The emergence of Web 2.0 technologies, such as blogs and wiki, enable even naive users to easily create and share content on the Web using freely available content sharing tools. Wide availability of almost free data and promiscuous sharing of content through social networking platforms created a content borrowing phenomenon, where the same content appears (in many cases in the form of extensive quotations) in different outlets. An immediate side effect of this phenomenon is that identifying which content is re-used by whom is becoming a critical tool in social network analysis, including expert identification and analysis of information flow. Internet-scale reuse detection, however, poses extremely challenging scalability issues: considering the large size of user created data on the web, it is essential that the techniques developed for content-reuse detection should be fast and scalable. Thus, in this paper, we propose a $qSign_{lsh}$ algorithm, a mechanism for identifying multi-sentence content reuse among documents by efficiently combining sentence-level evidences. The experiment results show that $qSign_{lsh}$ significantly improves the reuse detection speed and provides high recall.
Nam, Jenie;Kim, Young Jae;Lee, Seung Hyun;Kim, Kwang Gi
Journal of Multimedia Information System
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v.3
no.3
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pp.47-52
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2016
This research paper examines the usage of graphic imaging in Holographic Projections to further advance the medical field. It highlights the importance and necessity of this technology as well as avant-garde techniques applied in the process of displaying images in digital holography. This paper also discusses the different types of applications for holograms in society today. Different tools were utilized to transfer a set of a cancer patient's brain tumor data into data used to produce a 3D holographic image. This image was produced through the transfer of data from one program to another. Through the use of semi-automatic segmentation through the seed region method, we were able to create a 3D visualization from Computed Tomography (CT) data.
Hidden Markov Model is one of the most successful and popular tools for modeling real world sequential data. Real world signals come in a variety of shapes and variabilities, among which temporal and spectral ones are the prime targets that the HMM aims at. A new problem that is gaining increasing attention is characterizing missing observations in incomplete data sequences. They are incomplete in that there are holes or omitted measurements. The standard HMM algorithms have been developed for complete data with a measurements at each regular point in time. This paper presents a modified algorithm for a discrete HMM that allows substantial amount of omissions in the input sequence. Basically it is a variant of Baum-Welch which explicitly considers the case of isolated or a number of omissions in succession. The algorithm has been tested on online handwriting samples expressed in direction codes. An extensive set of experiments show that the HMM so modeled are highly flexible showing a consistent and robust performance regardless of the amount of omissions.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.506-509
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2000
현대 사회는 컴퓨터와 인터넷을 이용한 정보 교환이 필수적이다. 이러한 정보 교환은 기본적으로 해킹 및 불법적인 접근으로 보호되어야 하며, 이러한 불법적인 접근으로부터 정보를 보호하기 위해 정보보안 제품들이 많이 개발되어 있다. 본 연구에서는 기존의 개발된 보안 제품들이 UNIX 혹은 Windows 계열에서 개발되었다 할지라도 TCP/IP를 기반으로 하는 제품들에 대해서 내부적으로 전송되는 데이터들에 대해 보안 기능 및 무결성 기능을 실시간 및 자동으로 탐지하는 도구를 개발하는데 있다. 기존의 보안 제품들은 응용 계층 및 IP 계층에서 인증 및 보안 기능을 수행하는 제품들이 많이 개발되었는데, 본 연구에서는 응용계층과 IP 계층 모두에서 개발된 보안 제품들에 대해 자동으로 탐지하는 모듈을 Linux 환경에서 구현하였다. 그리고 관리자의 편리한 검증을 위해 다양한 인터페이스 환경을 제공하는 모듈을 추가하였다.
Today, It is difficult to search the various and numerous information efficiently. For this reason, Semantic Web emerged to provide searching services more easily through the structuring of a variety of unstructured format data and the definition of meaningful relationships between information. Especially, definition of relationship and meaning among resources is significant to share and infer related information. Ontology modeling plays just that role. Weapon parts development information is unstructured and dispersed all over. There are many difficulties in finding desired information, leading to getting improper outcomes. In this paper, we present an intuitive ontology model with weapon parts development information including the multi-dimensional information analysis and expansion of the relevant information. This study build up a ontology model through creating class and hierarchy about parts information and defining the properties of classes with Ontology Development 101[1] procedures using Protégé tools. The ontology model provides users with a platform on which search of needed information can be easy and efficient.
We have heard about several keywords of the fourth industrial revolution such as automation, artificial intelligence and connectivity. And electronic publishing systems and ebooks will enable us to experience a new industrial revolution without discrimination. On that level, it is necessary to study a method of automatic accessibility tool for electronic publishing. There are some studies on accessibility standard specifications, accessibility guidelines, and accessibility certificate criteria. but there is little research about automatic inspection tools in electronic publishing area. This paper proposed a library for accessibility inspector of EPUB and its components based on IDPF EPUB accessiblity guidelines and TTA accessibility certificate criteria for reading disabled people. After implementing the library that can be connected to SIGIL, which is the most widely used in Korea, we verified its functionality and its coverage with Korean commercial EPUB files.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.375-389
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2000
Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.13-16
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2004
크로소프트사의 Windows 2000계열 서버에 비해 업데이트가 쉽지 않아 리눅스기반 시스템 관리자는 다른 계열의 운영체제에 비해 좀 더 숙달된 관리 기술이 요구된다. 특히 인터넷을 통한 자동화된 업데이트를 지원하는 윈도우계열에 비하면 많은 노력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 리눅스 기반 시스템 관리자들이 리눅스 서버 보안 강화를 위한 한 방편으로 시스템 및 네트워크 모니터링 도구를 이용한 방법을 제시하고자 한다. 많은 모니터링 도구중에서 공격자들이 흔히 시도하는 방법에 따라 모니터링 도구들을 제시하고 특징이나 역할을 설명하여 리눅스 서버 보안 강화를 위한 도구 선택에 있어 하나의 방향을 될 수 있도록 하고자 한다 이러한 도구의 제시는 리눅스 서버 관리자들이 보안 강화시 보다 신속하고 정확하게 대처가 가능할 것이다.
Video coding technologies are progressively becoming more efficient and complex. The Versatile Video Coding (VVC) is a new state-of-the art video compression standard that is going to be a standard, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. To explore the future video coding technologies beyond the HEVC, numerous efficient methods have been adopted by the Joint Video Exploration Team (JVET). Since then, the next generation video coding standard named as VVC and its software model called VVC Test Model (VTM) have emerged. In this paper, several important coding features for motion estimation and motion compensation in the VVC standard is introduced and analyzed in terms of the performance. Improved coding tools introduced for ME and MC in VVC, can achieve much better and good balance between coding efficiency and coding complexity compared with the HEVC.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1156-1157
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2013
The mobile application market has been growing extensively in recent years. Currently, Apple's App Store has more than 400,000 applications and Google's Android Market has above 150,000 applications. Such growth in volumes of mobile applications has created a need to develop a recommender system that assists the users to take the right choice, when searching for a mobile application. In this paper, we study the recommendation system building tools based on collaborative filtering. Specifically, we present a study on comparison analysis of collaborative filtering in Java and R statistical software. We implement the collaborative filtering using Java's Apache Mahout and R's recommenderlab package. We evaluate both methods and describe the advantages and disadvantages of using them in order to implement collaborative filtering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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