To interact database data with GRID system, implementation and installation of data manipulation module which manipulates database data and its index is required. Developing a search system searching data on web-based database, and integrating it with grid system, it is possible that searching data on web and use it directly on GRID system without independent data module. So, we can build easy and effective grid system, and the system could have more flexible architecture adapting data change. In this paper, we propose a searching system which interacting web-based database with GRID systems. We integrated the searching system with a bio god system which runs virtual screening jobs. As a result, UB Grid (Universal Bio Grid) is constructed. Developer could reduce time and effort required to integrate web data to GRID system, and user could use UB Grid system easily and effectively.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.91-95
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2007
Main goal of web recommendation system is to study how user behavior on a website can be predicted by analyzing web log data which contain the visited web pages. Many researches of the web recommendation system have been studied. To construct web recommendation system, web mining is needed. Especially, web usage analysis of web mining is a tool for recommendation model. In this paper, we propose web recommendation system using grid based support vector machines for improvement of web recommendation system. To verify the performance of our system, we make experiments using the data set from our web server.
H.264/AVC offers a better encoding efficiency than conventional video standards by adopting many new encoding techniques. However, the advanced coding techniques also add to the overall complexity for H.264/AVC encoder. Accordingly, it is necessary to perform optimization to alleviate the level of complexity for the video encoder. The amount of computation for motion estimation is of particular importance. In this paper, we propose a diamond web-grid search algorithm combined with efficient stationary block skip method which employs full diamond and dodecagon search patterns, and the variable thresholds are used for performing an effective skip of stationary blocks. The experimental results indicate that the proposed technique reduces the computations of the unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search algorithm by up to 12% while maintaining a similar PSNR performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.41-49
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2008
In recent years, a life phenomenon using a workflow management tool in bioinformatics has been actively researched. Workflow management tool is the base which enables researchers to collaborate through the re-use and sharing of service, and a variety of workflow management tools including MyGrid project's Taverna, Kepler and BioWMS have been developed and used as the open source. This workflow management tool can model and automate different services in spatially-distant area in one working space based on the web service technology. Many tools and databases used in the bioinformatics are provided in the web services form and are used in the workflow management tool. In such the situation, the web services development and stable service offering for a sequence similarity search which is basically used in the bioinformatics can be essential in the bioinformatics field. In this paper, the similarity retrieval speed of biology sequence data was improved based on a Linux cluster, and the sequence similarity retrieval could be done for a short time by linking with the workflow management tool through developing it in the web services.
A computer program has been developed for the optimum design of prestressed concrete beams under flexure. Optimum values of prestressing force, tendon configuration, and cross-sectional dimensions are determined subject to constraints on the design variables and stresses. 28 constraints have been used including flexural stresses, cover requirement, the aspect ratios for top and bottom flanges and web part of a beam and ultimate moment. The objective function contains cost of concrete, prestressing force and formwork. Using this function, it is possible to obtain minimum cost design, minimum weight or cross-sectional area of concrete design and minimum prestressing force design. Besides the idealized I-shaped cross-section, which is widely used in literature, a general I-shaped cross-section with eight geometrical design variables are used here. Four examples, one of which is available in the literature and the others are modified form of it, have been solved for minimum cost and minimum cross-sectional area designs and the results are compared. The computer program, which employs modified grid search optimization method, can assist a designer in producing efficient designs rapidly and easily. Considerable savings in computational work are thus made possible.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.613-616
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2008
그리드는 분산된 이기종 자원을 활용하는 컴퓨팅 패러다임으로 초기 그리드 자원을 활용하기 위한 표준으로 OGSA(Open Grid Service Architecture)가 제안되었다. 글로버스 툴킷3은 사용자가 OGSA에 표준에 맞게 그리드를 구성할 수 있는 기능을 제공했다. 하지만 그 이후 웹 서비스 표준의 발전에 따라 그에 맞는 새로운 표준인 WSRF(Web Service Resource Framework)가 정의 되었고, 현재 WSRF 표준에 따라서 GT4가 개발되어 발표된 상황이다. 이에 본 논문에서는 기존의 OGSA 표준에 맞게 구축된 그리드 정보검색 서비스들을 WSRF 표준에 맞도록 새로운 표준 인터페이스를 정립하고, OGSA-DAI(Data Access & Integration) 컴포넌트를 통한 데이터 관리 기능을 추가함으로써 새로운 그리드 정보검색 서비스 프로토타입을 정의하고자 한다.
Kim, Jung-Sook;Lee, Hee-Young;Lee, Ya-Ree;Kim, Bo-Won
Journal of Korea Multimedia Society
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v.15
no.3
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pp.388-397
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2012
Recently, one of the received attraction fields in web based service is 'Human Relationship Service' that is called SNS. This relationship map service is able to deliver information to user more easily and visually because it is intuitive data that is linked with offline real world. While past map service put physical real information in the map, present map service is evolving into new communicative platform that expresses social relationship beyond simple search platform that shows real world. In this paper, we propose smart social grid system using sketch map that is based on online map service structure. This system has features such as standardized interface provision for various SNS, use to governance hub tool in case of establishing a personal network through expanded social grid, a role of bridge to mashup software linked with other SNS, user environment construction that reproduces social grid data, and the faster service setup by improved search technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.83-95
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2019
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
Purpose The purpose of this study is to examine the review of previous studies based on audiobooks, 1) using the IPA method, we examine the quality of audiobooks that listeners perceive as important and the quality of preferred audiobooks, 2) improvement directions for activating audio content and audiobook platform, to seek ways to establish strategic plans for the audiobook market. Design/methodology/approach This study conducted and experiment using three factors(usability, information and interaction) used in web service quality(WebQual). Usability consists of the availability of time, such as the use of audiobooks for hobbies and the ease of search. Information consists of the trends of the times, topics of converation and the latest trends. Interaction consists of the proportion and depth of celebrities. After that, grid analysis was performed using the traditional IPA method and the revised IPA method. It was judged that identifying and analyzing the preference for service provision and new content was more valuable than the Performance used in the existing method. Findings According to the results of the empirical analysis, it was found that the conversation material corresponding to informativity did not affect the audiobook during the online quality analysis. It is believed that improvements can be found through content production related to entertainment, webtoons, and general common sense that can increase listeners' interest. In addition, it was found that the advertising effect of celebrities corresponding to interactivity did not affect the results of this study, which should increase the concentration and immersion of listeners by increasing the technology for audiobooks.
Document classification based on emotional polarity has become a welcomed emerging task owing to the great explosion of data on the Web. In the big data age, there are too many information sources to refer to when making decisions. For example, when considering travel to a city, a person may search reviews from a search engine such as Google or social networking services (SNSs) such as blogs, Twitter, and Facebook. The emotional polarity of positive and negative reviews helps a user decide on whether or not to make a trip. Sentiment analysis of customer reviews has become an important research topic as datamining technology is widely accepted for text mining of the Web. Sentiment analysis has been used to classify documents through machine learning techniques, such as the decision tree, neural networks, and support vector machines (SVMs). is used to determine the attitude, position, and sensibility of people who write articles about various topics that are published on the Web. Regardless of the polarity of customer reviews, emotional reviews are very helpful materials for analyzing the opinions of customers through their reviews. Sentiment analysis helps with understanding what customers really want instantly through the help of automated text mining techniques. Sensitivity analysis utilizes text mining techniques on text on the Web to extract subjective information in the text for text analysis. Sensitivity analysis is utilized to determine the attitudes or positions of the person who wrote the article and presented their opinion about a particular topic. In this study, we developed a model that selects a hot topic from user posts at China's online stock forum by using the k-means algorithm and self-organizing map (SOM). In addition, we developed a detecting model to predict a hot topic by using machine learning techniques such as logit, the decision tree, and SVM. We employed sensitivity analysis to develop our model for the selection and detection of hot topics from China's online stock forum. The sensitivity analysis calculates a sentimental value from a document based on contrast and classification according to the polarity sentimental dictionary (positive or negative). The online stock forum was an attractive site because of its information about stock investment. Users post numerous texts about stock movement by analyzing the market according to government policy announcements, market reports, reports from research institutes on the economy, and even rumors. We divided the online forum's topics into 21 categories to utilize sentiment analysis. One hundred forty-four topics were selected among 21 categories at online forums about stock. The posts were crawled to build a positive and negative text database. We ultimately obtained 21,141 posts on 88 topics by preprocessing the text from March 2013 to February 2015. The interest index was defined to select the hot topics, and the k-means algorithm and SOM presented equivalent results with this data. We developed a decision tree model to detect hot topics with three algorithms: CHAID, CART, and C4.5. The results of CHAID were subpar compared to the others. We also employed SVM to detect the hot topics from negative data. The SVM models were trained with the radial basis function (RBF) kernel function by a grid search to detect the hot topics. The detection of hot topics by using sentiment analysis provides the latest trends and hot topics in the stock forum for investors so that they no longer need to search the vast amounts of information on the Web. Our proposed model is also helpful to rapidly determine customers' signals or attitudes towards government policy and firms' products and services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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