본 연구의 목적은 인지기능 훈련 콘텐츠들을 사용하는 동안 사용자들의 흥미와 몰입도를 높이기 위하여 인지 능력 수준에 맞춘 훈련 방법을 제시하는 것이다. 사용자의 인지 능력 수준은 K-means 알고리즘을 적용한 협업 필터링을 사용하여 사용자들의 정보와 한국형 아동 간이 정신 상태 검사 점수를 기반으로 군집화한 결과를 바탕으로 이루어졌다. 이 결과를 구현된 인지기능 훈련 통합 시스템에 적용하여 사용자의 인지 능력 수준에 알맞은 인지기능 훈련 영역 별 콘텐츠 순서와 난이도를 추천하였다. 특히 콘텐츠 난이도 조절은 사용자들이 긴장감과 편안함을 반복적으로 느낄 수 있도록 제안한 '몰입이론' 방법을 적용하여 높은 몰입감을 주고자 하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 사용자 맞춤형 인지기능 훈련 방법은 기존의 치료사가 콘텐츠 순서와 난이도를 주관적으로 설정하는 것보다 더욱 효과적이고 재활 결과를 기대할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2849-2865
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2012
In order to block mobile junk messages automatically, many studies on spam filters have applied machine learning algorithms. Most previous research focused only on the accuracy rate of spam filters from the view point of the algorithm used, not on individual user's preferences. In terms of individual taste, the spam filters implemented on a mobile device have the advantage over spam filters on a network node, because it deals with only incoming messages on the users' phone and generates no additional traffic during the filtering process. However, a spam filter on a mobile phone has to consider the consumption of resources, because energy, memory and computing ability are limited. Moreover, as time passes an increasing number of feature words are likely to exhaust mobile resources. In this paper we propose a spam filter model distributed between a users' computer and smart phone. We expect the model to follow personal decision boundaries and use the uniform resources of smart phones. An authorized user's computer takes on the more complex and time consuming jobs, such as feature selection and training, while the smart phone performs only the minimum amount of work for filtering and utilizes the results of the information calculated on the desktop. Our experiments show that the accuracy of our method is more than 95% with Na$\ddot{i}$ve Bayes and Support Vector Machine, and our model that uses uniform memory does not affect other applications that run on the smart phone.
그동안 메일이나 뉴스등을 필터링하여 사용자에게 전달해 주는 많은 시스템들이 개발되었다. 이 시스템들이 필터링하는 문서들은 일반 덱스트나 HTML으로 작성된 것들이었다. 새로운 정보 교환 표준으로 떠오르고 있는 XML은 문서를 필터링하는 시스템들에 있어서도 다른 접근 방법을 요구하고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 XML이 가진 스키마 표현 능력과 구조 정보를 이용하여 사용자 정보를 기술하는 방법을 제안한다. 사용자 정보는 DTD로부터 추출된 정보를 이용하여 DTD를 따르는 문서내의 특정 부분을 가리킬 수 있도록 만들어진다. 또한 기존의 필터링 시스템이 문서단위의 필터링에 초점을 맞추고 있는 것을 개선하기 위해 문서에서 사용자가 원하는 부분만을 제공하고 있다. 사용자 정보는 XML질의에 반영되어 XML로 이루어진 문서에서 일부분을 얻어내는데 사용된다.
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using fuzzy basis function expansion (FBFE) based on virus evolutionary genetic algorithm(VEGA). In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter (EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. To resolve these problems of nonlinear filtering technique, by appling artificial intelligent technique to the tracking control of moving targets, we combine the advantages of both traditional and intelligent control technique. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of extended Kalman filter, by combining FBFE, which has the strong ability for the approximation, with VEGA, which prevent GA from converging prematurely in the case of lack of genetic diversity of population, and by identifying the parameters and rule numbers of fuzzy basis function simultaneously, we can reduce the tracking error of EKF. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
A quick and automatic detection with no harm to the goods is very important task for improving quality control, process control and labour reduction. In real fields of industry, defect detection is mostly accomplished by skillful workers. A narrow band eliminating spatial filter having characteristics of removing the specified spatial frequency is developed by the author, and it is proved that the filter has an excellent ability for on-line and real time detection of surface defect. By the way,. this spatial filter shows a ripple phenominum in filtering characteristics. So, it is necessary to remove the ripple component for the improvement of filter gain, moreover efficiency of defect detection. The spatial filtering method has a remarkable feature which means that it is able to set up weighting function for its own sake, and which can to obtain the best signal relating to the purpose of the measurement. Hence, having an eye on such feature, theoretical analysis is carried out at first for optimal design of narrow band eliminating spatial filter, and secondly, on the basis of above results spatial filter is manufactured, and finally advanced effectiveness of spatial filter is evaluated experimentally.
In this study performance evaluation of filtering system were made on the clean air supply system to show it's ability to eliminate the air contaminants. The evaluation was conducted inside the 3,200CMH scale wind tunnel and under the same environment that is effected by yellow dust and similar particle and gas phase contaminants in semi-conductor and FPDs industries. (1) The result of experimental for particle contaminants, the particle removing efficiency was 40% on condition that the air velocity is 2.5m/s, L/G ratio : 0.05, electrified voltage : (+)5.8kV with electric charger and (-)3.5kV with eliminator. (2) The gas phase removing efficiency for $NH_3$ : 80%, $SO_X$ : 70% and $NO_X$ : 40% on condition that the air velocity is 2.5m/s, L/G ratio : 0.05.
본 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기주도 학습지원 추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 학습자의 수준별 단계별 프로그래밍 학습을 지원하기 위해 협업필터링을 이용한 추천시스템이다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서 학습자가 자신의 학습단계에 필요한 학습과정을 계획하고 학습하는 과정에서 자기주도적 학습효과를 높일 수 있도록 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 프로그래밍 언어 학습지원 추천시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이러닝 환경에서 제공되는 프로그래밍 언어 학습 시스템이 자기주도적 학습을 지원하는데 발생하는 가장 큰 어려움인 문제 해결 능력 향상에 기반한 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결할 수 있는 방법을 제시하여 기존 시스템들이 가지고 있는 문제점을 해결하고자 하였다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하고, 학습자의 자기주도적 학습을 유도하는 학습자 중심의 교수 학습 방법에 기반을 둔 이러닝 학습 환경을 제공함으로써 학습의 질을 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있다는 데에 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.
프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.
쉽게 접할 수 있는 정보의 양이 증가하고 전자상거래가 발전함에 따라, 드넓은 정보공간을 축소하기 위하여 추천과 SDI 시스템과 같은 정보 필터링 시스템이 사용되어지게 되었으며, 이에 따라 사용자들은 그들의 요구와 취향에 가장 적합한 정보들을 바로 접근할 수 있게 되었다. 지금까지 다양한 정보 필터링 방법들이 추천시스템을 지원하기 위해 제안되었다. 최근에는 새로운 정보교환 표준으로 떠오르고 있는 XML 문서를 필터링 하는 시스템들에 있어서도 다른 접근 방법을 요구하고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML이 가진 구조 정보를 이용하여 여러 형태의 사용자 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 시스템은 구매와 같은 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로파일을 운영자가 직접 정의하는 운영자 프로파일과 이를 적용한 사용자 프로파일의 두 부분으로 구성된다. 운영자 프로파일은 DTD로부터 선택된 항목을 이용하여 DTD를 따르는 문서내의 특정부분을 가리킬 수 있도록 만들어진다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공할 수 있도록 한다.
For recent years, hacking is in the trends of making excessive traffic unnecessarily to obstruct the service by getting a system's performance down. And we can also see systems paralyzed in service ability due to the flash crowds of normal traffic to a popular website. This is an important problem certainly solved in the point of QoS guarantee for the clients. It is known that the former is DDoS(Distributed Denial of Service) attack and the latter is FE(Flash Event). These two are samely anomalous traffic because these make excessive congestion on the network or system and downgrade the system's service ability. In this paper, we propose a scheme for protecting the system against anomalous traffic and for guaranteeing the QoS. For this, a server records and maintains the information of clients accessed more than one time before when it is in normal condition. When it falls into the congestion, the records are used for filtering the spoofed IP. We send and receive the ICMP request/reply packet to know whether the IP is spoofed. And we also propose for applying the object spliting of CDN to guarantee the QoS in the initial FE situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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