KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2972-2991
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2016
WLAN is the best choice in the place where complex network is hard to set up. Intelligent terminals are more and more assembled in some areas now. However, according to IEEE 802.11n/802.11ac, the access-point (AP) can only serve one user at a single frequency channel. The spectrum efficiency urgently needs to be improved. In theory, AP with multi-antenna can serve multiple users if these users do not interfere with each other. In this paper, we propose a user clustering scheme that could achieve multi-user selection through the mutual cooperation among users. We focus on two points, one is to achieve multi-user communication with multiple antennas technique at a single frequency channel, and the other one is to use a way of distributed users' collaboration to determine the multi-user selection for user clustering. Firstly, we use the CSMA/CA protocol to select the first user, and then we set this user as a source node using users' cooperation to search other proper users. With the help of the users' broadcast cooperation, we can search and select other appropriate user (while the number of access users is limited by the number of antennas in AP) to access AP with the first user simultaneously. In the network node searching, we propose a maximum degree energy routing searching algorithm, which uses the shortest time and traverses as many users as possible. We carried out the necessary analysis and simulation to prove the feasibility of the scheme. We hope this work may provide a new idea for the solution of the multiple access problem.
적응 분할 알고리즘은 국부 비 균질 영상에서 효율적인 표적 탐지를 위해 사용된다. 지금까지 영상 분할에 여러 가지 적응방법이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘이 레이다 표적 탐지에 바로 적용하기는 어려운데 이는, 레이다 자체 신호 특성 때문이다. 일반적으로 레이다 표적은 배경신호에 비해 상대적으로 적은 도수 함수를 갖고 있으며, 배경 분포는 외부환경에 따라 다양한 형태를 갖는다. 본 논문에서는 도수함수의 최대 값에서 우측 하향 직선인 히스토그램 현을 이용한 적응 표적분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 임계값 탐색에 사용되는 적용 현이 외부환경조건에 영향을 적게 받음으로 인해 다양한 레이다 환경에 최적인 임계 값을 선택한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존 표적분할알고리즘인 전역 임계 값 방법 및 분포 중앙값 추정방식에 비해 탐지성능측면에서 우수함을 보였다.
Background: The Internet has advantages in terms of accessibility and amount of information, and the search for health information over the Internet is increasing exponentially. The purpose of this study is to analyze the information generated about some dental treatment on the internet by year. Methods: Naver Knowledge (JisikIn in Korean) which is an interactive search service was selected as the first search site in Korea. Scaling, wisdom tooth extraction, and endodontic treatment that can be paid by Korean health insurance were selected. Finally, 4,729 questions about scaling, 23,963 wisdom teeth extraction questions and 17,733 endodontic treatment questions were extracted. The question contents, the information about the questioner and the answerer, and an error of answers were investigated. Frequency analysis was used and chi-square test was used if necessary. Results: The most frequently asked questions were discomfort and dissatisfaction after the treatment. The need for treatment was the second in questions of the wisdom tooth extraction and endodontic treatment, but the health insurance benefit was the second in dental scaling. Most of the questioners didn't disclose personal information. The public answered the most in 2013~2014, but the highest percentage of the respondents was experts in 2017. Responses were mostly personal experience, but showed a tendency to decrease with years, and professional knowledge showed an increasing tendency. The error of the answer has also gradually decreased. Conclusion: Questions about dental care over the Internet are increasing exponentially, experts are responding increasingly, and errors in answers are decreasing. Nevertheless, it is necessary to pay attention to the related expert group to prevent misinformation.
Objectives : The purpose of this study was to confirm the consumption trends of Korean medicine for health food consumption of consumers by using the Naver DataLab Shopping Insight service. Methods : In this study, the search data for the category of Korean herbal ingredients in the health food field of Naver Datalab shopping insight site was collected and sorted in order of frequency from August 1st, 2017 to June 22nd, 2022. The frequently searched keywords were organized based on the inclusion of Korean Pharmacopoeia (KP), Korean Herbal Pharmacopoeia (KHP), and Food Code. Results : 67,804 keywords were collected, and the most frequent keywords appearing for more than 200 days among the top 500 were 827 (1.184%). Among the frequent keywords, there were 149 keywords related to traditional medicine names included in the KP and KHP, and five prescriptions were included. 60 keywords were not included in the KP and KHP, and the keyword with the highest search frequency was "kujibbongnamu" (Maclura tricuspidata). Conclusions : The findings of this study provide information on the consumer's interest in traditional korean medicine (TKM) and natural products (NP), and can be used as a basis for understanding the demand for TKM and NP in the online shopping market.
Background: It is suggested that the decline in functional level due to aging influences the increase in traffic accidents among elderly drivers. Among the functions related to the driving behavior of older drivers, physical function is related to muscle strength and motor control, and aging causes deterioration of motor control and a defect in motor output variability. Method: Data Search The online databases used for literature search are PubMed, ProQuest(PML), NDSL, and literature searches were conducted from April 19 to April 26, 2022. For the search, 'aging', 'driving', and 'braking' were used in the investigation. Results: The physical functions related to the braking ability of elderly drivers were analyzed in muscle strength, reaction ability, motor control, and other related factors. In terms of muscle strength, 3 studies analyzed the above factors. 8 studies analyzed the above factors for response ability. For motor control, two studies analyzed the above factors. In addition, related factors were analyzed in one piece. Conclusion: As a result of the analysis, physical function for reaction ability showed the highest frequency, followed by the strength item with the highest frequency. This study suggests that factors that can increase physical function must be included in the development of a rehabilitation program for the driving ability of the elderly.
웹의 발달로 텍스트 등으로 이루어진 비정형 데이터의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 웹상에서 사용자들이 작성한 대부분의 비정형 데이터는 사용자의 주관이 담겨져 있어 이를 적절히 분석할 경우 사용자의 취향이나 주관적인 관점 등의 아주 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 이러한 비정형 텍스트 문서를 다양한 차원으로 분석하기 하는데 OLAP(온라인 분석 처리)의 다차원 데이터 큐브 기술을 활용한다. 다차원 데이터 큐브는 간단한 문자나 숫자 형태의 정형적인 데이터에 대해 다차원 분석하는데 널리 사용되었지만, 텍스트 문장으로 이루어진 비정형 데이터에 대해서는 활용되지 않았다. 이러한 텍스트 데이터베이스에 포함된 정보를 다차원으로 분석하기 위한 방법으로 텍스트 큐브 모델이 최근에 제안되었는데, 이 텍스트 큐브는 정보 검색에서 널리 사용하는 용어 빈도수(Term Frequency)와 역 인덱스(Inverted Index)를 측정값으로 이용하여 텍스트 데이터베이스에 대한 다차원 분석을 지원한다. 이 논문에서는 이러한 다차원 텍스트 큐브를 활용하여 실제 서비스되고 있는 호텔 정보 공유 사이트의 리뷰 데이터 분석에 활용하였다. 이를 위해 호텔 리뷰 데이터에 대한 다차원 텍스트 큐브를 생성하였으며, 이를 이용하여 다차원 키워드 검색 기능을 제공하여 사용자 중심의 의미있는 정보 검색이 가능한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템에 대해 다양한 실험을 수행하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 실효성을 검증하였다.
This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.
The purpose of this study was to 1) segment female adolescent consumers into consumer groups displaying different consumer decision-making styles 2) to determine the consumer characteristics(clothing involvement information search store patronage and demographic variables) that related to each consumer segment and 3) to identify the interrelationship between the consumer characteristics. Decision-making styles were measured by 32 seven-point Likert type scales adapted from Sproles & Kendall and Shim & Kot A total of 78 statements dealing with three aspects of consumer characteristics was adapted from previous research. Data were collected from 567 2nd grade female middle and high school students in Seoul via self-administered questionnaires. and were analysed by frequency factor analysis ANOVA cluster analysis χ2 -test and Duncan's multiple range test. The results of this study were as follows: As a results of cluster analysis and ANOVA on seven factors of desion-making styles(1. brand-consiousness 2. novelty/fashion-consciousness 3. recreational/hedonis-tic orientation, 4. impulsive/carelessness, 5. price-consciousness/value-for-money, 6. perfectionism/high quality orientation 7. habitual/brand-royal consciousness) three consumer groups were identified and labeled as puality-oriented/non-utlitarian shoppers price-oriented shoppers and apathetic shoppers. Quality-oriented/non-utilitarian shoppers showed the highest clothing involvement scores of all aspects the highest consumer knowledge/experience most active ongoing information search and prepurchase information search. They preferred department store and franchise store for apparel shopping and considered service/reliability atmosphere variety of goods as important store attributes, Price-oriented shoppers showed prepurchase information search and planned purchase behavior actively. They preferred factory outlet store specialty stre and considered price very important as store attributes. Apathetic shoppers showed the lowest scores of all aspects of clothing involvement and most passive behavior in information search activities except showing the highest planned purchase. They preferred regional markets.
For the purpose of drawing a representative type of utilizing idle farmlands, this study collected and analyzed newspaper articles about cases of utilizing idle farmlands in the past decade using Internet search engines. Prior to this, it clarified a concept of idle farmlands to raise accuracy of searching articles, and selected NAVER as a search engine. It set "idle farmland", "abandoned land", and "utilizing" as basic search words in search option, and also set search period from 1st of January in 2004 to 31st of December in 2013. This study primarily searched 1,593 articles, and extracted 165 articles excluding overlapped and unrelated articles. Furthermore, it investigated extracted articles by date, media, headline, content of use, region(province), particular area(city and country), main agent, item and keyword 1, 2, 3 for proper use. This study also examined frequencies by year according to indoor and outdoor environment as well as regional differences through frequencies by regional groups and chronology. Furthermore, it drew a diagram of frequency flow of keyword 2, 3 with each keyword 1 as the central figure in order to draw various types of using idle farmlands. Through the diagrams, this study drew 9 using types such as (1) community service. agriculture type, (2) high income. agriculture type, (3) sightseeing. landscape. agriculture type, (4) livestock. agriculture type, (5) weekend farm type, (6) high income. woodland type, (7) ecology. landscape. woodland type, (8) agricultural work-study type, (9) ecological environment type.
비동기 W-CDMA를 위한 셀 탐색 방법은 슬롯 동기 과정(stage 1), 그룹 확인 및 프레임 동기 과정(stage 2), 긴 코드 동기 과정(stage 3)으로 구성되어있다. 특히 이동국에 전력이 처음 들어왔을 때 수행되는 셀 탐색을 초기 셀 탐색이라 한다. 초기 셀 탐색에서는 이동국의 초기 주파수 오차와 시간 오차에 의해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 동기 오류 중 초기에 클럭 발생기에 의해 유발되는 시간 오차를 보상해주기 위해 시간 동기 블록을 적용한 초기 셀 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 시간 동기 블록이 슬롯 동기 과정에서 할당된 슬롯 시작점을 기준으로 동기 추적 과정을 수행하므로 stage 2와 stage 3에서의 시간 오차를 보상하게 된다. 제안된 초기 셀 탐색 방법을 사용할 경우, 시스템의 시간 오차가 ${\pm}T_c$/2일 때, 기존 방식보다 최대 1.5dB의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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