KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.8
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.447-454
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2015
This paper proposes geographical name denoising by machine learning of event detection based on twitter. Recently, the increasing number of smart phone users are leading the growing user of SNS. Especially, the functions of short message (less than 140 words) and follow service make twitter has the power of conveying and diffusing the information more quickly. These characteristics and mobile optimised feature make twitter has fast information conveying speed, which can play a role of conveying disasters or events. Related research used the individuals of twitter user as the sensor of event detection to detect events that occur in reality. This research employed geographical name as the keyword by using the characteristic that an event occurs in a specific place. However, it ignored the denoising of relationship between geographical name and homograph, it became an important factor to lower the accuracy of event detection. In this paper, we used removing and forecasting, these two method to applied denoising technique. First after processing the filtering step by using noise related database building, we have determined the existence of geographical name by using the Naive Bayesian classification. Finally by using the experimental data, we earned the probability value of machine learning. On the basis of forecast technique which is proposed in this paper, the reliability of the need for denoising technique has turned out to be 89.6%.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.19
no.4
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pp.743-763
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2016
This paper aims to figure out properties of housing system under the socialist market economy, which is formed after China's Reform and Opening-up. The characteristics of Chinese housing system under socialist market economy are actually a subtype of capitalist housing model because of the existing clear commodity housing market and the weakness of public land ownership. Furthermore, the government is leading agent of the capitalistic transition and marketization. Also this government-driven marketization has specialty on the feature based on the socialist tradition such as public land ownership.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.12
no.4
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pp.645-664
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2009
This article is researched to analyze what kinds of projects were conducted by the special grant, the balanced development special account(BSDA), and the municipal projects in the case of Sangjucity and Seochengun, in the introduction time of the bock grants of BSDA and the municipal development plan in 2010. Furthermore this study presents the problems and the direction of improvement. For the territorial integration of a regional development in long-term, I suggest that the spacial grant and BSDA are necessary to be integrated because of ambiguous difference. And also the block grants of current 24 projects in 7 groups should be reclassified as the concept and the functional feature of pluralistic rural development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1868-1887
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2024
Recommendation systems research is a subfield of information retrieval, as these systems recommend appropriate items to users during their visits. Appropriate recommendation results will help users save time searching while increasing productivity at work, travel, or shopping. The problem becomes more difficult when the items are geographical locations on the ground, as they are associated with a wealth of contextual information, such as geographical location, opening time, and sequence of related locations. Furthermore, on social networking platforms that allow users to check in or express interest when visiting a specific location, their friends receive this signal by spreading the word on that online social network. Consideration should be given to relationship data extracted from online social networking platforms, as well as their impact on the geolocation recommendation process. In this study, we compare the similarity of geographic locations based on their distance on the ground and their correlation with users who have checked in at those locations. When calculating feature embeddings for users and locations, social relationships are also considered as attention signals. The similarity value between location and correlation between users will be exploited in the overall architecture of the recommendation model, which will employ graph convolution networks to generate recommendations with high precision and recall. The proposed model is implemented and executed on popular datasets, then compared to baseline models to assess its overall effectiveness.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.2
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pp.203-218
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2022
The global value chain, as a major feature of the contemporary global economic system, has been mainly led by developed countries. Whereas developing countries have taken the relatively low value-added activities and this made geographical imbalances in value distribution. This imbalance in value distribution, however, began to gradually alleviated. Related to this phenomenon, the purpose of this research is to analyze the factors affecting factors. Focused on the method of upgrading the industry in the global value chain, the impact on the acquisition of value-added in developing countries was analyzed among the various factors to achieve the research purpose. Panel analysis was conducted on all industries, food and tobacco industries, textile and clothing industries, computer and electornics industries, and automobile industries of the OECD Value-Added Trade Data (TiVA). As a result of the analysis, it was confirmed that in all industries, value-added acquisition in developing countries was improved by increased total production, high value-added product production and participation in early stage. The analysis results by detailed industry showed slightly different patterns depending on the characteristics of each industry.
This research aims to introduce the theoretical basis of the studies of tourism resources, by review the research trends of tourism resources in the geography field. The geographical approaches to tourism resouces can be subdicided into 3 categories according to the subject. First, the classification of tourism resource types and the approach on the spatial distribution may be enumerated. This subject has been the object of the most interest and discussion to the geographers for tourism up to now. And from the viewpoint of contents, it has been developed by classifying the types of tourism resoures, which is based on the establishment of the range and standard of tourism resources and the spatial classification of types based on the distribution feature of the area. Second, the approach about cognition, preference and interpretation on the tourism resources as the background to induce tourism phenomenon and decide the tourism destination. Judging from the fact that most of this subject is starting from the behavioural study and that the right understanding and interpretation of tourism resource is the important factor to decide the preference degree of tourists, we have to have much interest about the field of tourism geoaraphy. Third, the development of tourism resources which is showing the active study recently and its influence and effect attendant upon it may be enumerated. Today, as the economic value of tourism is become important internationally, tourism resources are recognized as the important factor to induce the industrialization of tourism. And in the series of analytical studies related to it the interest has been transferred from the economic benefit analysis attendant upon tourism development including tourism resource and to the cultural, educational, environmental and psychological influence, etc. As the result of composite examination, for the geographical studies about tourism resources, the spatial scale and the contents are being subdivided and specialized. And in the side of subject and method of study, it is developing into the positive study based on the concrete data and the measuring and analytical frame.
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.675-678
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2018
Since the face has a unique property to identify human, the face recognition is actively used in a security area and an authentication area such as access control, criminal search, and CCTV. The frontal face image has the most face information. Therefore, it is necessary to acquire the front face image as much as possible for face recognition. In this study, the face region is detected using the Adaboost algorithm using Haar-like feature and tracks it using the mean-shifting algorithm. Then, the feature points of the facial elements such as the eyes and the mouth are extracted from the face region, and the ratio of the two eyes and degree of rotation of the face is calculated using their geographical information, and the approximate front face image is presented in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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