KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
Function Point(FP) is well spread and advanced methodology in software costing. But FP is not common in game contents costing. It is one reason that Game Contents is a new area in software costing. And, ISO/IEC FDIS 19761(final draft) recommends not to use FP method in game contents costing. So we suggested new methodology in that area which is called Game Factor Point Method(GFPM). In this paper, we studied more about the weight of the game factor. We hope this will clarify them. We made definition of game factor, and studied more detail about Mission which was a little ambiguous in prior study. We also studied difficulties of game factor which will be a very important factor in game contents costing.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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제22권5호
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pp.102-109
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1985
A new yield maximization procedure by investigating method of the multidimensional Monte Carlo integration is presented. And then maximum yield is obtained by the new modified weight selection algorithm applied to objective function of MOSFET NAND GATE Also this yield maximization procedure can be applied to nonconvex objective function.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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제19권4호
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pp.981-989
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1995
A new weight function approach to determine SIF(stress intensity factor) using single-layer potential has been presented. The crack surface displacement field was represented by one boundary integral term whose kernel was modified from Kelvin's fundamental solution. The proposed method enables the calculation of SIF using only one SIF solution without any modification for the crack geometries symmetric in two-dimensional plane such as a center crack in a plate with or without an internal hole, double edge cracks, circumferential crack or radial cracks in a pipe. The application procedure to those crack problems is very simple and straightforward with only one SIF solution. The necessary information in the analysis is two reference SIFs. The analysis results using present closed-form solution were in good agreement with those of the literature.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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제21권2호
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pp.232-244
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1997
In this paper weight function theory is extended to the determination of the stress intensity factors for the mode I in elliptic crack. For the calculation of the fundamental fields Poisson's theorem and Ferrers's method were employed. Fundamental fields are constructed by single layer potentials with surface density of crack harmonic fundamental polynimials. Crack harmonic fundamental polynimials up to order four were given explicitly. As an example of the application of the weight function theory the stress intensity factors along crack tips in nearly penny-shaped elliptic crack are calculated.
About 40% of reactors in the world are being operated beyond design life or are approaching the end of their life cycle. During long-term operation, various degradation mechanisms occur. Fatigue caused by alternating operational stresses in terms of temperature or pressure change is an important damage mechanism in continued operation of nuclear power plants. To monitor the fatigue damage of components, Fatigue Monitoring System (FMS) has been installed. Most FMSs have used Green's Function Approach (GFA) to calculate the thermal stresses rapidly. However, if temperature-dependent material properties are used in a detailed FEM, there is a maximum peak stress discrepancy between a conventional GFA and a detailed FEM because constant material properties are used in a conventional method. Therefore, if a conventional method is used in the fatigue evaluation, thermal stresses for various operating cycles may be calculated incorrectly and it may lead to an unreliable estimation. So, in this paper, the modified GFA which can consider temperature-dependent material properties is proposed by using an artificial neural network and weight factor. To verify the proposed method, thermal stresses by the new method are compared with those by FEM. Finally, pros and cons of the new method as well as technical findings from the assessment are discussed.
The video face recognition (FR) is one of the most popular researches in the field of computer vision due to a variety of applications. In particular, research using the attention mechanism is being actively conducted. In video face recognition, attention represents where to focus on by using the input value of the whole or a specific region, or which frame to focus on when there are many frames. In this paper, we propose a novel attention based deep learning method. Main novelties of our method are (1) the use of combining two loss functions, namely weighted Softmax loss function and a Triplet loss function and (2) the feasibility of end-to-end learning which includes the feature embedding network and attention weight computation. The feature embedding network has a positive effect on the attention weight computation by using combined loss function and end-to-end learning. To demonstrate the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been carried out to evaluate our method on IJB-A dataset with their standard evaluation protocols. Our proposed method represented better or comparable recognition rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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제28A권10호
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pp.847-854
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1991
This paper presents a new output phase assignment algorithm which determines the phases of all the nodes in a given boolean network. An estimation function is defined, which is represented by the relation between the literals in the given function expression. A weight function, WT (fi, fj) is defined, which is represented by approximate amount of common subexpression between function fi and fj. Common Subexpression Graph(CSG) is generated for phase selection by the weight function between all given functions. We propose a heuristic algorithm finding subgraph of which sum of weights has maximum by assigning phases into the given functions. The experiments with MCNC benchmarks show the efficiency of the proposed method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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제24권11호
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pp.2705-2712
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2000
In meshless methods some techniques to impose essential boundary conditions have been developed since the approximations do not satisfy Kronecker delta properties at nodal points. In this study, new scheme for imposing essential boundary conditions is developed. Weight functions are modified by multiplying with auxiliary weight functions and the resulting shape functions satisfy Kronecker delta property on the bound ary nodes. In addition, the resulting shape functions possess and interpolation features on the boundary segments where essential boundary conditions are prescribed. Therefore the essential boundary conditions can be exactly satisfied with the new method. More importantly, the impositions of essential boundary conditions using the present method is relatively easy as in finite element method. Numerical examples show that the method also retains high convergence rate comparable to Lagrange multiplier method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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