Due to the rapid increase of available contents via the convergence of broadcasting and internet, the efficient access to personally preferred contents has become an important issue. In this paper, for recommendation scheme for TV programs using a collaborative filtering technique is studied. For recommendation of user preferred TV programs, our proposed recommendation scheme consists of offline and online computation. About offline computation, we propose reasoning implicitly each user's preference in TV programs in terms of program contents, genres and channels, and propose clustering users based on each user's preferences in terms of genres and channels by dynamic fuzzy clustering method. After an active user logs in, to recommend TV programs to the user with high accuracy, the online computation includes pulling similar users to an active user by similarity measure based on the standard preference list of active user and filtering-out of the watched TV programs of the similar users, which do not exist in EPG and ranking of the remaining TV programs by proposed rank model. Especially, in this paper, the BM (Best Match) algorithm is extended to make the recommended TV programs be ranked by taking into account user's preferences. The experimental results show that the proposed scheme with the extended BM model yields 62.1% of prediction accuracy in top five recommendations for the TV watching history of 2,441 people.
The technology of Semantic Web realizes the base technology for context-awareness that creates new services by dynamically and flexibly combining various resources (people, concepts, etc). According to the realization of ubiquitous computing technology, many researchers are currently working for the embodiment of web service. However, most studies of them bring about the only predefined results those are limited to the initial description by service designer. In this paper, we propose a new service supporting model to provide an automatic method for plan related tasks which achieve goal state from initial state. The inputs on an planner are intial and goal descriptions which are mapped to the current situation and to the user request respectively. The idea of the method is to infer context from world model by DL-based ontology reasoning using OWL domain ontology. The context guide services to be loaded into planner. Then, the planner searches and plans at least one service to satisfy the goal state from initial state. This is STRIPS-style backward planner, and combine OWL-S services based on AI planning theory that enabling reduced search scope of huge web-service space. Also, when feasible service do not find using pattern matching, we give user alternative services through DL-based semantic searching. The experimental result demonstrates a new possibility for realizing dynamic service modeler, compared to OWLS-XPlan, which has been known as an effective application for service composition.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.31
no.3
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pp.29-50
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2020
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the media contained in textbooks for students with disabilities based on the information processing model, and to find ways to utilize library materials for class improvement for them. To this end, the media included in the in-depth learning activities of the Korean language textbooks of the 2015 revised special education basic curriculum were analyzed. As a result of the analysis, it was found that students with disabilities received information mainly through vision, process information through understanding, and use language intelligence to produce results. Specifically, they accepts learning contents through illustrations and texts, processes the contents based on understanding such as reasoning and explanation, and then uses linguistic intelligence such as writing and speaking to produce results. Based on the results of this analysis, a practical method to utilize library materials in the Korean language class of students with disabilities was proposed as follows. Developing a variety of input mediums based on reading stages and collection mapping for students with disabilities. Providing book materials through reading and listening. Teaching appropriate methodological knowledge to self-directly solve advanced learning activities. In addition, developing types of writing and writing strategies that can help various production activities.
Ji Hun Bae;Ju Hwan Lee;Gwang Hyun Yu;Gyeong Ju Kwon;Jin Young Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.1
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pp.9-16
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2023
Recently, a convolutional neural network (CNN) based system is being developed to overcome the limitations of human resources in the apple quality classification of farmhouse. However, since convolutional neural networks receive only images of the same size, preprocessing such as sampling may be required, and in the case of oversampling, information loss of the original image such as image quality degradation and blurring occurs. In this paper, in order to minimize the above problem, to generate a image patch based graph of an original image and propose a random walk-based positional encoding method to apply the graph transformer model. The above method continuously learns the position embedding information of patches which don't have a positional information based on the random walk algorithm, and finds the optimal graph structure by aggregating useful node information through the self-attention technique of graph transformer model. Therefore, it is robust and shows good performance even in a new graph structure of random node order and an arbitrary graph structure according to the location of an object in an image. As a result, when experimented with 5 apple quality datasets, the learning accuracy was higher than other GNN models by a minimum of 1.3% to a maximum of 4.7%, and the number of parameters was 3.59M, which was about 15% less than the 23.52M of the ResNet18 model. Therefore, it shows fast reasoning speed according to the reduction of the amount of computation and proves the effect.
A model is proposed for the role of emotional intensity of a web site, and the moderating influence of product involvement, in the Integrative Framework of persuasion (Meyers-Levy and Malvaiya 1999). The model also appropriately operationalizes the constructs emotional intensity of a web site and product involvement The three routes to persuasion, Central, Peripheral, and Experiential correspond to high, moderate, and low involvement (Meyers-Levy and Malaviya 1999). The involvement construct is measured from message recipients using the Personal Product Inventory (Pill, which was developed to capture the concept of product involvement (Zaichkowsky 1985). The conceptualization of the Personal Product Inventory is a contextrree measure that also has robust psychometric properties when applied to advertisements (Zaichkowsky 1994). The propositions highlight the expected importance of emotional intensity of a web site. The moderating influence of product involvement is also proposed. Specifically, what this work proposes is that the emotional intensity of a product site has a larger impact on attitude change under low product involvement, as opposed to moderate product involvement. Support for this reasoning can be found in the persuasion literature (Petty et al 1986). The Petty et al (1986) frame work is a dual process descriptive and predictive frame work in the area of altitude formation and change. Recently, Myers Levy and Malaviya (1999) have proposed a tri-process framework. This is in tum based on the dual process model of Petty et al. (1986). The study outlined in this paper aims to deepen the Meyers Levy and Malaviya (1999) and frame work. The propositions outlined in the model are empirically tested using a repeated measures experimental design. The emotional intensity is measured using a scale that is based on experts judgments. Using a paired comparison t-test two sites are determined to be of high and low emotional intensity. The model is tested using a repeated measures experimental design. The first independent variable Emotional Intensity of the site is manipulated. The Second independent variable, Personal Product Inventory is measured. While, the dependent variable, product altitude change will also be measured. Utilizing Analysis of Variance (ANOVA) the data is analyzed using SPSS. The results suggest that besides the rational content of messages their emotional content can also influence attitude change. Specifically, it is proposed that the manipulation of emotional intensity of a product Web site has a greater impact on product altitudes under high and low product involvement conditions, rather than moderate product involvement. However, the results for product involvement as a continuous variable has a p value of 0.09. Further, the results for three levels of product involvement were far from significant. For two levels of product involvement also, the results were insignificant, the p value approached 0.20. This evidence indicates that it is premature to conclude that there are three routes to persuasion. A caveat, however, must be added, in that the manipulations may not have been strong enough to test the proposed hypotheses. Further, undoubtedly, there is unequivocal evidence the emotional intensity of a product Web site, as measured here, has a direct impact on product attitudes.
The main purpose of this study was to develop a teaching program, especially designed to improve the skills of control variables. The secondary purpose was to investigate the effect of the program on enhancing students' scientific reasoning and understanding. The program was designed based on the 3-step learning model: i.e. students recognize the necessity of controlling the variables (step 1), perform their own experiments (step 2), and reflect on their variables control process (step 3). The program included 9 topics of increasing difficulty. In results, Lawson's SRT scores increased in both experimental and control groups after application of the program, but the difference was not statistically significant. After the application, there was an increase in type A and type B which implied that students' skills of control variables was improved. In addition, responses of students in the experimental group to the open-ended items showed that it was challenging for them to think scientifically and critically when controling variables, but they ended up feeling proud of their achievement after the program.
With the abundance of digital contents, the necessity of precise indexing technology is consistently required. To meet these requirements, the intelligent software entity needs to be the subject of information retrieval and the interoperability among intelligent entities including human must be supported. In this paper, we analyze the unifying framework for multi-modality indexing that Snoek and Worring proposed. Our work investigates the method of improving the authenticity of indexing information in contents-based automated indexing techniques. It supports the creation and control of abstracted high-level indexing information through ontological concepts of Semantic Web skills. Moreover, it attempts to present the fundamental model that allows interoperability between human and machine and between machine and machine. The memory-residence model of processing ontology is inappropriate in order to take-in an enormous amount of indexing information. The use of ontology repository and inference engine is required for consistent retrieval and reasoning of logically expressed knowledge. Our work presents an experiment for storing and retrieving the designed knowledge by using the Minerva ontology repository, which demonstrates satisfied techniques and efficient requirements. At last, the efficient indexing possibility with related research is also considered.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.116-122
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2010
As the importance of HCI(Human-Computer Interface) caused by dramatically developed computer technology is getting high, the requirement for the design of human friendly systems is also getting high. First of all, the personality and Emotional factor should be considered for implementing more human friendly systems. Many studies on Knowledge, Emotion and personality have been made, but the combined methods connecting these three factors is not so many investigated yet. It is known that memorizing process includes not only knowledge but also the emotion and the emotion state has much effects on the process of reasoning and decision making step. Accordingly, for implementing more human friendly efficient sophisticated intelligent system, the system considering these three factors should be modeled and designed. In this paper, knowledge-emotion reaction model was designed. Five types are defined for representing the personality and emotion reaction mechanism calculating emotion vector based on the extracted Thought threads by Type matching selection was proposed. This system is applied to the virtual memory and its emotional reactions are simulated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.11
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pp.47-56
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2010
In navigation, officers receive data about inside and outside of ship from several devices(ex, GPS / AIS / ECDIS / ARPA Radar / etc) in bridge, and use it to recognize and predict safety situations. However, observation work of a officer is still hard for a torrent of data from several devices, and the problem of inconsistent data among the devices. In previous research, we presented the conceptual model of Intelligent Navigation Safety Information System based on information fusion, and showed the example of the conceptual model using CF (Certainty Factor) expert system to solve this problem. The information fusion technology needs various reasoning skills, and CF expert system is not enough to express ambiguous or indefinite factors. In this paper, we propose the concept of an intelligent navigation information fusion using fuzzy expert system to describe the ambiguous factors, and show the validity of applying fuzzy expert system to the Navigation Safety Information System through the design and implementation of the proposed concept.
The feature models representing the common and variable concepts among the software products and the feature configurations generated by selecting the features to be included in the target product are the essential components in the software product lines methodology. Although the researches on the formal semantics and reasoning of the feature models and feature configurations are in progress, the researches on feature model ontologies and feature configuration validation using the semantic web technologies are yet insufficient. This paper defines the formal semantics of the feature models and proposes a feature configuration validation technique based on ontology and semantic web technologies. OWL(Web Ontology Language), a semantic web standard language, is used to represent the knowledge in the feature models and the feature configurations. SWRL(Semantic Web Rule Language), a semantic web rule languages, is used to define the rules to validate the feature configurations. The approach in this paper provides the formal semantic of the feature models, automates the validation of feature configurations, and enables the application of various semantic web technologies, such as SQWRL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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