More sales of food and beverage coupons have been made using SNS on social commerce recently. If one buys coupons on social commerce, he/she can enjoy products at a lower price; however, there are drawbacks that one must consider such as location, service hours, and discount rate. Thus, this paper suggests a system that recommends food and beverage coupons on social commerce for users that considers a user's personal context of location, time, and purchase history. In order to reflect a user's context awareness and continuous preference, this paper suggests a method based on the Bayesian network. In order to reflect personalized weighting on the standard of coupon selection to match a user's preference, a measurement and classification of weighting preferences is performed on the basis of AHP. 20 experiments in one month involving 12 students were carried out to verify the effectiveness of the system, resulting in an 80% satisfaction level.
Building information is essential for various urban spatial analyses. For this reason, continuous building monitoring is required, but it is a subject with many practical difficulties. To this end, research is being conducted to extract buildings from satellite images that can be continuously observed over a wide area. Recently, deep learning-based semantic segmentation techniques have been used. In this study, a part of the structure of the context-based ResU-Net was modified, and training was conducted to automatically extract a building from a 30 cm Worldview-3 RGB image using SpaceNet's building v2 free open data. As a result of the classification accuracy evaluation, the f1-score, which was higher than the classification accuracy of the 2nd SpaceNet competition winners. Therefore, if Worldview-3 satellite imagery can be continuously provided, it will be possible to use the building extraction results of this study to generate an automatic model of building around the world.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.11-18
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2022
Linking Ukraine's education system with the trends of global digitalization is mandatory to ensure the sustainable, long-term development of the country, as well as to increase the sustainability of the education system and the economy as a whole during the crisis period. Now the main problems of the education system in Ukraine are manifested in a complex context caused by Russian armed aggression. In the context of war, problems include differences in adaptation to online learning among educational institutions, limited access to education for vulnerable groups in the zone of active hostilities, the lack of digital educational resources suitable for online learning, and the lack of basic digital skills and competencies among students and teachers necessary to properly conduct online classes. Some of the problems of online learning were solved in the pandemic, but in the context of war Ukrainian society needs a new vision of education and continuous efforts of all social structures in the public and private environment. In the context of war, concerted action is needed to keep education on track and restore it in active zones, adapting to the needs of a dynamic society and an increasingly digitized economy. Among the urgent needs of the education system are a change in the teaching-learning paradigm, which is based on content presentation, memorization, and reproduction, and the adoption of a new, hybrid educational model that will encourage the development of necessary skills and abilities for students and learners in a digitized society and enable citizens close to war zones to learn.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.304-311
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2021
The relevance of the research involves outlining the need for modern professionals to acquire new competencies. In the conditions of rapid civilizational progress, in order to meet the requirements of the labor market in the knowledge society, there is a readiness for continuous training as an indicator of professional success. The purpose of the research is to identify the impact of various forms of application of information technologies for lifelong learning in order to provide the continuous self-development of each person without cultural or age restrictions and on the basis of rapid digital progress. A high level (96%) of need of the adult population in continuing education with the use of digital technologies has been established. The most effective ways to implement the concept of "lifelong learning" have been identified (educational camps, lifelong learning, mass open online courses, Makerspace activities, portfolio use, use of emoji, casual game, scientific research with iVR game, implementation of digital games, work in scientific cafes). 2 basic objectives of continuing professional education for adults have been outlined (continuous improvement of qualifications and obtaining new qualifications). The features of ICT application in adult education have been investigated by using the following methods, namely: flexibility in terms of easy access to ideas, solving various problems, orientation approach, functional learning, group or individual learning, integration of leisure, personal and professional activities, gamification. The advantages of application of information technologies for continuous education (economic, time, and adaptive) have been revealed. The concept of continuous adult learning in the context of digitalization has been concluded. The research provides a description of the structural principles of the concept of additional education; a system of information requests of the applicant, as well as basic technologies for lifelong learning. The research indicates the lack of comprehensive research in the relevant field. The practical significance of the research results lies in the possibility of using the obtained results for a wider acquaintance of the adult population with the importance of the application of lifelong learning for professional activities and the introduction of methods for its implementation in the educational policy of the state.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.11-22
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2010
This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.
Due to the insufficiency of training data in large vocabulary continuous speech recognition, similar context dependent phones can be clustered by decision trees to share the data. When the decision trees are built and used to predict unseen triphones, a phonetic question set is required. The phonetic question set, which contains categories of the phones with similar co-articulation effects, is usually generated by phonetic or linguistic experts. This knowledge-based approach for generating phonetic question set, however, may reduce the homogeneity of the clusters. Moreover, the experts must adjust the question sets whenever the language or the PLU (phone-like unit) of a recognition system is changed. Therefore, we propose a data-driven method to automatically generate phonetic question set. Since the proposed method generates the phone categories using speech data distribution, it is not dependent on the language or the PLU, and may enhance the homogeneity of the clusters. In large vocabulary speech recognition experiments, the proposed algorithm has been found to reduce the error rate by 14.3%.
In usual language models(LMs), the probability has been estimated by selecting highly frequent words from a large text side database. However, in case of adopting LMs in a specific task, it is unnecessary to using the general method; constructing it from a large size tent, considering the various kinds of cost. In this paper, we propose a construction method of LMs using a small size text database in order to be used in specific tasks. The proposed method is efficient in increasing the low frequent words by applying same sentences iteratively, for it will robust the occurrence probability of words as well. We carried out continuous speech recognition(CSR) experiments on 200 sentences uttered by 3 speakers using LMs by iterative teaming(IL) in a air flight reservation task. The results indicated that the performance of CSR, using an IL applied LMs, shows an 20.4% increased recognition accuracy compared to those without it. This system, using the IL method, also shows an average of 13.4% higher recognition accuracy than the previous one, which uses context-free grammar(CFG), implying the effectiveness of it.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.3
no.1
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pp.19-25
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2008
In order to realize future ubiquitous, it needs to establish an environment witch service is provided to an user without user's awareness. This study suggests the mobile context awareness algorithm for that. With DB collected using LBS technology, it aims to recognize service status of a terminal and to maximize user's convenience by offering service through continuous inter-operability for various demand and environment of users against the status of a terminal. To realize the algorithm, it adds a terminal status deduction process to MSC. And then, it suggests the algorithm witch determines terminal status depending on status parameter defined by analyzing LBS-based short information by MSC. It realize C code.
Purpose: This ethnography was performed to explore patterns and meanings of healthy life among aged women using senior centers. Methods: The informants were 21 individuals aged 65 years and older at 2 community-based senior centers. Data were collected from iterative fieldwork through in-depth interviews and participant observations and analyzed using text analysis and taxonomic methods developed by Spradley. Field notes were used with follow-up interviews and dialogue between authors to enhance interpretation. Results: Patterns of healthy life among aged women using senior centers were categorized by age groups within the context of the four cultural elements of taking care of the body, relationality, temporality, and spatiality: active and passive control, maintenance of interdependence and individuality, expansion and maintenance of the daily routine, unity of peer relations and sustenance of family relations, spending time productively and tediously, and complementary and alternative space of the family relations. Conclusion: The informants in this study demonstrated healthy life by maintaining and strengthening continuous relationships developed in the senior centers without being isolated from the family and society. Patterns of their healthy life differed across age groups within the socio-cultural context. Therefore, interventions should be tailored to address age groups and community needs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.109-119
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2017
In recent through development of IOT owing to that mass stream data is being generated in variety of application complex event processing technology is being watched with keen interest as a technology to analyze this kind of real-time continuous data. However, the existing study related with complex event processing only comes to an end at simple event processing based on low-level event or comes to an end at service defect discovery with providing limited operator and so on. Accordingly, there would be limitation to provide useful analysis information. In this paper in consideration of complex event along with aspect-oriented programming an extended complex event model is provided, which is possible to provide more valuable and useful information. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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