Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2968-2974
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2015
Method for finding the attractors is the important object to investigate in the linear/additive CA because it is a primary interest in applications like pattern recognition, pattern classification, design of associative memory and query processing etc. But the research has been so far mostly concentrated around linear/additive CA and it is not enough to modelize the complex real life problem. So nonlinear CA is demanded to devise effective models of the problem and solutions around CA model. In this paper we introduce CLT as an upgraded version of RMT and provide the process for finding the attractors and nonreachable states effectively through the CLT.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.38
no.3
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pp.223-246
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2007
This study examines the retrieval efficiency of the FRBR-based bibliographic retrieval system. To do this, we built two experimental retrieval systems(a FRBR-based system constructed through FRBRizing algorithms and an OPAC-based retrieval system) using 387 music materials coded in a KORMARC format. Next, we set up six hypotheses and compared these two systems in terms of recall, precision, and retrieval time using 28 participants and a questionnaire with 12 queries. The results show that the average recall value of the FRBR-based system Is higher than that of the OPAC system regardless of query types and the average precision and retrieval time values of manifestation queries of the OPAC system is more efficient that those of the FRBR-based system. This study results can be used to customize digital library interfaces as well as to improve the retrieval efficiency of the bibliographic retrieval system.
Sioutas, Spyros;Magkos, Emmanouil;Karydis, Ioannis;Verykios, Vassilios S.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.5
no.3
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pp.210-222
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2011
In this work, we study the problem of privacy-preservation data publishing in moving objects databases. In particular, the trajectory of a mobile user in a plane is no longer a polyline in a two-dimensional space, instead it is a two-dimensional surface of fixed width $2A_{min}$, where $A_{min}$ defines the semi-diameter of the minimum spatial circular extent that must replace the real location of the mobile user on the XY-plane, in the anonymized (kNN) request. The desired anonymity is not achieved and the entire system becomes vulnerable to attackers, since a malicious attacker can observe that during the time, many of the neighbors' ids change, except for a small number of users. Thus, we reinforce the privacy model by clustering the mobile users according to their motion patterns in (u, ${\theta}$) plane, where u and ${\theta}$ define the velocity measure and the motion direction (angle) respectively. In this case, the anonymized (kNN) request looks up neighbors, who belong to the same cluster with the mobile requester in (u, ${\theta}$) space: Thus, we know that the trajectory of the k-anonymous mobile user is within this surface, but we do not know exactly where. We transform the surface's boundary poly-lines to dual points and we focus on the information distortion introduced by this space translation. We develop a set of efficient spatiotemporal access methods and we experimentally measure the impact of information distortion by comparing the performance results of the same spatiotemporal range queries executed on the original database and on the anonymized one.
In content-based image retrieval (CBIR), most conventional approaches assume a linear relationship between different features and require users themselves to assign the appropriate weights to each feature. However, the linear relationship assumed between the features is too restricted to accurately represent high-level concepts and the intricacies of human perception. In this paper, a neural network-based image retrieval (NNIR) model is proposed. It has been developed based on a human-computer interaction approach to CBIR using a radial basis function network (RBFN). By using the RBFN, this approach determines the nonlinear relationship between features and it allows the user to select an initial query image and search incrementally the target images via relevance feedback so that more accurate similarity comparison between images can be supported. The experiment was performed to calculate the level of recall and precision based on a database that contains 1,015 images and consists of 145 classes. The experimental results showed that the recall and level of the proposed approach were 93.45% and 80.61% respectively, which is superior than precision the existing approaches such as the linearly combining approach, the rank-based method, and the backpropagation algorithm-based method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5B
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pp.482-490
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2004
Recently, XML has been emerging as a standard for storing and exchanging of data for various distributed applications based on the Internet. Since there are increasing demands to store and manage XML documents, a lot of research works are going on this area to develop new took and techniques based on the XHL. However, most of the researches are concentrated on mapping techniques based on instance or DTD, and the main focus is on structural transformation. Current trend of research is toward the usage of XML documents based on XML schema, and demands not only conversion of structure but also preservation of the semantic constraints. This paper sets up the using of DIDL standing on the basis of XML schema from MPEG-21 as an application domain, and proposes the mapping model that can preserve semantic constraints in addition. We expand previous research techniques in the preprocessing step for the specific domain, and then, apply various new mapping methods in the postprocessing step. We present and discuss the system architecture for implementation, and introduce the algorithms and present implementation environment and semantic extension methodology in detail. Finally we show actual table and query processing based on our proposal.
In determining the performance of OLAP database applications, the structure and the effective access methods to the underlying disk system is a significant factor. In recent years, hard disks are designed with multiple physical zones where seek times and data transfer rates vary across the zones. However, there is little consideration of multi-zone disks in previous works. Instead, they assumed a traditional disk model that comes with many simplifying assumptions such as an average seek-time and a single data transfer rate. In this paper, we propose a technique storing a set of materialized views into the multi-zoned disks in OLAP environment dealing with large sets of data. We first present the disk zoning algorithm of materialized views according to the access probabilities of each views. Also, we address the problem of storing views in the dynamic environment where data are updated continuously. Finally, through experiments, we prove the performance improvement of the proposed algorithm against the conventional methods.
It is unsuitable for Korean coastal information to work specific tasks because the coastal information of the current provides simple information, and thus the coastal information is required to reprocess. Therefore, this paper intends to present the ontology model for managing the coastal information using Geo-Ontology and seek application of ontology. The contents of this paper follow as; First of all, I considered the base theories for ontology and related researches. Second, I built Geo-Ontology which defines taxonomy of geographical features and their relationships. Third, I designed and implemented the coastal information ontology about basin of coast, Masan, using Geo-Ontology. Fourth, I carried out semantic queries and reasoning, assessment of the coastal information ontology. This paper will be a base study for many projects which are currently being conducted to integrate spatial information for more effective administrative works and easier maintenance and management of data. Also, this paper is significant in the sense that it is the study preparing for linked data.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.129-132
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2010
Users can obtain useful information from large of data because of development of internet. Since these data rise continuously like stream data, it is required to extract the appropriate information efficiently for the user's needs. In the traditional scheme, they are acquired by processing the user queries after the occurred data are stored at a database. However, it is inefficient to process the user queries over the large volume of continuous data by using the traditional scheme. In this paper, we propose the Event-Profile Model to define the data occurrence on the internet as the events and the user's requirements as the profiles. We also propose and implement the filtering scheme to process the events and the profiles efficiently. We evaluate the performance of the proposed scheme and our experiments show that the new scheme outperforms the other on various dataset.
Knowledge management is a core factor to achieve competitive advantage and improve the business performance. New information technology is also a core factor enabling the innovation of knowledge management. Semantic Web of which the goal is to realize machine-processable Web can't help affecting the knowledge management. Therefore, we empirically analyze the relationship between user's dissatisfaction and barriers or limitations of knowledge management and present methods allowing Semantic Web to overcome the limitations and to support knowledge management processes. Based on a questionnaire survey of 222 respondents, we found that the limitations of system qualities such as user inconvenience of knowledge management systems, search and integration limitations, and the limitations of knowledge qualities such as inappropriateness and untrust significantly affected the user dissatisfaction of knowledge management systems. Finally, we suggest a conceptual model of knowledge management systems of which components are resources, metadata, ontologies, and user & query layers.
If continuous moving objects are managed by conventional database, it is not possible for them to store all position information changed over time in the database. Therefore, a time period of regular rate is determined and position information of moving objects are discretely stored in the system for every time period. However, if continuous moving objects are managed as discrete model, we will have problems which cannot properly answer to the query about uncertain past or future position information. To solve this problem, in this paper, we propose the method and algorithm which use the history information stored in the same database, to estimate the past or future location of moving objects. The cubic spline interpolation is used to estimate the past location and the mean movement value of the history information is used to predict the future location of moving objects. Finally, from the location estimation experimentation of using virtual trajectory and location sample, we proved that the proposed cubic spline function has less error than the linear function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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