본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
Role of environments is one of today's most widely discussed and debated topic in the field of extra-galactic astronomy. Extreme morphology-density relations found in low-mass galaxies are considered to be the result of an effective role played by environment in the evolution of these galaxies. I will present the results from our dedicated study of early-type dwarf galaxies (dEs) in different environments using imaging and spectroscopic data. We find that Virgo cluster dEs have a variety of structural and kinematic properties. A significant fraction of dEs possesses disk features, such as spiral arm and bar, while a central nucleus seems to be universal in these low mass galaxies. We also find that a majority of dEs are fast rotator and their rotation curves are much steeper than that of spiral galaxies of similar mass. Finally I will discuss how the different environmental mechanisms, i.e., gas-stripping or tidal interaction, can contribute to form heterogeneous dEs in Virgo cluster.
NFC 스마트폰의 보급 증가는 앱과 연계하여 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 단순한 인터넷 서비스를 개인화 서비스로 변화 시킬 것으로 예상되고 있다. 본 논문은 정보 접근을 위한 NFC 태그의 정보를 이용하여 유사정보를 활용할 수 있도록 검색 정보를 군집하는 시스템 모델을 제안한다. 제안된 모델을 NFC 태그에서 제공하는 정보를 이용하여 유사 정보를 검색할 수 있다. 또한 검색된 유사정보를 사용자가 활용할 수 있도록 주제별 군집할 수 있다.
Solving the disclosure problem of sensitive information with the k-nearest neighbor query, location dummy technique, or interfering data in location-based services (LBSs) is a new research topic. Although they reduced security threats, previous studies will be ineffective in the case of sparse users or K-successive privacy, and additional calculations will deteriorate the performance of LBS application systems. Therefore, a model is proposed herein, which is based on geohash-encoding technology instead of latitude and longitude, memcached server cluster, encryption and decryption, and authentication. Simulation results based on PHP and MySQL show that the model offers approximately 10× speedup over the conventional approach. Two problems are solved using the model: sensitive information in LBS application is not disclosed, and the relationship between an individual and a track is not leaked.
우리나라는 지속적인 저출산과 고령화로 인해 지방 소멸 위험지역이 점차 늘어나고 있다. 본 연구는 지방 소멸과 관련된 다양한 요인을 '인구 소멸'이라는 키워드를 포함하는 신문 기사에 대한 토픽모델링을 통해 발견하고, 추출된 토픽과 관련된 공공 데이터를 수집하여 비슷한 특징을 가지는 지역을 묶는 군집분석을 수행한다. 그리고 지방소멸위험지수로 분류된 소멸 위험지역과 군집분석 결과를 비교한다.
A large-scale analysis to evaluate complex material and structural behaviors is one of interesting topic in diverse engineering and scientific fields. Also, the utilization of massively parallel processors has been a recent trend of high performance computing. The objective of this paper is to introduce a parallel process system which consists of general purpose finite element analysis solver as well as parallelized PC cluster. The later was constructed using eight processing elements and the former was developed adopting both hierarchical domain decomposition method and balancing domain decomposition method. Then, to verify the efficiency of the established system, it was applied for structural analysis of steam generator in nuclear power plant. Since the prototypal evaluation results agreed well to the corresponding reference solutions it is believed that, after reinforcement of PC cluster by increasing number of processing elements, the promising parallel process system can be utilized as a useful tool for advanced structural integrity evaluation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.
본 연구는 코로나19 팬데믹 상황이 심각하였을 때, 대중들의 관심도가 높은 코로나19 백신과 관련한 대량의 언론 보도 프레임을 분석하여, 위기커뮤니케이션의 핵심 요소로서 바람직한 언론의 역할과 방향성을 모색하기 위해 수행되었다. 본 연구의 기간은 코로나19 백신 개발이 가시화되기 시작한 2020년 11월부터 2021년 6월까지 8개월이며, 연구 대상은 대중 신뢰도 및 이용도 순위에 따라 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레로 설정하였다. 결과의 정확성 및 효율성을 제고하기 위해 최신 빅데이터 연구 기법인 구조적 토픽 모델링(STM) 및 의미연결망 분석 기법을 활용하였다. 연구결과, 구성 단어들의 명확한 군집도 및 중심성 분석값을 기반으로 각 언론사 당 16개 프레임, 총 64개의 유의미한 프레임이 도출되었다. 또한 프레임의 구성 정도 및 내용에 대한 차이를 확인하기 위해 4개 언론사를 비교 분석하였으며, 모든 언론사마다 유의미한 차이가 없음을 확인하였다.
본 논문은 군집과 위키피디아(Wikipedia)를 이용하여 문서를 군집하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해를 이용하여 군집을 대표할 수 있는 군집 주제(topic)의 개념을 잘 표현할 수 있으며, 위키피디아의 동음이의어를 사용함으로써 문서와 군집 간의 의미관계를 고려하지 않는 용어집합(bag-of-words) 문제를 해결할 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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