Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.16
no.2
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pp.63-70
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1990
This paper presents a new temporal reasoning scheme based on explicit expression of time intervals. The proposed scheme deals with the general problem of temporal knowledge representation and temporal reasoning and may be used in rule-based systems and qualitative models. Time intervals, not time points, are defined in terms of orders and/or numbers in a quantity space. As a result, the system behavior is represented in the form of partially ordered networks. Such explicit and qualitative description of temporal quantities enables both reduction of ambiguity and parsimonious used of temporal information. Based on the proposed temporal reasoning scheme, a new rule-based qualitative simulation system is being built and evaluated.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.5
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pp.93-102
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1997
Conventional expert systems have difficulties in the inference on time-varing situations because they don't have the structure for processing time related informations and rule representation method to describe time explicitely. Some expert systems capable of temporal reasoning are not applicable to the domain in which state changes happen by unpredictble events that cannot be represented by periodic changes of data. In this paper, an event based temporal reasoning method is proposed. It is capable of processing te unpredictable events, representing the knowledge related to event and time, and infering by that knowledge as well as infering by periodically time-varing data. The NEO/temporal, an temporal inference engine, is implemented by applying the proposed temporal reasoning situation assessment and decision supporting system is implemented to show the benefits of the proposed temporal information processing model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.35-48
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2017
Extracting temporal information from documents is becoming more important, because it can be used to various applications such as Question-Answering (QA) systems, Recommendation systems, or Information Retrieval (IR) systems. Most previous studies only focus on English documents, and they are not applicable to the other languages due to the inherent characteristics of languages. In this paper, we propose a new system, named ExoTime, designed to extract temporal information from Korean documents. The ExoTime adopts an external Knowledge Base (KB) in order to achieve better prediction performance, and it also applies a bagging method to the temporal relation prediction. We show that the effectiveness of the proposed approaches by empirical results using Korean TimeBank. The ExoTime system works as a part of ExoBrain that is an artificial intelligent QA system.
The purposes of the study were to investigate the effect of garment category, fashion-level and wearer's body type on the basis of temporal stability and to extend the contextual framework. The result was as follows 1) On the basis of temporal stability, Korean style, classic style, and large body type have more temporal stability than western style, fashionable style, normal body type. 2) On the basis of temporal stability of impression dimension, impression of appearance knave most temporal stability, next good-bad, next evaluation, next potency, and sociability. 3) In an interaction effect between measuring time and impression of evaluation, western, fashionable, classic style have the greatest interaction effect. In an interaction effect between measuring time and impression of appearance, western style, normal body type have the greatest interaction effect. In an interaction effect between measuring time and impression of good-bad, western, fashionable style have the greatest interaction effect. It is concluded that the results support the context framework on impression formation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.3
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pp.149-157
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2001
In the video retrieval system, visual clues of still images and motion information of video are employed as feature vectors. We generate the temporal textures to express the motion information whose properties are simple expression, easy to compute. We make those temporal textures of wavelet coefficients to express motion information, M components. Then, temporal texture feature vectors are extracted using spatial texture feature vectors, i.e. spatial gray-level dependence. Also, motion amount and motion centroid are computed from temporal textures. Motion trajectories provide the most important information for expressing the motion property. In our modeling system, we can extract the main motion trajectory from the temporal textures.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.45-52
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2005
We proposed the product recommendation algorithm mixed the temporal association rule and the exponential smoothing method. The temporal association rule added a temporal concept in a commercial association rule In this paper. we proposed a exponential smoothing temporal association rule that is giving higher weights to recent data than past data. Through simulation and case study in temporal data sets, we confirmed that it is more Precise than existing temporal association rules but consumes running time.
As Temporal DataBase Systems(TDBSs) manages both the historical versions and the current version of each data item, a temporal transaction may access more data records than atransaction in traditional database systems. Hence, the concurrency control subsystem of temporaldatabase management system should be able to correctly and efficiently detect actual conflicts amongconcurrent temporal transactions while the cost of detecting conflicts is maintained in low levelwithout detecting false conflicts which cause severe degradation of system throughput.In this paper, Two-Level Conflict Detection(TLCD) scheme is proposed for efficient conflictdetection between concurrent temporal transactions in TDBs. In the proposed TLCD scheme, sincechecking conflict between concurrent temporal transactions is performed at two levels, i, e., logicallevel and physical level, conflicts between concurrent temporal transactions are efficiently and correctlydetected,Furthermore, we also evaluate the performance of the proposed TLCD scheme with those oftraditional conflict detection schemes, logical-level conflict detection scheme and physical-level conflictdetection scheme by simulation approach, The result of the simulation study shows that the proposedTLCD scheme outperforms the previous conflict detection schemes with respect to the averageresponse time.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.2
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pp.105-112
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2015
The estimation of missing sensor values is an important problem in sensor network applications, but the existing approaches have some limitations, such as the limitations of application scope and estimation accuracy. Therefore, in this paper, we propose a new estimation model based on a spatial-temporal correlation analysis (STCAM). STCAM can make full use of spatial and temporal correlations and can recognize whether the sensor parameters have a spatial correlation or a temporal correlation, and whether the missing sensor data are continuous. According to the recognition results, STCAM can choose one of the most suitable algorithms from among linear interpolation algorithm of temporal correlation analysis (TCA-LI), multiple regression algorithm of temporal correlation analysis (TCA-MR), spatial correlation analysis (SCA), spatial-temporal correlation analysis (STCA) to estimate the missing sensor data. STCAM was evaluated over Intel lab dataset and a traffic dataset, and the simulation experiment results show that STCAM has good estimation accuracy.
The temporal structure of events on the discourse level has long been of great interest in both theoretical and computational linguistics. In this paper, we offer a unified approach to the temporal relationships related to a hierarchical discourse structure. We apply the method of pronoun resolution to the interpretation of tense. It is based on an analysis within the framework of the controlled information packaging theory. A unique aspect of our account is that temporal interpretation across discourse segments in global discourse is subject to the same principles as the interpretation of global anaphora, and that there is thus no need to postulate independent principles to account for the discourse behaviour of tense. In this way, we can neatly explain the general view that tense parallels the anaphoric nature of pronouns.
The traffic flow in an urban area is affected by the date, weather, and regional traffic flow. The existing methods are weak to model the dynamic road network features, which results in inadequate long-term prediction performance. To solve the problems regarding insufficient capacity for dynamic modeling of road network structures and insufficient mining of dynamic spatio-temporal features. In this study, we propose a novel traffic flow prediction framework called shared spatio-temporal attention convolution optimization network (SSTACON). The shared spatio-temporal attention convolution layer shares a spatio-temporal attention structure, that is designed to extract dynamic spatio-temporal features from historical traffic conditions. Subsequently, the graph optimization module is used to model the dynamic road network structure. The experimental evaluation conducted on two datasets shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods at all time intervals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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