과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매우 유용하다. 본 논문에서는 국내 과학기술 분야 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보 선별, 데이터 정제와 학과유형 분류 처리 과정을 통해 학과정보 데이터셋을 구축하고 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였다. 또한 학과정보 데이터셋과 국내 학술지 저자소속 정보를 활용하여 컴퓨터 분야의 공저 구성 현황과 네트워크를 분석하였다. 연구결과, 자동분류 모델은 한글 학과정보 기준 98.6% 정확률을 보였으며 컴퓨터 분야 연구자들의 공저 패턴과 기관유형, 지역, 기관, 학과유형 측면별 공저 네트워크의 속성과 중심성이 자세히 파악되고 맵으로 시각화되었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.143-153
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2022
With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.
The mechanical properties of $Al/Al_2O_3$ composites have been investigated in relation with manufacturing factors such as applied pressure of casting and binder amount of preform. It was found that tensile strength increases with an increase of applied pressure, but decreases with binder amount. Increase of tensile strength is attributable to refinement of microstructure, improvement of intefacial bonding between $Al_2O_3$ short fiber and matrix, decrease of porosity in the matrix. Due to the high thermal stability of alumina short fiber, tensile strength of composites at $150^{\circ}C$ was superior to matrix alloy at room temperature. To evaluate the strength of composites, modified Kelly-Tyson's equation was introduced. Manufacturing factor M was obtained calculating from experimental data. M values were increased with applied pressure, but decreased with binder amount. The initiation of microcrack appeared to be at interface and reinforcement colony. Amount of micro-dimple was increased with applied pressure, and interfacial debonding phenomenon was remarkable with an increase of binder amount.
In this study, the effects of anticipated regret and perceived uncertainty on price sensitivity or purchase hesitation in overseas purchasing are analyzed along with the effects of price sensitivity on purchase hesitation. The survey was conducted among internet fashion consumers with experience in overseas purchasing and 480 responses were used in the data analysis. The results showed the psychosocial anticipated regret positively influenced the price importance, and the service, product and psychosocial anticipated regret positively influenced the price search. The preference and psychology uncertainty positively influenced the price importance, and the information and psychology uncertainty positively influenced the price search. The price importance positively influenced payment stage hesitation and shopping cart abandonment, and the price search positively influenced purchase hesitation in overseas purchasing. The functional, service and psychosocial anticipated regret positively influenced payment stage hesitation, and the service and psychosocial anticipated regret positively influenced shopping cart abandonment and overall purchase hesitation. In addition, the perceived uncertainty positively influenced the payment stage hesitation, and the information and psychology uncertainty positively influenced the shopping cart abandonment and overall purchase hesitation. The results of this study will be helpful for developing the marketing strategy for customer relationship management for overseas internet shopping web-sites.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
적분형 르장드르 다항식과 가상균열확장법을 사용한 p-version균열모델이 선형 탄성파괴력학에서 응력확대계수를 산정할 수 있도록 제안되었다. 이 모델의 큰 장점은 소수의 요소를 사용하기 때문에 입력재료를 최소화 할 수 있고 균열선단 부근에서 높은 정확도와 빠른 수검율을 얻을 수 있다는 것이다. 이 연구를 통해 얻어진 두 가지 결론은 다음과 같다. 첫째, 변형에너지의 정해인 극한치가 수검구간에 있는 연속된 3개의 p-version 유한요소 결과로 부터 확정 할 수 있다는 것이다. 둘째, 인장력을 받는 균열판 해석에서 p-version의 수검율은 균등 또는 유사균등 요소분할에 근거를 둔 h-version모델에 비해 거의 2배 가량 빠름을 알 수 있다.
Numerical prediction of welding-induced residual stresses using the finite element method has been a common practice in the development or refinement of welded product designs. Various researchers have studied several thermal models associated with the welding process. Among these thermal models, ramp heat input and double-ellipsoid moving source have been investigated. These heat-source models predict the temperature fields and history with or without accuracy. However, these models can predict the thermal characteristics of the welding process that influence the formation of the inherent plastic strains, which ultimately determines the final state of residual stresses in the weldment. The magnitude and distribution of residual stresses are compared. Although the two models predict similar magnitude of the longitudinal stress, the double-ellipsoid moving source model predicts wider tensile stress zones than the other one. And, both the ramp heating and moving source models predict the stress results in reasonable agreement with the experimental data.
Although various criteria on the diagnosis of diabetic neuropathy are applied from trial to trial, being tailored in concert with its purpose, the utmost evidences of the diagnosis are subjective symptoms and objective signs of neurologic deficit. The application and interpretation of auxiliary electrophysiological test including nerve conduction study (NCS) should be made on the context of clinical pictures. The evaluation of the functions of small, thinly myelinated or unmyelinated nerve fibers has been increasingly stressed recently with the advent of newer techniques, e.g., measurement of intraepidermal fiber density, quantitative sensory testing, and autonomic function test. And the studies with those techniques have shed light to the nature of the evolution of diabetic neuropathy. The practical application of these techniques to the diagnosis of diabetic neuropathy in the individual patients, however, should be made cautiously due to several shortcomings: limited accessibility, wide overlapping zone between norm and abnormality with resultant unsatisfactory sensitivity and specificity, difficulty in performing subsequent tests, unproven quantitative correlation with clinical deficit, and invasiveness of some technique. NCS, as an extension of clinical examination, is still the most reliable electrophysiological test in evaluating neuropathy and gives the invaluable information about the nature of neuropathy, whereas the newer techniques need more refinement of the procedure and interpretation, and the accumulation of large scaled data of application to be considered as established diagnostic tools of peripheral neuropathy.
Purpose - This study centers on field surveys aimed at deriving the customer satisfaction factors of customer support centers that are positioned between suppliers and consumers in the supply chain. They consists of manufacturing, sales, distribution, consumption and collection, and that are in charge of core functions for suppliers' customer satisfaction management and consumers' satisfaction with consuming activities. Research design, data, and methodology - The customer satisfaction factors of customer support centers were derived through literature review and expert opinion surveys, and a questionnaire was developed through a process of the refinement of variables using pilot tests and 330 questionnaire sheets were distributed. The questionnaire sheets were collected and opinions in them were analyzed using fuzzy AHP methodology. Results - Three factors, which are turnover intentions, motivation, and job satisfaction, were derived as customer satisfaction factors of customer support centers, and the ranking relationships of these three factors were analyzed. In addition, the ranking relationships among six execution variables of turnover intentions, 10 execution variables of motivation, and 10 execution variables of job satisfaction were analyzed using fuzzy AHP methodology to obtain quite significant results. Based on the results of this study, three implications in the three strategic aspects and an implication in the academic aspects are presented. Conclusions - Motivation and job satisfaction, job satisfaction and turnover intentions, and motivation and turnover intentions are not formed by independent or different factors or environments. They are in the same context with each other (maintaining high correlations) and are in the relationships of virtuous circles in which they complement each other.
공간 객체를 분할하는 비용이 크기 때문에, 기존의 객체 분할 기법들은 공간 조인 도중에 동적으로 객체를 분할하지 않는다. 본 논문은 객체 분할을 고려하지 않은 기존의 PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join)에 적용될 수 있는 수정된 객체 분할 기법을 제시한다. 실세계 데이타의 한가지 특성은 객체들의 크기가 큰 차이를 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 전체 비용에 큰 영향을 미치는 적은 수의 큰 객체들만을 대상으로 분할을 적용한다. 이러한 수정된 객체 분할 기법은 공간 조인 도중에 큰 부담이 되었던 객체의 분할 비용을 크게 줄이면서 효율적인 여과 정제 단계를 수행한다. 여러 가지 실험 결과, 제안된 방법을 사용한 PBSM은 기존의 PBSM보다 월등히 향상된 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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