Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.37-40
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2000
전자상거래 분야에서 급속도로 증가하고 있는 정보들 중에서 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하기 위하여 각 정보를 일일이 검토하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법들로 내용 기반 여과(content-based filtering)와 협력적 여과(collaborative filtering)가 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 높은 질(quality)을 가지는 정보들을 여과할 수 있지만 해당 정보의 속성은 고려하지 않는다는 난점을 가지는데, 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존의 협력적 여과 기술들과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
The principal objective of a sampling plan is to make efficient use of the budget allocated and to obtain as precise an estimate of a population parameter as possible. In order to estimate the proportion of defectives produced or to determine some measure of product Quality, it is necessary to select random samples which represent a population parameter of the process. In this case, the two stage sampling is more efficient and convenient than simple random sampling. Therefore this paper aims to propose the design procedures of two stage sampling plan to obtain a representative samples in considering the sampling precision under the restricted sampling unspection cost.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.4
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pp.20-28
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2020
In this study, the RDA DMP Common Standard (RDCS), a data model for implementing a machine actionable Data Management Plan (maDMP), was analyzed in four aspects. First, the twelve class models proposed by RDCS were analyzed. Second, whether the DMP attribute was included in the class attribute was analyzed. Third, we analyzed the namespace used for RDCS properties. Fourth, the values and identifiers used in RDCS properties were analyzed. As a result of the analysis, four directions for improvement were derived. First, it is necessary to add an academic record class to describe information such as papers and reports, which are representative academic documents. Second, the primary research institution, responsibility, resources, option attribute, and additional attributes are needed to describe the researcher's affiliation information. Third, it is necessary to additionally use a namespace such as Friend of a Friend that can be used universally. Fourth, the use of digital object identifier should be considered to identify academic literature.
Recently, with the development of deep learning technology, research on pedestrian attribute recognition technology using deep neural networks has been actively conducted. Existing pedestrian attribute recognition techniques can be obtained in such a way as global-based, regional-area-based, visual attention-based, sequential prediction-based, and newly designed loss function-based, depending on how pedestrian attributes are detected. It is known that the performance of these pedestrian attribute recognition technologies varies greatly depending on the type of backbone network that constitutes the deep neural networks model. Therefore, in this paper, several backbone networks are applied to the baseline pedestrian attribute recognition model and the performance changes of the model are analyzed. In this paper, the analysis is conducted using Resnet34, Resnet50, Resnet101, Swin-tiny, and Swinv2-tiny, which are representative backbone networks used in the fields of image classification, object detection, etc. Furthermore, this paper analyzes the change in time complexity when inferencing each backbone network using a CPU and a GPU.
As cultural background contributes members of society to recognize and behave in a specific direction, customers with different cultural backgrounds show various reactions even when they are provided with the same service. Previous studies have used the Hofstede cultural dimension to understand how hotel visitors' satisfaction varies with the provided service as per their cultural background. However existing research only considered the cultural background of the guests, and there are not many studies focused on the types of travel. Therefore, in this study, the travel types of hotel visitors are classified into business travel visitors and leisure tourism visitors, and analyzed the effect of Hofstede's cultural dimension on hotel selection attributes according to the styles of travel. In this study, we collected information on six cultural dimensions of Hofstede, and from TripAdvisor, a representative tourism platform, 204,261 optional attribute ratings for hotels in New York to investigate the satisfaction of hotel selection attributes. In conclusion, it is expected that this study will be able to identify which service attributes the customers of various cultures who visit hotels put emphasis in advance, and therefore provide suitable service accordingly.
Emotional computer that you want to study in a regular number change is the continuing sensitivity. Emotional Computing manner the sensibilities numbered and emotions were running through the trees. Emotional assessment of emotional sensibility computing was used as the coordinates of the key effects of the James A. Russell (Core Affect). Emotional tree runs purpose was to verify the correlation of sensitivity and emotion computing tree. Emotional tree attributes experiment color, brightness, saturation was configured with. When 50% brightness increase, about pleasure (X-axis) has increased by 10.49 points. Brightness 50%, GREEN 50% increase in the degree of pleasure (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) has increased by 15.85 points. Brightness 50%, GREEN 50% increase in the degree of pleasure (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) has increased by 15.85 points. Brightness 50% of the free-extent (X-axis), BLUE 50% when the tone (Y axis), pleasure extent (X-axis) of 10.49 points, tone (Y axis) as much as 14.65 points sensibilities have changed. When representatives emotions size changes have increased 50% brightness, color RED 50%, increased 5.4% Emotional excitement, emotion depressed declined -4.2%. 50% brightness, color GREEN 50% increase in emotional excitement had increased to 8.6%, declined by -5.5% this melancholy sensibility. Representative emotion and emotional changes increase or decrease the size of the emotional attributes were analyzed by quantitative methods. After the happy emotions number is needed to study more similar to the human emotion through the execution of the video image emotion emotional tree computing.
The rapid growth and popularity of Twitter have been one of the most influential phenomena in the era of social network system and the mobile internet, which also opens up opportunities for new business strategies; in particular, PR and marketing area. This study analyzed use of Twitter in terms of user characteristics and message attributes. Actual field data from the Twitter for PR and Marketing of a representative Korean IT company (Company "K") was used for this analysis. Research findings show that overall corporate twitter users show passive attitude in retweet behavior. Also, users who have relatively small network size (less than 1,000) are more active in retweet than power twitterians that have big network size(over than 10,000). It is showed that the rate of retweet is higher in the order of recruiting, promotional event, IT information, and general PR message. In the conclusion section, practical implications based on the research finding are thoroughly discussed.
No, Tae-Hui;Kim, Gyeong-Sun;Sin, Eun-Ju;Han, Jae-Yeong
Journal of the Korean Chemical Society
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v.50
no.6
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pp.486-493
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2006
study investigated the relationship between conceptual understanding and mapping errors induced in learning chemistry concept with two analogies presented in current science textbooks. Each of the two groups from 7th graders (N=260) in three middle schools studied with one of the analogies, and then a conception test and a mapping test were administered. Analyses of the results indicated that students conceptual understanding has a significant relationship with their understanding about the mapping. The scores of the conception test and the mapping test for the unshared attributes were lower than those for the shared attributes. Five types of mapping errors were also identified: overmapping, mismapping, failure to map, rash mapping, and artificial mapping. Many representative misconceptions were found to be associated with their mapping errors. Educational implications are discussed.
Rock joint orientation is one of important geometric attributes that have an influence on the stability of rock structures such as rock slopes and tunnels. Especially, statistical models of the geometric attributes of rock joints can provide a probabilistic approach of rock engineering problems. The result from probabilistic modeling relies on the choice of statistical model. Therefore, it is critical to define a representative statistical model for joint orientation data as well as joint size and intensity and build up a series of modeling procedure including analytical validation. In this paper, we have examined a theoretical methodology for the statistical estimate and hypothesis analysis based upon Fisher distribution and bivariate normal distribution. In addition, we have proposed the algorithms of random number generator which is applied to the simulation of rock joint networks and risk analysis.
In Korea, The Consumer Protection Law in Electronic Commerce, which came into effect in July 2002, forced internet shopping malls to provide a minimum of 7 forms of business information, including the name of the business, the name of the representative, geographical address, telephone number, fax number, e-mail address, and business license number, so that consumers could easily identify them. To investigate the shopping malls which do not provide their business information, can lead to confidence in the electronic commerce environment. To investigate the completeness of the business information with the internet shopping malls, this paper proposes the methods of gathering URLs of internet shopping malls, of extracting business information attributes, and an architecture of the agent system. Information extraction in our research is based on synonyms and indicator words of the attributes. With the experiment we showed that the accuracy of our agent system to find out the right business information is 89.3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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