Kang, Sae-Hoon;Kim, Dae-Woong;Lee, Young-Hee;Hyun, Soon-J.;Lee, Dong-Man;Lee, Ben
ETRI Journal
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v.29
no.5
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pp.545-558
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2007
This paper presents an efficient semantic service discovery scheme called UbiSearch for a large-scale ubiquitous computing environment. A semantic service discovery network in the semantic vector space is proposed where services that are semantically close to each other are mapped to nearby positions so that the similar services are registered in a cluster of resolvers. Using this mapping technique, the search space for a query is efficiently confined within a minimized cluster region while maintaining high accuracy in comparison to the centralized scheme. The proposed semantic service discovery network provides a number of novel features to evenly distribute service indexes to the resolvers and reduce the number of resolvers to visit. Our simulation study shows that UbiSearch provides good semantic searchability as compared to the centralized indexing system. At the same time, it supports scalable semantic queries with low communication overhead, balanced load distribution among resolvers for service registration and query processing, and personalized semantic matching.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.4
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pp.309-316
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2022
This investigation is aimed at automatic text summarization on large-scale Vietnamese datasets. Vietnamese articles were collected from newspaper websites and plain text was extracted to build the dataset, that included 1,101,101 documents. Next, a new single-document extractive text summarization model was proposed to evaluate this dataset. In this summary model, the k-means algorithm is used to cluster the sentences of the input document using different text representations, such as BoW (bag-of-words), TF-IDF (term frequency - inverse document frequency), Word2Vec (Word-to-vector), Glove, and FastText. The summary algorithm then uses the trained k-means model to rank the candidate sentences and create a summary with the highest-ranked sentences. The empirical results of the F1-score achieved 51.91% ROUGE-1, 18.77% ROUGE-2 and 29.72% ROUGE-L, compared to 52.33% ROUGE-1, 16.17% ROUGE-2, and 33.09% ROUGE-L performed using a competitive abstractive model. The advantage of the proposed model is that it can perform well with O(n,k,p) = O(n(k+2/p)) + O(nlog2n) + O(np) + O(nk2) + O(k) time complexity.
Observations of magnetic fields on scales up to several Mpc are important for understanding cluster and large-scale structure evolution. Our current census of such structures is heavily biased - towards fields of several $\mu$G, towards fields in deep potential wells, and towards high inferred field strengths m cooling flow and other clusters from improper analysis of rotation measure data. After reviewing these biases, I show some recent results on two relics that are powered in very different ways. I describe new investigations that are now uncovering weak diffuse fields in the outskirts of clusters and other low density environments, and the good prospects for further progress.
Social network analysis was performed on 545 job descriptions in 32 university libraries in Seoul, and drew the job distribution and their relations. Furthermore, for finding the differences according to scale of libraries, this study performed secondary analysis by dividing them two groups. Results show that large scale library show lower density and loose connectivity than small scale library. And while jobs of small scale library were clustered 3 groups, large scale university cluster 4 groups containing 1 technical job and 3 diverse user services. And the jobs that has high specificity, such as catalog or classification, shows high degree centrality in the case of small scale library. Whereas in large scale library they show lower degree centrality, so it can be said that these jobs were performed somewhat independently in large scale libraries.
On behalf of the IRSF/SIRIUS group, I introduce some recent results from our deep near-infrared surveys (J, Hand Ks bands, limiting magnitude of Ks=17) toward star forming regions in the Milky Way Galaxy (MWG) and Large Magellanic Cloud (LMC) with the near-infrared camera SIRIUS. We discovered a rich population of low-mass young stellar objects associated with the W3 and NGC 7538 regions in the MWG based on the near-infrared colors arid magnitudes. The high sensitivity of our survey enables us to detect intermediate-mass pre-main sequence stars, i.e. HAEBE stars, even in the LMC. We detected many HAEBE candidate stars in the N159/N160 complex star forming region in the LMC with the IRSF 1.4-m telescope. Spatial distributions of the young stellar objects indicate the sequential cluster formation in each star forming region in the complex and large scale (a few ${\times}$ 100 pc) sequential cluster formation over the entire complex.
Clusters of galaxies provide unique laboratories to study astrophysical processes on large scales, and are also important probes for cosmology. X-ray observations are still the best way to find and characterise clusters. The extended ROSAT-ESO flux-limited X-ray (REFLEX II) galaxy clusters form currently the largest well-defined and tested X-ray galaxy cluster sample, providing a census of the large-scale structure of the Universe out to redshifts of z-0.4. I will describe the properties of the survey and the X-ray luminosity function, which led to our recent cosmological constraints on omegaM-sigma8. They tighten the previous constraints from other X-ray experiments, showing good agreements with those from the Planck clusters, but some tension exists with the Planck CMB constraints. The second part of my talk will concern the structure of the local Universe, and the study of the first X-ray superclusters. The density of the clusters reveals an under-dense region in the nearby Universe, which has an interesting implication for the cosmological parameters. Using the X-ray superclusters, that are constructed with a physically motivated procedure, I will show environmental aspects that X-ray superclusters provide, and compare to cosmological N-body simulations.
We analyzed the properties of shock waves in galaxy clusters, by using the data of simulations for the large-scale structure of the universe with the spatial resolution of up to 25 kpc/h. In a substantial fraction of clusters, we found that strong shocks with Mach number of several or larger exist in outskirts within the virial radius. They are produced by the accretion of warm gas flowing from filaments to clusters, and generate large cosmic-ray fluxes. The cosmic rays advect into cluster cores, but may temporally induce the population inversion, that is, larger population at larger radius, suggested by recent radio and ${\gamma}$-ray observations.
Currently, the Ministry of Employment and Labor is strengthening monitor programs in regards to occupational industrial safety and health act compliance in business operations. However, industrial accidents occur persistently. Therefore, the study strives to diagnose and understand the issues in its educational stature, targeting managing supervisors in large scale shipbuilding industry whose completed the regular safety and health act sessions. This research considered a total of 3,252 employees whose completed theory-based cluster sessions for three months since February, 2016. The group is divided into two categories; 551 participants whose completed 8 hours of training and 2,701 participants whose completed 4 hours of training. Technical statistics were used to measure the knowledge of safety and health, educational environment, curriculum and educational effects on managing supervisors. A t-test was used to analyze the difference between the training hours. The result indicated that the target participants' knowledge on safety and health before the session was 50.24 points average (100 point scale), showing low standards in general. In depth analysis indicated that both 8 hours and 4 hours groups scored lowest in educational methods and communications between the lecturer and participants factors within the educational curriculum category. Meanwhile, transition in knowledge acquirement, work attitude, and work behaviors scored the highest in the analysis, showing a high satisfaction factors in educational effects. Therefore, the improvement in educational time and period can increase the efficacy of the educational programs. Also, theory-based cluster programs based on lectures suggests positive influence in knowledge acquirement and behavioral transitions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.187-193
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2015
The ICT healing platform sets a couple of goals including preventing chronic diseases and sending out early disease warnings based on personal information such as bio-signals and life habits. The 2-step open system(TOS) had a relay designed between the healing platform and the storage of personal health data. It also took into account a publish/subscribe(pub/sub) service based on large-scale connections to transmit(monitor) the data processing process in real time. In the early design of TOS pub/sub, however, the same buffers were allocated regardless of connection idling and type of message in order to encode connection messages into a deflate algorithm. Proposed in this study, the dynamic buffer allocation was performed as follows: the message transmission type of each connection was first put to queuing; each queue was extracted for its feature, computed, and converted into vector through tf-idf, then being entered into a k-means cluster and forming a cluster; connections categorized under a certain cluster would re-allocate the resources according to the resource table of the cluster; the centroid of each cluster would select a queuing pattern to represent the cluster in advance and present it as a resource reference table(encoding efficiency by the buffer sizes); and the proposed design would perform trade-off between the calculation resources and the network bandwidth for cluster and feature calculations to efficiently allocate the encoding buffer resources of TOS to the network connections, thus contributing to the increased tps(number of real-time data processing and monitoring connections per unit hour) of TOS.
The purpose of this study is to segment and examine urban farmers behavior by applying a two-step cluster analysis and multi-nominal logit model. The data were collected by a telephone survey with two-staged stratified random sampling in the cities around the country for the purpose of acquiring representative data. Respondents were asked to describe their awareness of urban agriculture, their agricultural activity, and sociodemographic characteristics. Among 2,000 cases, 381 cases(19.1%) which were of participants in urban agriculture were analysed in SPSS. From the findings, 27.3% of respondents had heard the word 'urban agriculture', and 25.5% of them regarded themselves as urban farmers. Four different clusters were derived from two-step clusters based on motive, place, companion, area and hours. They were 'Large scale hobby farming(cluster 1)', ‘Weekend farm/ hobby farming(cluster 2)', 'Land/ Self-supporting farming(cluster 3)', and 'Small scale hobby farming(cluster 4)'. The result of multinomial logistic regression showed that there were significant differences among these four segmented groups in terms of age, city size and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites select different urban farming types according to their socio-demographic profiles. Therefore, the urbanite profiles can be used as the basis for promoting policy of several urban agriculture types. According to the result, policy directions for facilitating urban agriculture were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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