Nowadays a personalization algorithm is gaining huge attention. It gives users selective information which is helpful and interesting in a deluge of information based on their past behavior on the internet. However there is also a fatal side effect that the user can only get restricted information on restricted topics selected by the algorithm. Basically, the personalization algorithm makes users have a narrower perspective and even stronger bias because users have less chances to get views of opponent. Eli Pariser called this problem the 'filter bubble' in his book. It is important to understand exactly what a filter bubble is to solve the problem. Therefore, this paper shows how much Google's personalized search algorithm influences search result through an experiment with deep neural networks acting like users. At the beginning of the experiment, two Google accounts are newly created, not to be influenced by the Google's personalized search algorithm. Then the two pure accounts get politically biased by two methods. We periodically calculate the numerical score depending on the character of links and it shows how biased the account is. In conclusion, this paper shows the formation process of filter bubble by a personalization algorithm through the experiment.
A porous photocatalyst concrete filter was successfully produced to remove NOx, by mixing TiO2 photocatalyst with lightweight aerated concrete. Ultra Fine Bubbles were used to form continuous pores inside the porous photocatalytic concrete filter, which was mixed via a bubble generation experiment. The optimal mixing condition was determined to be with 4 % of the bubble generation agent B. NO removal specimens were prepared for various photocatalytic loading conditions, and the specimen containing 3 % P-25 removed NO at a concentration of 1.03 µmol in 1 h. The NO removal rate of the porous photocatalytic concrete filter prepared in this study was 10.99 %. This photocatalytic filter performance was more than 9 times the amount of NO removed by a general photocatalytic filter. The porous photocatalyst concrete filter for removing NOx developed in this study can be applied to various construction sites and the air quality can be solved by reducing NOx contributing to the formation of fine particles.
Park Sang-min;Jin Song-wan;Kim Won-tae;Sung Jae-yong;Yoo Jung-Yul
한국가시화정보학회:학술대회논문집
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2002.11a
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pp.7-10
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2002
A novel two-phase PIV algorithm using a single camera has been proposed, which introduces a method of image-separation into respective phase images, and is applied to freely rising single bubble. Gas bubble, tracer particle and background each have different gray intensity ranges on the same image frame when reflection and dispersion in the phase interface are intrinsically eliminated by optical filters and fluorescent material. Further, the signals of the two phases do not interfere with each other. Gas phase velocities are obtained from the separated bubble image by applying the two-frame PTV. On the other hand, liquid phase velocities are obtained from the tracer particle image by applying the cross-correlation algorithm. Moreover, in order to increase the SNR (signal-to-noise ratio) of the cross-correlation of tracer particle image, image enhancement is employed.
In this paper, the removal characteristics of dissolved organic carbon (DOCs) by micro bubble ozonation process and $O_3/UV$ process were comparatively studied. In the point of DOC removing reaction coefficient, micro bubble ozonation system and $O_3/UV$ process had not significant difference, $0.0120sec^{-1}$ and $0.0141sec^{-1}$. Therefore micro bubble ozonation process is more suitable for tertiary treatment of sewage in the point of installation and maintenance cost-reducing. The optimum ozone injection rate was 2.0 g $O_3/g$ DOC and HRT was 3 min for the micro bubble ozonation process. The removal efficiency of DOC and SUVA in micro bubble ozonation system was 32.8% and 58.3% respective. Biological aerated filter (BAF) process was installed to remove soluble organic material increased by micro bubble ozonation system. And the effluent BOD of BAF was below 1.0 mg/L. In the view of cost-effectiveness, $O_3/BAF$ process was more profitable than $O_3/UV/BAF$ process for tertiary treatment of sewage. In order to nitrify ammonia in the BAF process completely, $NH_4{^+}-N$ concentration in the influent water of BAF should be designed considering low water temperature in the winter season.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.117-123
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2017
The personalized search algorithm is a search system that analyzes the user's IP, cookies, log data, and search history to recommend the desired information. As a result, users are isolated in the information frame recommended by the algorithm. This is called 'Filter bubble' phenomenon. Most of the personalized data can be deleted or changed by the user, but data stored in the service provider's server is difficult to access. This study suggests a way to neutralize personalization by keeping on sending random query words. This is to confuse the data accumulated in the server while performing search activities with words that are not related to the user. We have analyzed the rank change of the URL while conducting the search activity with 500 random query words once using the personalized account as the experimental group. To prove the effect, we set up a new account and set it as a control. We then searched the same set of queries with these two accounts, stored the URL data, and scored the rank variation. The URLs ranked on the upper page are weighted more than the lower-ranked URLs. At the beginning of the experiment, the difference between the scores of the two accounts was insignificant. As experiments continue, the number of random query words accumulated in the server increases and results show meaningful difference.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.43
no.3
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pp.353-384
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2012
This study was conducted on the observation that the filter bubble and privacy violation problems are related to the personalized services provided by libraries. This study discussed whether there is the possibility for invasion of privacy when libraries provide services utilizing state-of-the-art technology, such as location-based services, context aware services, RFID-based services, Cloud Services, and book recommendation services. In addition, this study discussed the following three aspects: whether or not users give up their right to privacy when they provide personal information for online services, whether or not there are discussions about users' privacy in domestic libraries, and what kind of risks the filter bubble problem can cause library users and what are possible solutions. This study represents early-stage research on library privacy in Korea, and can be used as basic data for privacy research.
Casting defects, which are closely related to entrapped air bubbles and metallic oxides, occur very frequently in the casting process. Many researchers have shown that these defects can be reduced by adopting an appropriate gating system design. But, it is difficult for field engineers to identify a specific gating system that is more appropriate for their products. In this study, we tried to draw a comparison of gating system designs with and without ceramic foam filters. A ceramic foam filter was added to the horizontal runner just after the sprue to prevent air bubble generation and to reduce turbulence without change of the gating system design. To verify the effects of initial pouring velocity, the experiment was conducted with four different amounts of water volume in the reservoir. Results of the water modeling experiment applying the filter showed remarkably changed flow characteristics. Although the study confirmed that use of the filter may change the flow characteristics, it needs to be noted that only filter use alone cannot solve all the problems caused by a poorly designed gating system.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.1
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pp.147-159
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2014
The present study was aimed to estimate the rational bubble by using the state space model and Kalman filter, of the national, capital, non-capital, Gangnam, and Gangbuk regions housing sales price from November 2003 to August 2013, for the whole period, and before and after the global financial crisis. For the whole period, Gangnam marked the highest rational bubble of 25.4%, followed by Gangbuk 21.3%, capital region 20.1%, whole country 18.9%, and non-capital region 14.3%. Prior to the global financial crisis, Gangnam showed 26.7% of bubble, which is approximately 7.4% higher than Gangbuk with 19.3%. On the other hand, after the global financial crisis, the bubble has collapsed a lot with Gangnam 13.2% and Gangbuk 10.7%; however, the non-capital region showed rather an increase of about 15% from 4.2% before the crisis to 9.0% after the crisis. The main cause of this is that the trading price has declined but the rents have risen in the capital region including Gangnam and Gangbuk, while the transaction price has gone up in non-capital region due to various positive signs like the moving of public institutions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.25-30
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2022
This study is a study on the filter bubble reinforcement phenomenon of SNS recommendation algorithm such as YouTube, which is a characteristic of the Russian-Ukraine war (2022), and the victory or defeat factors of the hybrid war. This war is identified as a hybrid war, and the use of New Media based on the SNS recommendation algorithm is emerging as a factor that determines the outcome of the war beyond political leverage. For this reason, the filter bubble phenomenon goes beyond the dictionary meaning of confirmation bias that limits information exposed to viewers. A YouTube video of Ukrainian President Zelensky encouraging protests in Kyiv garnered 7.02 million views, but Putin's speech only 800,000, which is a evidence that his speech was not exposed to the recommendation algorithm. The war of these SNS recommendation algorithms tends to develop into an algorithm war between the US (YouTube, Twitter, Facebook) and China (TikTok) big tech companies. Influenced by US companies, Ukraine is now able to receive international support, and in Russia, under the influence of Chinese companies, Putin's approval rating is over 80%, resulting in conflicting results. Since this algorithmic empowerment is based on the confirmation bias of public opinion by 'filter bubble', the justification that a new guideline setting for this distortion phenomenon should be presented shortly is drawing attention through this Russia-Ukraine war.
A time-resolved two-phase PIV system using a single camera has been developed, which introduces a method of image separation into respective phase images, and is applied to freely rising single bubble. Gas bubble, tracer particle and background have different gray intensity ranges on the same image frame when reflection and dispersion in the phase interface are intrinsically eliminated by optical filters and fluorescent particles. Further, the signals of the two phases do not interfere with each other. Gas phase velocities are obtained from the separated bubble image by applying the two-frame PTV. On the other hand, liquid phase velocities are obtained from the tracer particle image by applying the cross-correlation algorithm. As a result, the bubble rises rectilinearly just after it is released from an injector and then has a zigzag motion in the far field. From the trajectory of the bubble, it is found that the period of the zigzag motion is closely related to the vortex shedding although the wavelength of it varies along its movement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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