In this study, we investigated the relationship between noise reduction and the community structure of nine groups of typical plant communities as well as the reduction in noise at different frequencies. The semantic differential method was adopted to explore the perception of noise reduction. The results indicated that there was a significantly positive correlation between noise reduction and coverage, a significantly negative correlation between noise reduction and bifurcate height, and a negative correlation between noise reduction and bare rate. However, there was no significant correlation between noise reduction and height, diameter at breast height, or crown width. The reduction of middle-frequency noise was better than that of low- and high-frequency noise. The indicators "quiet" and "calm" showed that plant communities could reduce the noise perceived by humans. However, overly dense woodland caused nervousness, fear, depression, and other negative effects. Relatively open environments and those with large forest gaps obtained the highest evaluation.
This paper aims to examine the fundamental relationship of what principles cause the aesthetic shapes in Korean sarangbang furniture of the $19^{th}$ century. Focusing on the Greimas' isotopic and semantic structure analysis, this research analyzed the traditional Korean men's furniture in four steps; signifier analysis, isotopic analysis, semantic structure analysis, and comprehensive interpretation. The results show that the expressive qualities of sarangbang furniture included visual symmetric aesthetics, and the hues of natural materials with dark tones. The manufacturing process emphasized the characteristics of natural materials; while diversity was respected in decorations, function as restrained form was also important with a concise image. Through these characteristics, sarangbang furniture revealed a balance, a harmony of contrastive elements, and a restrained aesthetics. Within these qualities, it was seen that aesthetic principles, such as "severance and communication," "artifice and nature," "restraint and manifestation," "toughness and softness," "filling and emptying" and "decoration and utility" were in a mutually supplementary relationship. At the basis of this aesthetic thought appears to be Confucianism, which had been the model for seonbi politics and scholarship.
The aim of this study was to analyze the semantic network structure of keywords and the visual composition of images extracted from Instagram in relation to the multi-persona phenomenon with in fashion imagery, which has recently been attracting attention. To this end, the concept of a 'secondary character', which forms a separate identity from a 'main character' on various social media platforms as well as on the airwaves, was considered as the spread of multi-persona and #SecondaryCharacter on Instagram was investigated. 3,801 keywords were collected after crawling the data using Python and morphological analysis was undertaken using KoNLP. The semantic network structure was then examined by conducting a CONCOR analysis using UCINET and Netdraw to determine the top 50 keywords. The results were then classified into a total of 6 clusters. In accordance with the meaning and context of the keywords included in each cluster, group names were assigned : virtual characters, relationship with the main character, hobbies, daily record, N-job person, media and marketing. Image analysis considered the technical, compositional, and social styles of the media based on Gillian Rose's visual analysis method. The results determined that Instagram uses fashion images that virtualize one's face to produce multi-persona representation s that show various occupations, describe different types of hobbies, and depict situations pertaining to various social roles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.12
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pp.3364-3382
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2023
Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.
The Journal of Information Technology and Database
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v.7
no.1
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pp.55-65
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2000
Information semantics is a well-known issue in areas of information systems researches. It describes what data mean, how they are created, where they can be applied to ; thus, it provides indispensable information for management of data. This article proposes to formalize information semantics by the processes that data are created or transformed. A scheme is proposed to describe an information production structure, which is called an information structure graph. An information structure graph is a directed graph, whose leaves are primary input data objects and whose root and internal nodes are output objects. Information semantics is derived from an information structure graph that has data as its root. For this, rules are proposed to manipulate and compare graphs. The structural relationships among information structure graphs are mapped into semantic relationships among data.
This study explores the lexical-semantic structure of derived causative verbs in Korean based on Pustejovsky(1995)'s Generative Lexicon Theory (GL). Morphological causative verbs are derived from their root stems by affixing ‘-i, -hi, -li, -gi’ in Korean and the meanings of derived predicates are closely related to the meanings of their root verbs. In particular, the change of the ARGUMENT STRUCTURE by morphological derivation leads to the change of the EVENT STRUCTURE. The ARGUMENT STRUCTURES of derived causative verbs include a causer argument, which is added to the ARGUMENT STRUCTURE of their root verbs by means of the causative derivation. Their EVENT STRUCTURE has a headed process related to a causer and its result is the event which their root verbs denote. This approach can also suggest that the (in)directness of causative is dependent on is the semantics of its root verb.
In this paper, we design a semantic-based syllabus template including learning ontologies. A syllabus has been considered as a important blueprint of teaching in universities. However, the current syllabus has no importance in real world because most of all syllabus management systems provide simple functionalities such as, creation, modification, and retrieval. In this paper, our approach consists of definition of hierarchical structure of syllabus and semantic relationships of syllabuses, formalization of learning goals, learning activity, and learning evaluation using Bloom's taxonomy and design of learning subject ontologies for improving the usability of syllabus. We prove the correctness of our proposed methods according to implementing a real syllabus for JAVA programing course and experiments for retrieving syllabuses.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.2
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pp.296-301
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2012
Currently, in order to develop an intelligent search engine to help users retrieve information effectively, many metodes have been used. The effective retrieval methods of these methods use ontology technology. Ontology technology is the core of the Semantic Web. In the Semantic Web, ontology technology can be used to retrieve related information through the inference engine more accurately and simply on the Semantic Web. In this paper, we implement and design college information retrieval based on ontology to retrieve college class, graduate school class and person class. We have collected the hierarchy structure about the College, graduate school and person informations, and we have used protege editor of the ontology developing tool to design some ontologies with the College informations collected. We also tested the designed ontology with the Inference Engine(Pellet) of protege editor, and implemented college information retrieval system using Inference Engine(Jena) for web services.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.6
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pp.173-186
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2013
New information technologies make it easy to access and acquire information in various ways. However, It also enable powerful and various threat to system security. To challenge these threats, various extended access control methods are being studied. We suggest a new extended access control method that make it possible to conform to security policies enforcement even with discrepancy between policy based constraints rules and query based constraints rules via their semantic relationship. New our approach derives semantic implications using tree hierarchy structure and coordinates the exceed privileges using semantic gap factor calculating the degree of the discrepancy. In addition, we illustrate prototype system architecture and make performance comparison with existing access control methods.
The purpose of the study was to investigate the change of students' conceptual structures about sedimentary rocks through the field trip. A semantic network analysis method was utilized to assess the change. An open-ended questionnaire was developed to assess high school students' knowledge of sedimentary rock including its definition, classification, formation process, and characteristics. Fifteen high school students participated in the field trip of this study. The text data were analyzed using the semantic network analysis method. Results are as follows. First, high school students' conceptual structures about sedimentary rocks were more expanded after the field trip. Second, students' conceptual structures formed a 'small world network' by combining the sub-clusters. Third, the size of students' conceptual structures was decreased after a few month of field trip. Nonetheless, the connection among the clusters remained the same.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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