In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user's clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
TFD is a transcription factor database which consists of short functional DNA sequences called as signals and their references. SIGNAL SCAN, developed by Dan S. Prestridge, is used to determine what signals of TFD may exist in a DNA sequence. This program searches TFD database by using a simple algorithm for character string comparison. We developed TFSCAN that aims at searching for signals in an input DNA sequence more efficently than SIGNAL SCAN. Our algorithms consist of two parts, one constructs an automata by scanning sequences of rFD, the other searches for signals through this automata. Searching for signal-related references is radically improved in time by using an indexing method. Usage of TFSCAN is very simple and its output is obvious. We developed and installed a TFSCAN input form and a CGI program in GINet Web server, to use TFSCAN. The algorithm applying automata showed drastical results in improvement of computing time. This approach may apply to recognizing several biological patterns. We have been developing our algorithm to optimize the automata and to search more sensitively for signals.
Recently, most vehicles has the Automatic transmission system as their transmission system. The automatic transmission system operates with fixed shift patterns. In the opposite of manual operation, it is easy and convenient for driving. Though these merit, the system can not evaluate the driver's intension because of usage of firmed shift pattern. Especially, when the load has declination the AT system must operate for engine break effect. Namely, if the vehicle drives on the load of decrease, the acceleration of the vehicle goes to high then. At that time, the shift goes to down position the vehicle has some negative acceleration with the resistance of engine. To consider driver's intension in this case, we must consider both the driving intensity of driver and the status of load. In this paper, we developed flexible automatic transmission system by using the proposed moduled neural networks which can learn the status of the load and driver's intensity As a result, we compare the transmission system using firmed shift pattern and the proposed transmission system and show the good performance in the change of shift position.
The purpose of this study is to devise a wide range of expression and direction in fashion by analyzing the wardrobe of David Bowie, a musician who represents Glam Rock, for "glam" characteristics. Research was done using dictionaries of musical terms, dictionaries of attire terms, internet, papers and books published in Korea and abroad and other materials. The results of this study showed four characteristics, and it can be summarized as follows. First, resistance refers to the deviation from the norms set by a mainstream society. The resistance in Glam Rock was expressed in depreciative and anti-social characteristics, and Punk elements were expressed by using studs and metallic materials. Second, androgyny in David Bowie's costume expresses the innate nature of gender by freely integrating or tight silhouette costumes. Third, the fantasy in Bowie's costumes is a concept as opposed to what is real and is expressed by using avant-garde and playful expressions. Distorted, exaggerated and avant- garde expressions express decorative and bizarre fantasy by using the images of an astronaut. Fourth, the folklore in David Bowie's costumes uses the patterns and images of different cultures, and is expressed as through integration of exotic components, including the usage of costumes with Oriental colors and shapes. Furthermore it represents geometric shapes and curves, using the images of Kimono.
The aim of study was to investigate the correlation between the level of 17 antibiotic residues and 6 antibiotic resistances of Escherichia coli isolates in chicken meats. A total of 58 chicken meats were collected from retail grocery stores in five provinces in Korea. The total detection rate of antibiotic residues was 45% (26 out of 58). Ten out of 17 antibiotics were detected in chicken meats. None of the antibiotics exceeded the maximum residue level (MRLs) in chicken established by the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS). The most detected antibiotics were amoxicillin (15.5%), followed by enrofloxacin (12.1%) and sulfamethoxazole (10.3%). In a total of 58 chicken meats, 51 E. coli strains were isolated. E. coli isolates showed the highest resistance to ampicillin (75%), followed by tetracycline (69%), ciprofloxacin (65%), trimethoprim/sulfamethoxazole (41%), ceftiofur (22%), and amoxicillin/clavulanic acid (12%). The results of study showed basic information on relationship between antibiotic residue and resistance for 6 compounds in 13 chicken samples. Further investigation on the antibiotic resistance patterns of various bacteria species is needed to improve food safety.
Enhancing energy efficiency of machine tools causes substantial impacts on the manufacturing industries, to cope with the competitive introduction of the total energy management strategies. Real-time energy monitoring is essential to identify energy consumption patterns of the machine tools and correlate them with the energy management strategy. Integrated analysis of machine tool's operation status and the corresponding energy usage is most important to accurately evaluate the energy efficiency under the various machining process environments. This paper proposes a system architecture to realize the online energy monitoring system and the embedded energy monitoring approach interconnected with the CNC kernel. The shop-floor operation management system is presented to integrate the proposed online energy monitoring approach.
We evaluated the applicability of baking soda, charco'al, coffee, and green tea as a natural deodorant in Kimchi packaging. Moreover, to evaluate the potential usage of these deodorants in packaging materials and confirm their applicability in high-temperature melt-extrusion processing, the thermal stabilities of the deodorants were investigated, and heat-treated deodorants were evaluated in terms of the deodorizing function compared with non-treated deodorants. Aroma patterns were decreased after deodorizing treatment with all-natural deodorants. Dimethyl disulfide, methyl trisulfide, and diallyl disulfide, the most significant odorous Volatile organic compounds (VOCs) of Kimchi, decreased after treatment with the deodorants. In particular, baking soda and charcoal showed the highest efficiency in removing odorous compounds and VOCs from Kimchi, even after high-temperature processing. The acetic acid removal rates for both baking soda and charcoal were 99.9±0.0%. The heating process increases the deodorizing effects of baking soda. Sensory evaluation results showed that there is a significant increase (p < 0.05) in the overall preference for Kimchi samples packaged with charcoal and baking soda. This study provides useful information for the deodorization effects of natural deodorants for Kimchi smell and their applicability for packaging materials.
The use of web widgets on desktop and mobile devices has been increasing rapidly. Web widgets provide access to activities and information from various sources across the web. As the number of supported widgets increases, managing widgets and finding relevant or interesting widgets becomes more complex. In addition, interacting with widgets in web service systems can be difficult, especially for novice users. Up to this point, there has been little research on web widget usability. This paper performs an experimental study regarding user interfaces of web widgets based on the mouse tracking and work-flow analysis. In the experiment, four sites providing widget services are chosen - iGoogle, Netvibes, My yahoo, and Wizard. The experiment participants perform three assigned tasks in the chosen sites, and their mouse operations are recorded using Camtasia, a screen casting software. Mouse tracking analysis is performed based on the recorded data in order to analyze common user behaviors. In addition, work-flow diagrams representing the operational flows to carry out the given tasks in each web site are constructed so as to visually and systematically analyze detailed usage patterns. The experimental study results presented in this paper can contribute to developing guidelines for highly usable and accessible interface design of web widgets.
Purpose: We analyzed the characteristics and differences in patients' medical benefits and health insurance based on disease severity classification. Methods: We examined 29,139 patients who visited the emergency medical center of K Hospital from January 1,2016 to December 31, 2016. Survey items included the Korean Triage and Acuity Scale (KTAS) classification of emergency and non-emergency situations ratio and type of insurance. Results: According to KTAS classification, 76.2% of patients exhibited an emergency condition and 23.8% exhibited a non-emergency condition. Emergency patients exhibited more trauma than non-emergency patients. According to the type of insurance coverage, the duration of stay in the emergency room was longer for patients with medical care than for patients with health insurance. Additionally, 119 ambulances use was significantly higher among patients with medical care. Conclusion: Policy discussions should address alternative ways to replace the 119 ambulances used by patients in this study. Additionally, health care administrators should identify alternative care agencies as potential alternatives to emergency room visits.
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