International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.45-52
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2015
Although researchers have proposed various recommendation systems, most recommendation approaches are for single users and there are only a small number of recommendation approaches for groups. However, TV programs or movies are most often viewed by groups rather than by single users. Most recommendation approaches for groups assume that single users' profiles are known and that group profiles consist of the single users' profiles. However, because it is difficult to obtain group profiles, researchers have only used synthetic or limited datasets. In this paper, we report on various group recommendation approaches to a real large-scale dataset in a TV domain, and evaluate the various group recommendation approaches. In addition, we provide some guidelines for group recommendation systems, focusing on home group users in a TV domain.
개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.
본 논문에서는 TV 화이트 스페이스(TV white space, TVWS)에서 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 기반 비인가 사용자의 파워 할당 기법을 제안한다. 비인가 사용자는 TVWS를 사용할 때, 시간 도메인에서 TVWS의 파워 제약조건을 충족시키기 위해 전송 파워를 조절해야 한다. TDM(time division multiplexing) 혹은 FDM (frequency division multiplexing)과 달리 OFDM은 시간 도메인에서 높은 PAPR(peak-to-average power ratio)을 가지기 때문에, 기존의 비인가 사용자의 파워 할당 기법이 TVWS에 적용될 경우 TVWS의 파워 제약 조건을 충족시킬 수 없게 된다. 그러므로 본 논문에서는 OFDM의 높은 PAPR값을 제어하여 순시적으로 TVWS의 파워 제약 조건을 만족시킬 수 있는 새로운 파워 할당 기법을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 OFDM 기반 비인가 사용자의 용량을 닫힌 형태(closed form)로 분석한다. 이에 따르면, 부반송파의 개수를 줄일수록 용량을 향상시킬 수 있다. 모의실험을 통해서, 비인가 사용자의 용량은 부반송파 개수가 작아질수록, 비인가 사용자의 송신단-수신단 간 채널 평균값이 커질수록 증가하는 것을 보여준다.
We give several characterizations of a TV-PVMD and we show that the localization R[X;S]$_{N_{\upsilon}}$ of a semigroup ring R[X;S] is a TV-PVMD if and only if R is a TV-PVMD where $N_{\upsilon}\;=\;\{f\;{\in}\;R[X]{\mid}(A_f)_{\upsilon} = R\}$ and S is a torsion free cancellative semigroup with zero.
Objective: This paper focuses on the new trend of applying NUI(natural user interface) such as gesture interaction into television and investigates on the design improvement needed in application. The intention is to find better design direction of NUI on television context, which will contribute to making new features and behavioral changes occurring in next-generation television more practically usable and meaningful use experience elements. Background: Traditional television is rapidly evolving into next-generation television thanks to the influence of "smartness" from mobile domain. A number of new features and behavioral changes occurred from such evolution are on their way to be characterized as the new experience elements of next-generation television. Method: A series of expert review by television UX professionals based on AHP (Analytic Hierarchy Process) was conducted to check on the "relative appropriateness" of applying gesture interaction to a number of selected television user experience scenarios. Conclusion: It is critical not to indiscriminately apply new interaction techniques like gesture into television. It may be effective in demonstrating new technology but generally results in poor user experience. It is imperative to conduct consistent validation of its practical appropriateness in real context. Application: The research will be helpful in applying gesture interaction in next-generation television to bring optimal user experience in.
본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 TV 스포츠 뉴스 비디오의 색인을 위한 효율적인 뉴스 기사(Article)와 장면(Shot) 전환검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-2 비디오 스트림을 디코딩하지 않고 이들이 포함하고 있는 정보들만 이용하기 때문에 디코딩에 다른 시간을 절약할 수 있다. 특별히 장면 전환 검출에 있어서는 계층적인 검출 방법을 이용하기 때문에 시간을 보다 절약할 수 있으며, 압축도메인의 휘도 및 색차 성분을 동시에 이용하여 갑작스러운 조명변화에 대처할 수 있다. 또한 디졸브나 와이프 등의 특수효과에 의한 장면변화도 압축도메인에서 검출할 수 있도록 설계하였다. 기사검출에 있어서는 앵커 프레임의 CCV(Color Coherent Vector)의 개념을 이용하여 강건한 검출이 이루어 질 수 있도록 구성하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.
With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of contextual information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit requests. In this paper, we propose context-aware active services based on context-aware middleware for URC systems (CAMUS). The CAMUS is a middleware that provides context-aware applications with a development and execution methodology. Accordingly, the applications based on CAMUS respond in a timely fashion to contextual information. This paper presents the system architecture of CAMUS and illustrates the content recommendation and control service agents with the properties, operations, and tasks for context-aware active services. To evaluate CAMUS, we apply the proposed active services to a TV application domain. We implement and experiment with a TV content recommendation service agent, a control service agent, and TV tasks based on CAMUS. The implemented content recommendation service agent divides the user's preferences into common and specific models to apply other recommendations and applications easily, including the TV content recommendations.
In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.
유한한 전파자원을 효과적으로 활용하기 위해서는 전파자원을 활용한 유망 비즈니스 모델을 발굴, 평가하고, 이에 기반하여 구체적인 기술 개발 계획과 산업 활성화 정책을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구는 미래 전파 활용 유망 분야를 탐색하여 성공 가능성이 높은 유망 비즈니스 모델을 설계하고, 제시된 비즈니스 모델의 사업화 타당성을 평가하며, 비즈니스 모델의 활성화를 위한 정책을 논의하는 것을 목표로 한다. 지역 또는 시간적으로 사용되지 않는 TV 채널인 TV 유휴 대역을 대상으로 분석하였으며, 이는 최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환에 따라 핵심적인 전파자원으로 부각되고 있다. 연구 결과, 방송형과 통신형을 비롯한 네 가지 비즈니스 모델이 도출되었으며, 각 비즈니스 모델을 고객 가치, 이익 공식, 핵심 자원, 핵심 프로세스 등 4가지 관점에서 고찰하고, 기술성, 사업성, 수용성 측면에서 사업화 타당성을 평가하였다. 또한, TV 유휴 대역을 활용한 비즈니스 모델의 활성화를 위한 정부 및 사회 구성원의 과제를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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