (20.9%). The case that the punishment or compensation for violence is absent accounted for 79.9%.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.2
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pp.285-318
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2003
The purpose of this research is to suggest a theoretical base and guideline for the national scientific and technical information center which is assigned to take charge of the management and building knowledge and information infrastructure of the national scientific technology. And the objective of this study is to contribute to strengthen the need of the building of the national scientific and technical information center and provide operation programs and vision toward information center which will be established later. This study suggests a plan and strategy which make it possible to conduct functions as the national repository, clearinghouse, and portal gateway of the electronic resource and propose space program for the optimal building construction. Therefore, the contents of this study cover the building of the national scientific and technical information center as well as the basic plan of scale and space program, validity analysis of site location and environment.
Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, was collected. Sixty-four keywords were extracted from 2,213 social texts and transformed into a one-mode matrix using KrKwic, a program for the analysis of Korean text. Semantic network analysis was conducted to understand the network structure and the results were visualized using NodeXL. Keywords included fashion items and materials that require specialized professional laundry services, words related to the establishment of laundry shops, and laundry shop brands. Essential keywords of professional laundry shops included 'luxury,' 'footwear,' 'removal,' 'bag,' 'leather,' 'sneakers,' 'padding,' 'premium,' 'dyeing,' and 'franchise.' These results could be used to deduce that consumers perceive a professional laundry shop as a franchise shop offering specialized professional laundry services. A cluster analysis was conducted to identify the types of consumer perceptions of professional laundry shops. The network was divided into three groups: 'specialized professional laundry service,' 'laundry and repair of winter coats and jackets,' and 'the establishment of a professional laundry shop.' According to the results, consumers perceive professional laundry shops as franchises that offer specialized professional laundry services rather than general laundry services. Therefore, professional laundry shops need a strategy to develop special laundry services that differentiate them from other companies and communicate with consumers about these services.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1259-1269
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2015
Recently, big data is positioning as a keyword in the academic circles. And usefulness of big data is carried into government, a local public body and enterprise as well as academic circles. Also they are endeavoring to obtain useful information in big data. This research mainly deals with analyses of box office success or failure of films using text mining. For data, it used a portal site 'D' and film review data, grade point average and the number of screens gained from the Korean Film Commission. The purpose of this paper is to propose a model to predict whether a film is success or not using these data. As a result of analysis, the correct classification rate by the prediction model method proposed in this paper is obtained 95.74%.
This study aims to reveal the capacity of impacts that the diffusion of networked computer in rural areas, or so-called rural telematics, has on regional development schemes. It is accomplished mainly by a case study of a small rural village near the city of Weonju, Korea, which has been recently designated as an information model village by the provincial government and given supports for information infrastructure. The case study shows that although the residents'computer use is confined to a very elementary level in every respect of using internet, e-mails, and visiting village portal site, there is high potential that extended use of networked computer would bring positive changes in life-styles and community formulation, and hence new possibilities of regional development. These positive moves will be possible by increasing economic, social and cultural benefits that the residents receive from using computer facilities. One of the important prerequisites is to transform external motivation to internal one and to lead the residents to a more active use of computers.
Today, Internet users can easily create and share the digital contents with others through various online content sharing services such as YouTube. So, many portal sites are flooded with lots of user created contents (UCC) in various media such as texts and videos. Estimating popularity of UCC is a crucial concern to both users and the site administrators. This paper proposes a method to predict the popularity of Internet articles, a kind of UCC, using the dynamics of the online contents themselves. To analyze the dynamics, we regarded the access counts of Internet posts as the popularity of them and analyzed the variation of the access counts. We derived a model to predict the popularity of a post represented by the time series of access counts, which is based on an exponential function. According to the experimental results, the difference between the actual access counts and the predicted ones is not more than 10 for 20,532 posts, which cover about 90.7% of the test set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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