Although the network environment is gradually improving, the virtual nature of the network is still the same fact, which has brought a great influence on the supervision of Weibo network public opinion dissemination. In order to reduce this influence, the user information of Weibo network public opinion dissemination is studied by using Python technology. Specifically, the 2019 "Ethiopian air crash" event was taken as the research subject, the relevant data were collected by using Python technology, and the data from March 10, 2019 to June 20, 2019 were constructed by using the implicit Dirichlet distribution topic model and the naive Bayes classifier. The Weibo network public opinion user identity graph model under the "Ethiopian air crash" on June 20 found that the public opinion users of ordinary netizens accounted for the highest proportion and were easily influenced by media public opinion users. This influence is not limited to ordinary netizens. Public opinion users have an influence on other types of public opinion users. That is to say, in the network public opinion space of the "Ethiopian air crash," media public opinion users play an important role in the dissemination of network public opinion information. This research can lay a foundation for the classification and identification of user identity information types under different public opinion life cycles. Future research can start from the supervision of public opinion and the type of user identity to improve the scientific management and control of user information dissemination through Weibo network public opinion.
The software streaming technology enables telematics software to be automatically updated through a wireless network. When the software starts running, software streaming system inspects its version and then, automatically download latest one. The software streaming system breaks the software into several pieces that are streamed to the user as needed. In this way, software streaming system can improves the telematics application load time while updating the software through wireless network. In our experiments, the application load time was reduced about 7 times compared to downloading whole software at best case.
This paper deals with a denial of service is about without permission knocking off service, for example through crashing the whole system. Another definition is that denial of service is seeing to that someone don't get what they paid for. The Network Denial of service Attack Detection System designed and implemented through suggested algorithm can detect attacking from the outside among denial of service attacks. It shown that designed system gives the system administrator the opportunity to detect denial of service attack.
The mixture model is a very powerful and flexible tool in clustering analysis. Based on the Dirichlet process and parsimonious Gaussian distribution, we propose a new nonparametric mixture framework for solving challenging clustering problems. Meanwhile, the inference of the model depends on the efficient online variational Bayesian approach, which enhances the information exchange between the whole and the part to a certain extent and applies to scalable datasets. The experiments on the scene database indicate that the novel clustering framework, when combined with a convolutional neural network for feature extraction, has meaningful advantages over other models.
This paper gives an overview and developing status of the on-board Automatic Train Control (ATC) System employed to control the Urban Maglev vehicle in Korea. In the construction of demonstration line for Urban Maglev Program, the Daewoo Engineering Company (DEC) has participated as a supplier of the whole ATC System since 2009. According to the contract with Korea Rail Network Authority, DEC is under progress for the development of the whole ATC system including Safety Integration Level (SIL) assessment from the ISA, which is followed by the international standards IEC62278, IEC62279, and EN50129. Once the Urban Maglev Program is completed successfully in 2013, the developed system will be the first localized whole ATC system which has SIL assessment and commercial operation experience in Korea.
In this research, we propose a methodology for assessing security vulnerability of the national defense intelligence system, considering not only target elements but also the interconnection relationship of the whole system. Existing approaches decide the security vulnerability of the whole system by assessing only target elements. However, those approaches have an issue with potentially showing the same outcome for the systems that have identical target elements but the different types of interconnection relationships. We propose a more practical assessment method which takes the interconnection relationship of a whole system into consideration based on the concept of SNA(Social Network Analysis).
Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-fransform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this condition of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
신규 무선 네트워크 기술의 발전은 현재의 단일 네트워크 위주의 구성을 가진 무선 서비스 사업자에 새로운 다중 네트워크 (Heterogeneous Network) 환경을 맞이하게 하였다. 또한 무선 통신 사용자 수는 계속적인 증가추세에 있고 사용자들이 원하는 서비스의 종류 또한 계속적으로 다양해지고 있으며 사용자가 기대하는 서비스의 질과 수준 역시 높아지고 있다. 이에 무선 서비스 사업자들은 사용자들의 높아진 서비스 품질을 만족시키고 새로운 형태의 서비스를 안정적으로 공급하며, 현재의 네트워크와 신규 네트워크의 조화로운 운용을 위해 새로운 형태의 운용 구조 (Operation Framework)를 필요로 한다. 본 논문에서는 네트워크간의 비용/효용에 대한 한계 비용 (Marginal Cost) 산정 기법을 도입하여 서비스에 따른 최적 네트워크 운용 기법에 대해 논술한다.
A "task network" is a type of social network that consists of experts who exchange professional help and advice regarding executing tasks. In this study, we investigate the task network used within the IS department of a national bank in Korea. We identify how this network moderates the influence of computer-mediated communication (CMC) technology on an individual s task performance. Size, density, and centrality were measured as the characteristics of a personal task networks. Size equates to the total number of colleagues who work with a specific member for a certain project. Density is the ratio of the number of actual relationships to the total number of available relationships. Centrality defines whether an individual s position is in the exact center of whole network, and is measured by betweenness centrality, meaning the position one member holds between others in a network. Our findings conclude that the conditions - the larger the size of the task network, the smaller its density and the higher its level of centrality - lead to more benefits of using CMC media. Further, this positive effect of CMC is more noticeable when it provides synchronicity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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