메타데이타를 위한 검색모델은 질의에 사용자의 정보요구를 정확하게 반영하기 때문에 정확율(precision)은 높지만 질의 조건에 만족하지 않는 정보를 배제하므로 재현율(recall)은 낮다. 반면 전문(full-text) 텍스트 검색 모델은 사용자 질의에 대하여 모든 문서를 검색대상으로 하므로 정확율은 낮고 재현율은 높다. 메타데이타 검색모델의 높은 정확율은 사용자가 메타데이타의 구조적 특성에 맞게 질의를 구성할 경우 가능하지만 일반적으로 사용자가 메타데이타의 구조 정보를 반영한 사용자 질의를 구성할 수 있다고 기대하기는 어렵다. 또한 메타데이타에 포함된 정보의 양은 전문 텍스트가 가진 정보의 양보다 적기 때문에 텍스트를 검색한 결과보다 재현율이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 반영하여 메타데이타 검색 시, 사용자의 다양한 질의를 메타데이타의 특성에 맞게 재구성하고 메타데이타뿐 아니라 텍스트에 대해서도 검색을 수행하여 두 모델의 장점을 함께 고려한 통합 검색 모델을 제안한다.
본 연구는 청각조건과 입술운동 조건에서 나타나는 최근 및 접미효과가 동일한 기제에 의해 처리된 결과라는 Greene 와 Crowder(1984)의 수정된 PAS모형을 검증하기 위해 시행되었다. 최근 및 접미효과와 상호작용하는 것으로 보이는 음성적 특성을 실험조작하여 청각과 입술운동 조건에서 자음과 모음간에 차별적 회상효과를 보이는지 알아보았다. 이것은 Turner 등(1987)의 주장과 일치하는 결과이다. 한편, 잡음-입술운동 조건과 입술운동 조건의 마지막 계열위치에서 유의미한 회상 차이를 보이지 않았으므로, 잡음은 입술운동 정보에 대한 최근 효과에 영향을 주지 않고, 따라서 청각정보와 입술운동 정보는 다른 기제를 통해 부호화되는 것으로 보인다.
본 연구는 탐색자들이 탐색을 수행하는 과정에서 탐색질문에 내재하고 있는 탐색목적을 탐색과정에 반영하려고 노력하는지를 파악하고자 하였다. 54명 탐색자들을 선정하여 탐색질문을 제시하되 탐색목적을 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색으로 구분하여 두번 탐색하도록 요청하였다. 비록 동일한 탐색질문이라 할지라도 탐색목적이 다른 경우, 탐색자들은 탐색목적을 충족시키기 위해 노력하는지를 탐색자들이 투입하는 탐색노력 변수와 탐색결과 변수로 살펴보았다. DIALOG 정보 검색 시스템을 통해 ERIC ONTAP화일을 탐색한 결과 탐색자들은 정확률을 높이는 탐색과 재현율을 높이는 탐색에서 의미있게 재현율과 정확률로 측정했을 때 탐색자들은 두 종류의 탐색성취 요구수준을 의미있게 달성한 것으로 나타났다.
최근 정보통신기술의 발전과 함께 영상매체의 급속한 증자로 영상의 효율적인 관리와 검색을 수행하기 위한 내용기반 영상검색은 핵심기술로 대두되고 있다. 내용기반 영상검색에서 영상의 특징을 표현하기 위해 색상 히스토그램을 많이 사용하고 있으나, 색상만을 고려하는 것은 많은 단점을 지니고 있으므로 본 논문에서는 영상의 특징으로 색상과 공간 정보를 함께 고려하기 위한 순차영역분할(sequential clustering) 기법을 도입하며, 분할된 영역의 색상평균값, 분산값과 영역의 크기를 특성벡터로 제안한다. 제안된 방법의 특성의수가 18개로 타 방법보다 매우 작은 저장공간을 가지면서도 검색효율이 8.8%이상 개선되었다. Precision 대 Recall에서도 각 질의 영상에서 대부분의 Recall 값에서 제안한 방법이 우수함이 확인되었으며, 시각적으로도 양호한 검색결과를 얻을 수 있었다.
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
추천시스템 증 가장 대표적인 협업 필터링은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자이 대한 성호 아이템을 에상하여 추천하는 기법이다. 분 논문에서는 모두 5가지 알고리즘을 사용하였다. Recall-Precision, FPR-TPR, RMSE, MSE, MAE등 지표를 측정하였다. 실험 결과를 보면 MovieLens 데이터를 이용해 사용자에 기반 협업 필터링 알고리즘을 적용해 영화를 추천하는 것이 좋은 효과를 얻고 있다.
본 논문에서는 퍼지 집합을 기반으로한 새로운 신경망에 대해 기술하고 있다. 새로운 퍼지 신경망은 변형에 영향을 받지 않는 문자 인식을 적용하였다. 퍼지 신경망은 5개 층으로 구성되어 있다. 구현 결과 왜곡, 이동, 회전 및 필기체 문자의 크기가 서로 달라도 문자들을 정확하게 인식함을 보였다. 잡은(8${\sim}$30%)이 있는 경우에도 정확하게 인식을 하였다. 이동, 왜곡, 서로 다른 문자 크기 및 잡음은 L2 층에 의해서 이루어 졌으며, 회전에 영향을 받지 않게 하기 위해서 L5층을 구성하였다. 퍼지 신경망을 훈련하기 위해서 108개 문자를 사용하였으며 훈련 패턴에서 1- 또는 2-픽셀의 이동이 있는 경우에도 100%의 인식률을 보였다. ${\pm}20^{\circ}$ 도 정도 회전된 문자인 경우에는 정확하게 인식하였다. 또한 제안된 퍼지 신경망은 학습된 문자인 경우 100% 인식률을 가지고 recall하였다. 제안된 퍼지 신경망은 구조가 간단하고 학습 속도와 recall속도가 매우 빨랐다. 본 퍼지 신경망은 필기체 문자열의 분할과 인식에도 적용하였다.
This study was conducted to examine the usefulness of adding final probing step (step3) in dietary assessment by 24-hour recall method among Korean adults. One-hundred fifty five adults (37 males and 118 females) above 30 years of age who visited hospitals for health examination were recruited at three hospitals in Korea. One day dietary intake was obtained using 24-hour recall method from each subject. Dietary interview was conducted in 3 steps, (1) quick list of foods eaten during the previous day, (2) detailed information of all the foods eaten, (3) the final probing for any items forgotten. Items added at the step3 were identified and contributions of energy and nutrient intakes were calculated. The average duration of interview was 10.5 min, and time spent for each step was 4.12 minute for step 1, 5.62 minute for step 2, and 38 second for step 3. The average number of dishes reported by the subjects added at the step 3 was 2.2. (Males = 2.6, Females = 1.6) Frequently reported dishes in the step 3 were Beverage, Tea, alcohol (37.1%) and Fruits (31.8%). From mean total energy intake of 1,589 kcal (Men = 1,846 kcal, Women = 1,509 kcal), 179 kcal (11.3%) was added at the step 3. In the step 3, nutrient intakes increased significantly except retinol in total subjects and except retinol and cholesterol in males but all nutrients increased significantly in females. The final probing step can add significant information on intakes of foods and many nutrients with only about 38 seconds of interview time. Confirmation of the results with larger samples of different age groups is needed.
소득수준이 향상됨에 따라 소비자의 예술에 대한 관심이 커지고 있으며, 이러한 추세를 반영하듯 아트마케팅이 대중화되고 있다. 본 연구는 예술작품을 활용한 광고 형식을 유형화 한 후 명화의 시장 노출 빈도에 따른 소비자들의 광고 효과(광고태도/회상/진단성)를 실험연구를 통해 살펴보았다. 본 연구결과, 첫째, 명화 활용 방식에 따른 회상은 통계적으로 유의미한 차이가 발생하지 않았다. 그러나 재해석된 명화에 대한 진단성은 긍정적인 것으로 나타났다. 둘째, 시장노출빈도가 적은 명화광고가 상대적으로 더 많이 회상된 것으로 나타났다. 셋째, 시장 노출빈도가 높은 명화를 재해석한 광고가 가장 회상이 높게 나타났다. 본 연구는 고관여 제품에 한정하였으나 향후 저관여 제품에 대한 연구도 진행해 볼 필요가 있다. 본 결과는 효과적인 명화차용 광고를 제작하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 디지털 사이니지의 명화 차용 광고 유형(단순차용 vs. 단순변형 vs. 재해석)과 인게이지먼트 수준(고 vs. 저)에 따라 광고 태도와 회상 정보의 양이 어떻게 차별적으로 나타나는지를 실증적으로 살펴보는 데 있다. 3×2 피험자 간 요인 설계를 하였으며, Two Way MANOVA 분석을 통해 가설을 검증했다. 연구 결과, 첫째, 디지털 사이니지에 명화를 단순하게 차용하는 경우 인게이지먼트 수준과 상관없이 광고 태도와 회상 정보 모두 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 디지털 사이지니의 명화 차용 광고는 인게이지먼트가 낮은 경우 단순변형이 광고 태도와 회상이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 디지털 사이니지의 인게이지먼트 수준이 높으면 재해석한 명화 차용 광고가 태도와 회상이 높게 나타났다. 향후 연구에서는 회상을 제품 차원과 광고 이미지 차원으로 구분하여 분석하는 것이 바람직하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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