네트워크 효율성을 개선하기 위해 CCN은 콘텐츠 제공자로부터 사용자에게 콘텐츠가 전송될 때 중간 네트워크 노드들이 전송되는 콘텐츠를 임시 저장할 수 있다고 가정한다. 또한, 네트워크 노드들이 임시 저장된 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면, 해당 요청 메시지를 콘텐츠 제공자에게 전송하지 않고 임시 저장된 콘텐츠를 사용자들에게 전송 한다. 이와 같은 네트워킹 기술을 구현하기 위해 CCN은 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 요청 메시지와 응답 메시지의 네트워크 전송 경로를 관리한다. 그러나 계층화된 콘텐츠 이름이 콘텐츠 자체에 대한 정보뿐만 아니라 도메인/제공자 정보도 의미론적으로 내포하고 있기 때문에, 콘텐츠 이름을 이용한 사용자/제공자 사생활 침해가 가능하다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 CCN 콘텐츠 이름의 프라이버시 문제점 및 제안된 기술들을 살펴보고, 프라이버시 보호를 위한 개선된 CCN 콘텐츠 이름 관리 방안을 제안한다.
The unit-water content has a very significant effect on the durability of the construction structure and the quality of concrete. Although there are various methods for measuring the unit-water content, there are problems of time required for measurement, precision, and reproducibility. Recently, there is an FDR sensor capable of measuring moisture content in real time through an apparent dielectric constant change of electromagnetic waves. In addition, various artificial intelligence techniques that can non-linearly supplement the accuracy of FDR sensors are being studied. In this study, the accuracy of unit-water content measurement was compared and evaluated using machine learning and deep learning techniques after normalizing the data secured in concrete using frequency domain reflectometry (FDR) sensors used to measure soil moisture at home and abroad. The result of comparing the accuracy of machine learning and deep learning is judged to be excellent in the accuracy of deep learning, which can well express the nonlinear relationship between FDR sensor data and concrete unit-water content.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.
This study was intended to suggest the desirable direction in the 7th national curriculum revision through the analysis of the elementary science textbooks in the 6th national curriculum. The analysis system was composed of three categories, (1)knowledge (2)inquiry process and (3)attitude. And knowledge was divided into fact, concept and rule. And inquiry process was divided into thirteen subcategories such as manipulating experimental apparatus, observing, measuring, recording data, classifying, interpreting/ predicting, determining relationship/ causal explanation, extrapolating/ interpolating, drawing conclusions/ formulating a generalization or model, evaluating, formulating a problem, generating a hypothesis and designing an experiment/ controlling variables. Each sentence in the textbooks was considered as an analyzing unit. The frequency and percentage of each category were counted and the ratios were calculated. The findings could be summarized as follows: 1. The content of the elementary science textbooks was composed of knowledge 10.3%, inquiry process 88.8%, attitude 0.8% respectively. 2. As increasing the grades, the ratio of knowledge showed high frequency, but that of attitude showed low frequency. 3. In All the grades, the ratio of observing was the highest in inquiry process. 4. In the domain of physics and chemistry, the manipulating experimental apparatus showed high frequency. In the domain of biology and earth science, the role of observing was emphasized.
Wikipedia infoboxes have emerged as an important structured information source on the web. To compose infobox for an article, considerable amount of manual effort is required from an author. Due to this manual involvement, infobox suffers from inconsistency, data heterogeneity, incompleteness, schema drift etc. Prior works attempted to solve those problems by generating infobox automatically based on the corresponding article text. However, there are many articles in Wikipedia that do not have enough text content to generate infobox. In this paper, we present an automated approach to generate infobox for movie domain of Wikipedia by extracting information from several sources of the web instead of relying on article text only. The proposed methodology has been developed using semantic relations of article content and available semi-structured information of the web. It processes the article text through some classification processes to identify the template from the large pool of template list. Finally, it extracts the information for the corresponding template attributes from web and thus generates infobox. Through a comprehensive experimental evaluation the proposed scheme was demonstrated as an effective and efficient approach to generate Wikipedia infobox.
유용한 이메일은 소비자 구매행동에 긍정적 영향을 미치며, 온라인 상점에서 소비자를 구매로 유인하는 수단이 된다. 또한 이메일을 통해 소비자와 정기적인 접촉을 갖게 되면 고객의 충성도가 개선된다. 그러나 이메일에도 한계점이 있다. 통계에 의하면, 이메일의 절반 이상이 스팸이다. 이메일 사용자가 증가함에 따라 과거 몇 년 동안에 스팸이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 그러한 이메일 마케팅의 한계점을 극복하기 위해 온톨로지 접근법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 스팸 메일을 제거하는데 온톨로지를 활용하는 것이 아니라 개인의 특성과 흥미를 고려하여 개인화 콘텐트를 서비스하는데 온톨로지를 적용하였다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 개발하였고 기존의 FOAF도 활용하였다. 본 연구의 제안 시스템을 시나리오를 통해 검증하였다.
Electronic cleansing is an image post processing technique in which the tagged colonic content is subtracted from colon using CTC images. There are post processing artefacts, like: 1) soft tissue degradation; 2) incomplete cleansing; 3) misclassification of polyp due to pseudo enhanced voxels; and 4) pseudo soft tissue structures. The objective of the study was to subtract the tagged colonic content without losing the soft tissue structures. This paper proposes a novel adaptive method to solve the first three problems using a multi-step algorithm. It uses a new edge model-based method which involves colon segmentation, priori information of Hounsfield units (HU) of different colonic contents at specific tube voltages, subtracting the tagging materials, restoring the soft tissue structures based on selective HU, removing boundary between air-contrast, and applying a filter to clean minute particles due to improperly tagged endoluminal fluids which appear as noise. The main finding of the study was submerged soft tissue structures were absolutely preserved and the pseudo enhanced intensities were corrected without any artifact. The method was implemented with multithreading for parallel processing in a high performance computer. The technique was applied on a fecal tagged dataset (30 patients) where the tagging agent was not completely removed from colon. The results were then qualitatively validated by radiologists for any image processing artifacts.
The purpose of this study was to examine a possibility that fly ash could be used as raw material for carbonation by conducting the experiment on magnetic separation and hydration of fly ash that contained a large amount of CaO composite. Wet magnetic separation experiment was performed to remove the component of magnetic substance that contained fly ash, which aimed at increasing the content of CaO in the non-magnetic domain. The selected fly ash was used for hydration experiment before the TG-DTA, XRF and XRD analyses were made to confirm the Ca component that could be carbonated. Then, the fly ash was turned to a hydrate that was favorable to dissociation of $Ca^{2+}$ ion. As a result, the magnetic separation enabled detecting the content of CaO component by up to 61 wt% in the non-magnetic domain. Since the hydrate was confirmed, it is believed that the fly ash can be used as raw material for carbonation.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권1호
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pp.6-23
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2015
This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.
This research purports to analyze released items and G4 students' science achievement from TIMSS 2011 according to their academic achievement levels and gender. By doing so, it aims to draw educational implications for Korea from analyses results. Korea showed a lower rate of students at the advanced international benchmark - the highest achievement level - compared to Singapore. The difference was the smallest in Life Science among three content domains and knowing among three cognitive domains. The results of analysis according to gender showed that male students' achievement was significantly higher in Physical Science and Earth Science, and their achievement was also higher in the cognitive domains of Knowing and Applying. From the analysis of the released items, it was revealed that the students' achievement was low in items related to classification of organisms, functions of heart, matters that combust or emit light, and the concept of rotation. Moreover, students drew some illogical conclusions based on their personal experience. Male students were found to show high achievements in items that were not included in curriculum, constructed-response items in the form of short-answer questions, and multiple-choice items in the Knowing domain. Female students were found to show high achievement in items that were included in curriculum, constructed-response items that require reasons and methods, and items that represent experimental situations. Male students showed high achievement in forces concept and movements concept of bodies in the universe, while female students showed high achievement in solubility concept.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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