KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.305-318
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2022
Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.
Decarbonization and energy transition can be considered as a main concern even for the oil industry. One of the initiatives to reduce emissions under studies considers the use of renewable energy as a complimentary supply of electric energy of the production platforms. Wind energy has a higher TRL (Technology Readiness Level) than other types of energy converters and has been considered in these studies. However, other types of renewable energy have potential to be used and hybrid concepts considering wind platforms can help to push the technological development of other types of energy converters and improve their efficiency. In this article, a preliminary hydrodynamic assessment of a new concept of hybrid wind and wave energy conversion platform was performed, in order to evaluate the potential of wave power extraction. A multiple OWCs (Oscillating Water Column) WEC (Wave Energy Converter) design was adopted for the analysis and some simplifications were adopted to permit using a frequency domain approach to evaluate the mean wave power estimation for the location. Other strategies were used in the OWC design to create resonance in the sea energy range to try to maximize the potential power to be extracted, with good results.
Purpose: This research delves into the various factors that influence the performance of restaurant businesses on social commerce platforms in Bangkok, Thailand. The study considers both internal and external factors, including but not limited to business characteristics and location. Moreover, this research also analyzes the effects of employing multiple social commerce platforms on business efficiency and explores the underlying reasons for such effects. Research design, data, and methodology: Restaurants can be classified into different price ranges: low, medium, and high. To further investigate, we employed natural language processing AI to analyze online reviews and evaluate algorithm performance using machine learning techniques. We aimed to develop a model to gauge customer satisfaction with restaurants across different price categories effectively. Results: According to the research findings, several factors significantly impact restaurant groups in the low and mid-price ranges. Among these factors are population density and the number of seats at the restaurant. On the other hand, in the mid-and high-price ranges, the price levels of the food and drinks offered by the restaurant play a crucial role in determining customer satisfaction. Furthermore, the correlation between different social commerce platforms can significantly affect the business performance of high-price range restaurant groups. Finally, the level of online review sentiment has been found to influence customer decision-making across all restaurant types significantly. Conclusions: The study emphasizes that restaurants' characteristics based on their price level differ significantly, and social commerce platforms have the potential to affect one another. It is worth noting that the sentiment expressed in online reviews has a more significant impact on customer decision-making than any other factor, regardless of the type of restaurant in question.
최근 개인방송 플랫폼을 통해 업로드 되는 콘텐츠가 증가함에 따라 시청자의 편의를 위해 하이라이트 영상을 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 영상의 하이라이트 위치를 자동으로 예측하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 채팅과 오디오 정보를 이용하며 양방향 LSTM을 사용해 영상의 흐름을 이해한다. 또한 콘텐츠의 종류에 따라 단기적 흐름과 함께 중장기적 흐름을 파악하는 다중 시구간 모델도 함께 제안한다. 제안한 모델은 개인방송 플랫폼을 통해 중계된 e스포츠와 야구경기 영상들을 이용하여 평가하였으며, 다중 시구간 정보를 활용하는 것이 하이라이트 예측에 유용함을 보였다.
In this study, the program to investigate the multiple body interaction effects between a floating platform and a shuttle tanker considering the coupled effect of hull (FPSO) with mooring lines and risers was developed. The coupled analysis program, which is called WINPOST-MULT using the hydrodynamic analysis results by WAMIT, was made. For the verification of WINPOST-MULT by means of numerical experiments, two multiple-body models of an FPSO-FPSO and an FPSO-shuttle tanker system are adopted. With the FPSO-FPSO model and a two-mass-spring system to idealize two identical bodies for the 100-year storm wave condition in GOM, the numerical simulations were performed to investigate the interaction effects between two identical bodies. For the more reality, the coupled analysis for the FPSO-shuttle tanker model in the tandem arrangement was carried out in the consideration of the environmental condition of the West Africa Sea as a rather mild condition. Through the case studies with interaction effect and without interaction effect by the iteration method and the combined method, it is verified that the program is a very useful tool for the analysis of the interaction problem of multiple-body system and the coupled problem of the hull/mooring/riser.
맡은 사용자 영역의 프로그램들이 확장성과 성능 향상을 목적으로 다중 프로세스 모델에서 다중 스레드 모델로 바뀌고 있다. 웹 서버도 폭발적으로 증가하는 사용자 요청을 수용할 수 있도록 확장성과 성능 향상을 위해서 다중 스레드 모델을 적용하였다. 본 논문에서는 다중 프로세스 모델을 적용한 웹 서버와 다중 프로세스/다중 스레드 모델을 적용한 웹 서버에 대한 성능을 여러 운영체제 환경에서 평가하였다. 실험 결과 전체적으로 다중 프로세스 모델이 다중 스레드 모델보다 더 좋은 성능과 안정성을 보였다.
This paper presents the visualization method of the KAIST interactive bicycle simulator. The simulator consists of two bicycles of 6 DOF and 4 DOF platforms, force feedback handlebars and pedal resistance systems to generate motion feelings; a real-time visual simulator, a HMD and a beam projection system; and a 3D sound system. The system has an integrating control network with the server-client network structure for multiple simulators. The visual simulator generates dynamic images in real-time while communicating with other modules of the simulator. The operator of the simulator can have realistic visual experience of riding on a velodrome or through the KAIST campus, while being able to watch the other bicycle with an avatar.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권4호
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pp.411-430
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2019
Tumor development is driven by complex combinations of biological elements. Recent advances suggest that molecularly distinct subtypes of breast cancers may respond differently to pathway-targeted therapies. Thus, it is important to dissect pathway disturbances by integrating multiple molecular profiles, such as genetic, genomic and epigenomic data. However, missing data are often present in the -omic profiles of interest. Motivated by genomic data integration and imputation, we present a new statistical framework for pathway significance analysis. Specifically, we develop a new strategy for imputation of missing data in large-scale genomic studies, which adapts low-rank, structured matrix completion. Our iterative strategy enables us to impute missing data in complex configurations across multiple data platforms. In turn, we perform large-scale pathway analysis integrating gene expression, copy number, and methylation data. The advantages of the proposed statistical framework are demonstrated through simulations and real applications to breast cancer subtypes. We demonstrate superior power to identify pathway disturbances, compared with other imputation strategies. We also identify differential pathway activity across different breast tumor subtypes.
With the increased number of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) datasets in public repositories, integrative analysis of multiple scRNA-seq datasets has become commonplace. Batch effects among different datasets are inevitable because of differences in cell isolation and handling protocols, library preparation technology, and sequencing platforms. To remove these batch effects for effective integration of multiple scRNA-seq datasets, a number of methodologies have been developed based on diverse concepts and approaches. These methods have proven useful for examining whether cellular features, such as cell subpopulations and marker genes, identified from a certain dataset, are consistently present, or whether their condition-dependent variations, such as increases in cell subpopulations in particular disease-related conditions, are consistently observed in different datasets generated under similar or distinct conditions. In this review, we summarize the concepts and approaches of the integration methods and their pros and cons as has been reported in previous literature.
Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers are becoming increasingly sophisticated, equipped with advanced features and precise specifications, thus demanding efficient and high-performance hardware platforms. This paper presents the design and implementation of a Field-Programmable Gate Array (FPGA)-based GNSS receiver development platform for multi-band signal processing. This platform utilizes a FPGA to provide a flexible and re-configurable hardware environment, enabling real-time signal processing, position determination, and handling of large-scale data. Integrated signal processing of L/S bands enhances the performance and functionality of GNSS receivers. Key components such as the RF frontend, signal processing modules, and power management are designed to ensure optimal signal reception and processing, supporting multiple GNSS. The developed hardware platform enables real-time signal processing and position determination, supporting multiple GNSS systems, thereby contributing to the advancement of GNSS development and research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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