Objective : By examining EEG status in Korean Traditional Medicine (KTM) from the viewpoint of 'form-qi theory(形氣論)', We wish to prepare for the fundamentals of applicability of KTM diagnoses to EEG. In addition, through reinterpretation of existing Western Medicine reports from the viewpoint of KTM, We tried to find out interrelationship between them. Method : In this paper, a methodology applicable to KTM diagnoses of EEG is presented from the EEG features in waveform characteristics, personalized diversity, and cognitive activity reflection. Results : Frequency bands are assigned to corresponding one of the eight trigrams in terms of yin/yang balance, which is analogous with EEG spectrum analysis mostly used in EEG quantification. The amplitude ratio of each EEG for each frequency band gives meaningful index numbers which can be used in EEG data interpretation, and every index number is named after the sixty four hexagrams. These approaches are adopted through both '4-band classification system and '6-band classification system', and applied to pre-existing reported EEG data obtained from normal adults. These analyses show that changes and distribution pattern in the index numbers are observed as a whole on both left-right line and front-back line connecting EEG measurement cephalic electrodes. And differences in distribution pattern of three index numbers deduced from '6-band classification system' are discussed according to constitution. Conclusion : The index numbers introduced here, which are the spectral power ratio for each EEG, are based on KTM yin/yang balance. These index numbers vary according to cephalic location, so its application in terms of traditional meridian theory is strongly expected. The index number distribution also shows different patterns according to constitution.
There have been lots of researches for providing a personalized service to a customer using one-to-one marketing and collaborative filtering techniques in E-Commerce. However, there are technical difficulties for providing the recommendation of products far users, which often involve high complexity of computation. In this paper, we have presented an integrated method of classification problem solving method and constraint based configuration techniques. This method can reduce a complexity of computation by classifying a solution domain space that has a higher complexity of composition. Thereafter, we have modeled customers constraints and the components of products to configure a complete system by passing it to constraint processing module in Constraint Satisfaction Problems. Constraint-based configuration uses the constraint propagation using the constraints of buyers and the constraints among PC components to configure a proper product for a customer. We have transformed and applied vector space modeling method in the field of information retrieval to consider a customer satisfaction in addition to the CSP. Finally, we have applied our system to test data fur evaluating a customers satisfaction and performance of the proposed system.
As the mobile market expands, a variety of platforms are available to provide multimodal media content. Multimodal media content contains heterogeneous data, accordingly, user requires much time and effort to select preferred content. Therefore, in this paper we propose multimodal media content classification using keyword weighting for recommendation. The proposed method extracts keyword that best represent contents through keyword weighting in text data of multimodal media contents. Based on the extracted data, genre class with subclass are generated and classify appropriate multimodal media contents. In addition, the user's preference evaluation is performed for personalized recommendation, and multimodal content is recommended based on the result of the user's content preference analysis. The performance evaluation verifies that it is superiority of recommendation results through the accuracy and satisfaction. The recommendation accuracy is 74.62% and the satisfaction rate is 69.1%, because it is recommended considering the user's favorite the keyword as well as the genre.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.3
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pp.5-33
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2018
In this paper, we analyze a user's usage behavior, identify and track search intention and interest field based on the National Science and Technology Standard Classification, and use it to personalize science and technology information. In other words, we sought to satisfy both efficiency and satisfaction in searching for information that users want by improving scientific information search performance. We developed the personalization service of science and technology information and evaluated the suitability and usefulness of personalized information by comparing the search performance between expert experimental group and control group. As a result, the personalization service proposed in this study showed better search performance than comparative service and proved to provide higher usability.
As the Internet is becoming more socialized, Korean government, publishing a slogan, Government 3.0, has recently began to find a way to deliver its administration services to the public in more personalized manner. Policy directions to implement this advanced idea, are however still at large, primarily because of the vague nature of 'personalized'. This study, therefore, explores the possibility of getting public administrative services closer to personalization. To achieve this objective, this study attempts to develop a integrative framework of classifying the administration services to the public, based on two dimensions - the degree of citizen-oriented and the degree of government-driven, both of which are perhaps key determinants of personaliztion of services. For each quadrant of the framework, key features, characteristics, and conditions to be met are explained and followed by exemplary cases and policy implications.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.99-105
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2021
In addition to the OTT video production service represented by Nexflix and YouTube, a personalized recommendation system for content with artificial intelligence has become common. YouTube's personalized recommendation service system consists of two neural networks, one neural network consisting of a recommendation candidate generation model and the other consisting of a ranking network. Netflix's video recommendation system consists of two data classification systems, divided into content-based filtering and collaborative filtering. As the online platform-led content production is activated by the Corona Pandemic, the field of virtual influencers using artificial intelligence is emerging. Virtual influencers are produced with GAN (Generative Adversarial Networks) artificial intelligence, and are unsupervised learning algorithms in which two opposing systems compete with each other. This study also researched the possibility of developing AI platform based on individual recommendation and virtual influencer (metabus) as a core content of OTT in the future.
Objectives : This paper serves to explore current trends of systems biology in Traditional Chinese Medicine (TCM) and examine how it may influence the Traditional Korean medicine. Methods : Literature review method was collectively used to classify Introduction to systems biology, diagnosis and syndrome classification of systems biology in TCM perspective, physiotherapy including acupuncture, herbs and formula functions, TCM systems biology, and directions of academic development. Results : The term 'Systems biology' is coined as a combination of systems science and biology. It is a field of study that tries to understand living organism by establishing a theory based on an ideal model that analyzes and predicts the desired output with understanding of interrelationships and dynamics between variables. Systems biology has an integrated and multi-dimensional nature that observes the interaction among the elements constructing the network. The current state of systems biology in TCM is categorized into 4 parts: diagnosis and syndrome, physical therapy, herbs and formulas and academic development of TCM systems biology and its technology. Diagnosis and syndrome field is focusing on developing TCM into personalized medicine by clarifying Kidney yin deficiency patterns and metabolic differences among five patterns of diabetes and analyzing plasma metabolism and biomarkers of coronary heart disease patients. In the field of physical therapy such as acupuncture and moxibustion, researchers discovered the effect of stimulating acupoint ST40 on gene expression and the effects of acupuncture on treating functional dyspepsia and acute ischemic stroke. Herbs and formulas were analyzed with TCM network pharmacology. The therapeutic mechanisms of Si Wu Tang and its series formulas are explained by identifying potential active substances, targets and mechanism of action, including metabolic pathways of amino acid and fatty acid. For the academic development of TCM systems biology and its technology, it is necessary to integrate massive database, integrate pharmacokinetics and pharmacodynamics, as well as systems biology. It is also essential to establish a platform to maximize herbal treatment through accumulation of research data and diseases-specific, or drug-specific network combined with clinical experiences, and identify functions and roles of molecules in herbs and conduct animal-based studies within TCM frame. So far, few literature reviews exist for systems biology in traditional Korean medicine and they merely re-examine known efficacies of simple substances, herbs and formulas. For the future, it is necessary to identify specific mechanisms of working agents and targets to maximize the effects of traditional medicine modalities. Conclusions : Systems biology is widely accepted and studied in TCM and already advanced into a field known as 'TCM systems biology', which calls for the study of incorporating TCM and systems biology. It is time for traditional Korean medicine to acknowledge the importance of systems biology and present scientific basis of traditional medicine and establish the principles of diagnosis, prevention and treatment of diseases. By doing so, traditional Korean medicine would be innovated and further developed into a personalized medicine.
According to consumer behavior theory, human propensity can be divided into two regulatory focus types: promotion and prevention. These two types have much influence on the consumer's decision in many diverse areas. In this research, we apply regulatory focus theory to personalized recommendation to minimize the cold start problem and to improve the performance of recommendation algorithms. To achieve this goal, we extract the consumer behavior variables and information exploration activity index from web shopping logs. We then use them for classifying regulatory focus of the consumer. This research has the contribution to show the possibility of systematization of consumer behavior theory as an interdisciplinary research tool of social science and information technology. Based on this attempt, we will extend the research to IT services adapting theories on other areas.
In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.
The recently released the $8^{th}$ edition of the American Joint Committee on Cancer (AJCC) Staging Manual introduces significant modifications from the prior $7^{th}$ edition. In this paper, the contents of the new changes in the decision of cancer of the head and neck is summarized except changes in staging of skin and thyroid cancer. In addition to the 8th edition, 1) Addition of extracapsular involvement in metastatic lymph nodes (N category) 2) Oral cancer T classification change, 3) Staging of the pharyngeal cancer was divided into 3 chapters: high-risk human papilloma virus (HR-HPV) associated oropharyngeal cancer (OPC), non HR-HPV associated OPC and hypopharynx cancer (HPC), and nasopharynx cancer (NPC) 4) Changes in T and N classification in NPC, 5) In the case of cancer of unknown primary, P16-positive case is defined as HR-HPV related OPC, and EBV-positive case is defined as NPC. The process that led to these changes highlights the need to collect high-fidelity cancer registry-level data that can be used to confirm prognostic observations identified in institutional data sets. Clinicians will continue to use the latest information for patient care, including scientific content of the 8th Edition Manual. All newly diagnosed cases through December $31^{st}$ 2017 should be staged with the 7th edition. The time extension will allow all partners to develop and update protocols and guidelines and for software vendors to develop, test, and deploy their products in time for the data collection and implementation of the 8th edition in 2018. The 8th edition strikes a balance between a personalized, complex system and a more general, simpler one that maintains the user-friendliness and worldwide acceptability of the traditional TNM staging paradigm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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