The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.837-852
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2021
Recurrent neural network (RNN) architectures have been used for language modeling (LM) tasks that require learning long-range word or character sequences. However, the RNN architecture is still suffered from unstable gradients on long-range sequences. To address the issue of long-range sequences, an attention mechanism has been used, showing state-of-the-art (SOTA) performance in all LM tasks. A differentiable neural computer (DNC) is a deep learning architecture using an attention mechanism. The DNC architecture is a neural network augmented with a content-addressable external memory. However, in the write operation, some information unrelated to the input word remains in memory. Moreover, DNCs have been found to perform poorly with low numbers of weight parameters. Therefore, we propose a robust memory deallocation method using a limited retention vector. The limited retention vector determines whether the network increases or decreases its usage of information in external memory according to a threshold. We experimentally evaluate the robustness of a DNC implementing the proposed approach according to the size of the controller and external memory on the enwik8 LM task. When we decreased the number of weight parameters by 32.47%, the proposed DNC showed a low bits-per-character (BPC) degradation of 4.30%, demonstrating the effectiveness of our approach in language modeling tasks.
Since XML (eXtensible Markup Language) was highlighted as an information interchange format, there is an increasing demand for incorporating XML with databases. Most of the approaches are focused on RDB (Relational Databases) because of legacy systems. But these approaches depend on the database system. Countless researches are being focused on DTD (Document Type Definition). However XML Schema is more comprehensive and efficient in many perspectives. We propose a meta-model for XML Schema that is independent of the database. There are three processes to build our meta-model: DOM (Document Object Model) tree analysis, object modeling and storing object into a fixed DB schema using model mapping approach. We propose four mapping rules for object modeling, which conform to the ODMG (Object Data Management Group) 3.0 standard. We expect that the model will be especially useful in building XML-based e-business applications.
Purpose Domestic asset management fintech companies are expected to grow by leaps and bounds along with the implementation of the "Data bills." Contrary to the market fever, however, academic research is insufficient. Therefore, we want to analyze user reviews of asset management fintech companies that are expected to grow significantly in the future to derive strengths and complementary points of services that have been provided, and analyze key elements of asset management fintech companies. Design/methodology/approach To analyze large amounts of review text data, this study applied text mining techniques. Bank Salad and Toss, domestic asset management application services, were selected for the study. To get the data, app reviews were crawled in the online app store and preprocessed using natural language processing techniques. Topic Modeling and Aspect-Sentiment Analysis were used as analysis methods. Findings According to the analysis results, this study was able to derive the elements that asset management fintech companies should have. As a result of Topic Modeling, 7 topics were derived from Bank Salad and Toss respectively. As a result, topics related to function and usage and topics on stability and marketing were extracted. Sentiment Analysis showed that users responded positively to function-related topics, but negatively to usage-related topics and stability topics. Through this, we were able to extract the key elements needed for asset management fintech companies.
This paper was concerned about design and implementation of supply chain management for auto-part company by adopting a UML(Unified Modeling Language). The part of SCM and e-business have interested by larger company, researcher and academic professor. There has been known about a little implementing SCM and it's initiatives for SME(small-medium sized enterprise). We, in this paper, dealt with design and implementing the SCM on supply chain auto part SMEs. The UML is a standard language for specifying, visualizing, constructing, and documenting the artifacts of software systems. It simplifies the complex process of software design, making a blueprint for the SCM implementation. In this paper, we also adopt some methods for the systematic system analysis, design, and implementation by applying UML to a SCM system.
본 논문은 대형복합 시스템인 국방 유도무기체계를 MBSE(Model Based Systems Engineering) 방법론에 적용한 사례 연구에 대하여 다룬다. MBSE 방법론 적용을 위해 시스템 엔지니어링 설계 프로세스를 적용한다. 이를 통해 MBSE 방법론 적용의 유용성을 공유하고, MBSE 적용 지침으로 활용될 수 있도록 한다.
The purpose of this study is to establish a component reutilization system in Nuclear Power Plant (NPP) by Object-Oriented Systems Engineering Method (OOSEM). Unified Modeling Language (UML) is mainly used for OOSEM. Operational Concept (OpsCon), Use cases, Structure Diagrams, and Behavior Diagrams are developed to analyze stakeholders needs, system requirements, logical architecture, and physical architecture. Based on the current decommissioning and purchasing system of the component, some activities from their systems were excepted and additional new activities were developed for a component reutilization system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.108-118
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2009
In this paper we develop an indoor location tracking system and its 3D tracking monitoring viewer, viz., 3D Navigation Viewer (3DNV). We focus on the integration of an indoor location tracking system with the Virtual Reality Modeling Language (VRML), to facilitate a representation of the user's spatial information in virtual indoor environments that is synchronized with the physical location environment. The developed indoor location tracking system employs beacons as active transmitters, and a listener as a passive receiver. The distance information calculated from the difference speeds of RF and Ultrasonic signals is exploited, to determine the user's physical location. This is essential in supporting third parties like doctors and caregivers in identifying the activities and status of a particular individual via 3DNV. 3DNV serves as a unified user interface for an indoor location tracking system, showing the viewpoint and position of the target in virtual indoor environments. It was implemented using VRML, to provide an actual real time visualization of the target's spatial information.
최근에 이 기종 시스템간의 구조적인 문서 교환을 위해 XML(eXtensible Markup Language)이 B2B와 각종 산업계에 급속히 확산되고 있는 시점에서 이를 모델링 하기 위한 객체 지향적인 시각화 도구가 필요하다. XML에서 현재 사용하는 문서구조 정의용 규칙인 DTD(Document Type Declaration)는 여러 산업 분야에 적용시키기가 어렵다. 이에 W3C에서 XML에 더욱 적합하고 사용자를 만족시키기에 충분한 새로운 문서 구조 정의용 규칙인 XML 스키마(Schema)의 권고안(Recommendation)을 발표하였다. 이에 XML 스키마를 객체지향 모델링 기법(UML)을 활용해 설계하면 재사용성이 높고 유연성이 좋은 문서 구조를 정의할 수가 있다. 본 논문은 XML 스키마를 UML(Unified Modeling Language)로 사상(mapping)하는 명세와 알고리즘을 제안한다.
ArcView and water network models have been integrated to develop the water network modeling system based upon GIS. To develop this system, pre, main, and post processing systems are required. GIS programming technique was adopted by using the ArcView's script language Avenue. The input data of models have been prepared by using the AutoCAD Map3D through the conversion of modeling input data to GIS data for A city. The modeling has been implemented by using EPANET, WaterCAD, InfoWorks. To develop the post processing system, the modeling results of the water network models have been analyzed by using GIS. During the application process of the developed system to B city with 300,000 population, main problems were found in the constructed GIS DB of that city. Thus, pilot study area of B city has been constructed, and pre-, main, and post-processing techniques were invented based upon GIS. Finally, the problems related to waterworks GIS projects in Korea were discussed and solutions were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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