Internet is a part of our common life and tremendous information is cumulated. In these trends, the personalization becomes a very important technology which could find exact information to present users. Previous personalized services use content based filtering which is able to recommend by analyzing the content and collaborative filtering which is able to recommend contents according to preference of users group. But, collaborative filtering needs the evaluation of some amount of data. Also, It cannot reflect all data of users because it recommends items based on data of some users who have similar inclination. Therefore, we need a new recommendation method which can recommend prefer items without preference data of users. In this paper, we proposed the apparel coordination system using personalized preference on the semantic web. This paper provides the results which this system can reduce the searching time and advance the customer satisfaction measurement according to user's feedback to system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.10
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pp.2952-2958
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2009
This study was to examine the effectiveness of brainwave training by observing the pre and post brainwave measurement results of about 48 (experimental group 24, comparative group24) subjects who have shown resistancestress and student assessment. The study took place at neuro-training center in P city I, during Jul. 2008 and Dec. 2008. As the brainwaves are adjusted by Brain Quotient, the tool used to measure the student assessment was 5Likert Scale questionnaire. The result confirmed the differences of both resistance stress quotient and student assessment. The result of the study suggest brainwave technique's possibility in positively affecting the subjects" resistance stress quotient and student assessment. This study revealed meaningful relation between neurofeedback training and stress among several categoties, while suggesting follow-up researches figuring out more detailed explanations.
In this paper, the features which are thought to be used by humans based on the psychological experiment of human information processing are applied to character recognition problem. Man will deal with a little large area information as well as pixel by pixel information. Therefore we define the feature that represents a little wide region I information called region feature, and combine the features derived from region feature and pixel by pixel features that have been used by now. The features we used are the result of region feature based preanalysis, mesh with region attributes, cross distance difference and gradient. The training and test data in the experiment are handwritten Korean alphabets, digits and English alphabets, which are trained on neural network using back propagation algorithm and recognition results are 90.27-93.25%, 98.00% and 79.73-85.75%, respectively Experimental results show that the feature we are suggesting in this paper is 1-2% better than UDLRH feature similar in attribute to region feature, and the tendency of misrecognition is more easily acceptable by humans.
This study conducted MBTI test of freshmen majoring in skin care who studied skin care curriculum to reveal the characteristics of the students, and analyzed their adaptation to university life a year later. It conducted a 4-year follow-up survey of 261 freshmen majoring in skin care from 2016 to 2019, followed by data coding and data cleaning, and analyzed them using the SPSS V. 21.0 statistical package program. As a result, freshmen majoring in skin beauty prefer a wide range of interpersonal relationships and like to understand and learn from experience, and they can see that they have many tendencies to prepare and carry out everything in advance, and to be productive and purposeful.
Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.
In diffusing an information systems(IS), the provider of the IS can be more effective if they can identify user groups who can adopt the system early. By focusing on the user groups, system providers can encourage them to adopt the IS. After the early adopters adopt an IS, the diffusion of the system to other groups can be easier by early adopters' voluntary advertisement and help in adopting the IS. Instead of discrete choice methods which are usually used for this purpose, we suggest a decision tree method. Compared to discrete choice methods, this method is more accurate for prediction and can easily identify non-linear segments of groups. By testing the data of adopters of an IS in agricultural business, we show the excellence of this method in identifying target groups to focus on. This method would help system providers to diffuse their systems by starting from early adopters.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.141-148
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2011
Support vector machines have been extensively studied and utilized in pattern recognition area for years. One of interesting applications of this technique is music/speech classification for a standardized codec such as 3GPP2 selectable mode vocoder. In this paper, we propose a novel approach that improves the speech/music classification of support vector machines. While conventional support vector machine optimization techniques apply during training phase, the proposed technique can be adopted in classification phase. In this regard, the proposed approach can be developed and employed in parallel with conventional optimizations, resulting in synergistic boost in classification performance. We first analyze the impact of kernel width parameter on the classifications made by support vector machines. From this analysis, we observe that we can fine-tune outputs of support vector machines with the kernel width parameter. To make the most of this capability, we identify strong correlation among neighboring input frames, and use this correlation information as a guide to adjusting kernel width parameter. According to the experimental results, the proposed algorithm is found to have potential for improving the performance of support vector machines.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.4
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pp.471-478
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2009
In this paper, we intend to relive game addiction by educating game programming for students that suffer from game addiction. We had analyzed popular games at the present day and extracted factors related to information education from game programming tool. In addition, we had designed the practical lesson plan based on the instructional design model. We had applied the game programming project to students for a year and the results were as follows. First, we verified the drop of addiction propensity by performing the examination of game addiction scale with before and after T-test. Second, according to the results of analysis based on grounded theory, it saved game time and relieved game addiction. In conclusion, this study shows that the game programming project relieved game addiction.
For the purpose of turning learners' locus of control into internal-controllable variables, counseling materials were developed, and attribution counseling was given. The counseling effects were practically confirmed by way of teaching and evaluation in the actual classes, and furthermore the efforts to provide learners with successful experiences in learning were repeatedly made. As a result, the conclusions are as follows: 1. The procedure of Individual counseling for learning attribution based on individual standard grades and data of the variable order of merit apparently shows learners that if learners are to try their best in learning, they will surely go far in terms of learning in the near future. 2. The procedure of Individual counseling for teaming attribution based on achievement distribution in individual behavior-oriented fields suggests to learners that how to learn is as important as how much effort they make. Surely enough, learners are required to make more effective and efficient efforts, considering their own learning abilities. 3. With the above 1, 2 procedures involved, learners have attributed locus of causality in achievement to their internal-controllable causes. 4. With preparatory assignments according to learner's abilities provided, even slower learners came to be assured that their constant efforts could give rise to success in learning achievement. 5. Above all, it was confirmed that the learners' struggling attitude might well have a significant correlation with achievement success. The learners who are willing to attribute locus of causality in achievement to their internal-controllable causes or strenuous efforts and intrinsic motivation tend to be convinced that they can address themselves to whatever faces them, so they can set up specific learning goals fit for their abilities. Accordingly, they will bit by bit acquire successful experiences (often called 'Aha' experiences) and in turn, feeling the senses of self-efficacy and self-esteem enough to push their efforts even further, they can grow to form a positive self-concept. With one successful experience after another fed back into learners, they are gradually motivated to bring the oncoming achievement expectation to a higher level. To conclude, it is necessary that instruction leading to internal-controllable attribution should be provided, inducing learners to recognize success and failure in learning achievement as a result of their strenuous efforts.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.6878-6887
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2015
This study applies regression analysis and propensity score matching to analyze the agglomeration economies which the characteristics of tenancy affect the performance of the manufacturing industry based on industrial parks. The estimation main data are from Kis-Value, KIPRIS and FEMIS. The results show that the industrial park tenancy tends to work positively on the management performances. But there is no evidence that on-Park firms in the metropolitan areas(Gyeonggi-do) have higher management and innovative performances than the comparable firms. The firms that have lived for a long time in the industrial parks, are good in total sales, however, they have no significant efficiency in net profit, operating profit, and patents. The firms, having several branches of the industrial parks, have lower operating profit than others. Long-term and multiple tenant firms do not learn over time nor do they establish better linkages and networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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