텍스트 문서를 대상으로 하는 대부분의 공동 문서 저작 시스템에서는 문서의 병합과 재사용이 어려우며 문서를 저장, 관리할 수 있는 저장소를 제공하지 않는다. 또한 웹을 기반으로 하기 때문에 높은 접근성을 제공하지만 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 대상으로 한 공동 문서 저작 시스템을 설계 구현함으로써 이들 시스템의 문제점을 개선하였다. 이를 위해 XML 문서를 객체 모델화하고 조작하기 위한 API인 DOM(Document Object Model)에 기반을 두었으며 Java 객체를 송수신하고, 구현 시 소켓통신에 대한 고려가 필요하지 않도록 RMI를 활용하였다. 또한 인증과정을 통해 보안성을 향상시켰으며 템플릿(Template) 제공, 주석달기, 문서구조 가시화가 가능한 편집기를 제공함으로써 XML 문서 공동저작의 수월성을 향상시켰다.
컴퓨터를 이용한 전자문서처리에 이용되는 기존의 문서편집 시스템에서는 비구조적인 문서구조를 다루게 됨으로써 시스템 내에서 사용되는 수학식의 표현은 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 방법에 의해 표현되거나 처리된다. 이렇게 사용된 수학식은 문서의 가독성과 재사용성 그리고 문서의 처리와 교환에 상대적인 불편을 초래하게 된다. 그러므로 이러한 단점을 극복하고 효율적으로 구조적인 문서상에 MathML(Mathematical Markup Language) 수식 구조를 적용시킬 수 있는 문서편집 시스템이 요구된다. 이에 본 논문에서는 MathML을 기반으로 한 수학식의 표현을 구조적으로 처리할 수 있는 MathML 수식 편집이 가능한 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 구조적 문서생성을 위한 문서 편집 시스템을 설계 및 구현하였다.
문서관리는 기업 내의 프로젝트의 업무수행을 원활히 하기 위해 특히 중요하다. 소규모 프로젝트의 경우에, 문서관리 기준이 협업부서 사이에 다른 경우가 많으며, 업무 프로세스에 대한 문서구조 변경이 프로젝트 기간 동안 빈번히 일어난다. 본 논문은 P2P 기반의 문서 모니터링 시스템을 설계 및 구축을 제안한다. 제안된 문서관리 모니터링 시스템은 소규모 프로젝트의 특정 작업 프로세스 및 시간제약을 보완하며, 작업 프로세스를 중심으로 문서의 생성, 공유 및 배포의 상태를 효율적으로 모니터링 할 수 있다. P2P를 사용함으로써 소규모 프로젝트에서 저비용으로 구축하여 사용할 수 있는 장점이 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.47-57
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2019
We examine the weaknesses of the existing OOXML-based MS-Word file structure, and analyze how data concealment and forgery are performed in MS-Word digital documents. In case of forgery by including hidden information in MS-Word digital document, there is no difference in opening the file with the MS-Word Processor. However, the computer system may be malfunctioned by malware or shell code hidden in the digital document. If a malicious image file or ZIP file is hidden in the document by using the structural vulnerability of the MS-Word document, it may be infected by ransomware that encrypts the entire file on the disk even if the MS-Word file is normally executed. Therefore, it is necessary to analyze forgery and alteration of digital document through internal structure analysis of MS-Word file. In this paper, we designed and implemented a mechanism to detect this efficiently and automatic detection software, and presented a method to proactively respond to attacks such as ransomware exploiting MS-Word security vulnerabilities.
Recently, the various information according to the company management is originated in the change of the rapid company environment. And the necessity of the administration,that is systematic and efficient toward the various document of a form, is gradually increased. At the same time, the efficient management ability of the various standard document obtained the specialized quality authentication system including the ISO/TS16949, ISO14001, quality 5 star, and etc., it maintains occupies the very important part as to the company management. This research suggests the standard business process of the auto part supplier for the efficient management of the standard document. In addition, by building and managing the standard management system will be able to expect the more efficient document management and the product reliability insurance.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.170-176
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2015
The stamp is one of the crucial information of traditional historical and cultural for nations. In this paper, we purpose to detect official stamps from scanned document and recognize the Mongolian traditional, historical stamps. Therefore we performed following steps: first, we detect official stamps from scanned document based on red-color segmentation and document standard. Then we collected 234 traditional stamp images with 6 classes and 100 official stamp images from scanned document images. Also we implemented the processing algorithms for noise removing, resize and reshape etc. Finally, we proposed a new scale invariant classification algorithm based on KNN (k-nearest neighbor). In the experimental result, our proposed a method had shown proper recognition rate.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.293-298
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2016
Document summarization is an important task in various areas where the goal is to select a few the most descriptive sentences from a given document as a succinct summary. Even without training data of human labeled summaries, there has been several interesting existing work in the literature that yields reasonable performance. In this paper, within the same unsupervised learning setup, we propose a more principled learning framework for the document summarization task. Specifically we formulate an optimization problem that expresses the requirements of both faithful preservation of the document contents and the summary length constraint. We circumvent the difficult integer programming originating from binary sentence selection via continuous relaxation and the low entropy penalization. We also suggest an efficient convex-concave optimization solver algorithm that guarantees to improve the original objective at every iteration. For several document datasets, we demonstrate that the proposed learning algorithm significantly outperforms the existing approaches.
Word sense disambiguation(WSD) that determines the exact meaning of homonym which can be used in different meanings even in one form is very important to understand the semantical meaning of text document. Many recent researches on WSD have widely used NNLM(Neural Network Language Model) in which neural network is used to represent a document into vectors and to analyze its semantics. Among the previous WSD researches using NNLM, RNN(Recurrent Neural Network) model has better performance than other models because RNN model can reflect the occurrence order of words in addition to the word appearance information in a document. However, since RNN model uses only the forward order of word occurrences in a document, it is not able to reflect natural language's characteristics that later words can affect the meanings of the preceding words. In this paper, we propose a WSD scheme using Bidirectional RNN that can reflect not only the forward order but also the backward order of word occurrences in a document. From the experiments, the accuracy of the proposed model is higher than that of previous method using RNN. Hence, it is confirmed that bidirectional order information of word occurrences is useful for WSD in Korean language.
본 논문은 SGML(Standard Generalized Markup Language) 문서를 DSSSL(Document Style Semantics and Specification Language)에 기반하여 포맷팅 처리하기 위한 SGML 문서 표현 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. ISO(International Standard Organization)에서는 SGML 문서의 변환 및 포맷팅 처리의 기술을 위한 표준으로 DSSSL을 제안하였다. 이에 본 논문에서는 DSSSL 표준에서 정의한 모델에 따라 시스템을 설계하였고, SGML 문서를 온라인으로 포맷팅 처리하는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 한글 처리를 지원하면서 임의의 DTD(Document Type Definition), SGML 문서, DSSSL 스타일 시트에 대한 파싱 기능을 가지며, 텍스트뿐만 아니라 표, 목록, 그림 등 다양한 명세 표현을 처리할 수 있는 포맷터를 포함한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2178-2198
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2024
Graph-based document models have good capabilities to reveal inter-dependencies among unstructured text data. Natural language processing (NLP) systems that use such models as an intermediate representation have shown good performance. This paper proposes a novel fuzzy graph-based document model and to demonstrate its effectiveness by applying fuzzy logic tools for text summarization. The proposed system accepts a text document as input and identifies some of its sentence level features, namely sentence position, sentence length, numerical data, thematic word, proper noun, title feature, upper case feature, and sentence similarity. The fuzzy membership value of each feature is computed from the sentences. We also propose a novel algorithm to construct the fuzzy graph as an intermediate representation of the input document. The Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) metric is used to evaluate the model. The evaluation based on different quality metrics was also performed to verify the effectiveness of the model. The ANOVA test confirms the hypothesis that the proposed model improves the summarizer performance by 10% when compared with the state-of-the-art summarizers employing alternate intermediate representations for the input text.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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