Recommender system recommends the items expected to be purchased by a customer in the future according to his or her previous purchase behaviors. It has been served as a tool for realizing one-to-one personalization for an e-commerce service company. Traditional recommender systems, especially the recommender systems based on collaborative filtering (CF), which is the most popular recommendation algorithm in both academy and industry, are designed to generate the items list for recommendation by using 'overall rating' - a single criterion. However, it has critical limitations in understanding the customers' preferences in detail. Recently, to mitigate these limitations, some leading e-commerce companies have begun to get feedback from their customers in a form of 'multicritera ratings'. Multicriteria ratings enable the companies to understand their customers' preferences from the multidimensional viewpoints. Moreover, it is easy to handle and analyze the multidimensional ratings because they are quantitative. But, the recommendation using multicritera ratings also has limitation that it may omit detail information on a user's preference because it only considers three-to-five predetermined criteria in most cases. Under this background, this study proposes a novel hybrid recommendation system, which selectively uses the results from 'traditional CF' and 'CF using multicriteria ratings'. Our proposed system is based on the premise that some people have holistic preference scheme, whereas others have composite preference scheme. Thus, our system is designed to use traditional CF using overall rating for the users with holistic preference, and to use CF using multicriteria ratings for the users with composite preference. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it to a real-world dataset regarding the recommendation for POI (point-of-interests). Providing personalized POI recommendation is getting more attentions as the popularity of the location-based services such as Yelp and Foursquare increases. The dataset was collected from university students via a Web-based online survey system. Using the survey system, we collected the overall ratings as well as the ratings for each criterion for 48 POIs that are located near K university in Seoul, South Korea. The criteria include 'food or taste', 'price' and 'service or mood'. As a result, we obtain 2,878 valid ratings from 112 users. Among 48 items, 38 items (80%) are used as training dataset, and the remaining 10 items (20%) are used as validation dataset. To examine the effectiveness of the proposed system (i.e. hybrid selective model), we compared its performance to the performances of two comparison models - the traditional CF and the CF with multicriteria ratings. The performances of recommender systems were evaluated by using two metrics - average MAE(mean absolute error) and precision-in-top-N. Precision-in-top-N represents the percentage of truly high overall ratings among those that the model predicted would be the N most relevant items for each user. The experimental system was developed using Microsoft Visual Basic for Applications (VBA). The experimental results showed that our proposed system (avg. MAE = 0.584) outperformed traditional CF (avg. MAE = 0.591) as well as multicriteria CF (avg. AVE = 0.608). We also found that multicriteria CF showed worse performance compared to traditional CF in our data set, which is contradictory to the results in the most previous studies. This result supports the premise of our study that people have two different types of preference schemes - holistic and composite. Besides MAE, the proposed system outperformed all the comparison models in precision-in-top-3, precision-in-top-5, and precision-in-top-7. The results from the paired samples t-test presented that our proposed system outperformed traditional CF with 10% statistical significance level, and multicriteria CF with 1% statistical significance level from the perspective of average MAE. The proposed system sheds light on how to understand and utilize user's preference schemes in recommender systems domain.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
Kim, Chul;Kim, Sang-Kyun;Jang, Hyun-Chul;Kim, An-Na;Kim, Ik-Tae;Song, Mi-Young
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.16
no.3
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pp.127-133
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2010
The purpose of this study is to develop the order communication system for Traditional Korean Medicine(TKM) which can support prescribing decisions and provide the toxicological information. The relative vulnerability of the infrastructure of TKM has made us start the study. We carried out the benchmarking for TKM charting solution firstly, and then designed the intelligent search and supporting method for prescription decisions. We developed of the medical herbs database and the web-based order communication program which can be used in medical field actually. This system supplies a various functions to oriental medical doctors such as management for prescription history, search for herb's effects, generating prescriptions, inventory management, alerting of toxicity and taboo, guideline for taking medicine, and so on. The design and implementation process has been described in this research. We expect that this system will play an important role in electronic medical record(EMR) or electronic health record(EHR) binding diagnosis and management functions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.6
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pp.1213-1220
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2011
In this paper, a new ensemble system using dynamic weighting method with added weight information into classifiers is proposed. The weights used in the traditional ensemble system are those after the training phase. Once extracted, the weights in the traditional ensemble system remain fixed regardless of the test data set. One way to circumvent this problem in the gating networks is to update the weights dynamically by adding processes making architectural hierarchies, but it has the drawback of added processes. A simple method to update weights dynamically, without added processes, is proposed, which can be applied to the already established ensemble system without much of the architectural modification. Experiment shows that this method performs better than AdaBoost.
A pulse is generated when the heart pumps blood into the arterial system. The heart pumps blood only when it contracts, not when it relaxes; therefore, blood enters the arterial system in a cyclical form. Artery beating is visible in some parts of the body surface, such as the radial artery of the wrist. This paper mainly uses the feature in which near-infrared spectroscopy penetrates skin to construct a non-invasive measurement system that can measure small vibration in the subcutaneous tissue of the human body, and then uses it for the pulse measurement. This measurement system uses the optical moir$\acute{e}$ principle, together with the fringe displacement made by small vibration in the subcutaneous tissue, and an image analysis program to calculate the height variation from small vibrations in the subcutaneous tissue. It completes a measurement system that records height variation with time, and that together with a fast Fourier transform (FFT) program, they can convert the pulse waveform generated by vibration (time-amplitude) to heartbeat frequency (frequency-amplitude). This is a new and non-invasive medical assistance system for measuring the pulse of the human body, with the advantages of being simple, fast, safe and objective.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.3
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pp.559-564
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2010
The GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm can be used to predict the complex nonlinear systems. The traditional GMDH algorithm produces the prdicted output of the system model in the output layer through the input layer and the intermediate layers as the prescribed process. The outputs of each layer are produced only by the outputs of the former layer. However, in the traditional GMDH algorithm, though the optimal structure of each layer is derived, the overall structure may not be derived optimally. To overcome this problem, GMDH prediction model which has the overall optimal structure is constructed by feeding back the error between the predicted output and the real output. This can make the prediction more precise. The capability improvement of the proposed algorithm compared to the traditional algorithm is verified through computer simulation.
Despite the remarkable advancements of the modern medicine, the traditional system of medicine (TSM) still serves as a potential primary health care modality in the in low- and middle-income countries. The recent reports suggest that there is a renewed interest has been observed towards TSM in the developed countries too, because of the adverse side-effect of modern medicines. Medicinal plants have been widely serving as a rich source of therapeutic agent. Ethiopia is one of the most reserves rich countries in the world. It is renowned for well-diversified and natural resources in terms of its unique flora and fauna. Ethiopian deep-rooted tradition and culture largely depends on the usage of plants for their religious ceremonies, impressive festivals, traditional medicinal uses and other basic necessities. The present scrutiny is an attempt to understand the omnipotent nature of an Ethiopian Ethnomedicinal plant called Tinjute [vernacular name (local native language, Amharic); Otostegia integrifolia]. There are several studies suggest that Tinjute can be used as a natural medicine or health-promoting agents for various disorders and ailments. Nevertheless, in Ethiopia, it is renowned as an insect repellent to drive-away insect vector of diseases, particularly mosquitoes in the early evening. However, there are many more issues and challenges which must be urgently addressed to scientifically formulate various potent, efficacious, safe and highly selective phytotherapeutic agents and insects' repellent from the Tinjute plant in the near future.
Lee, Won Jeong;Moon, Jae Sun;Kim, Sung In;Bahn, Yong-Sun;Lee, Hanna;Kang, Tae Hoon;Shin, Heung Mook;Kim, Sung Uk
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.25
no.9
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pp.1429-1432
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2015
To identify plant-derived cell signaling inhibitors with antifungal properties, a twocomponent screening system using both wild-type Cryptococcus neoformans and a calcineurin mutant was employed owing to their counter-regulatory actions on the Hog1 mitogenactivated protein kinase and calcineurin pathways. Of the 2,000 plant extracts evaluated, a single bioactive compound from M. obovata Thunb. was found to act specifically on the calcineurin pathway of C. neoformans. This compound was identified as magnoloside A, and had potent antifungal activities against various Cryptococcus strains with minimum inhibitory concentration values ranging from 1.0 to 4.0 μg/ml.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.29
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pp.105-140
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1998
This is a way of establishing the information sovereignty in the industrial knowledge of society. The occurrence of the industrial knowledge of society builds knowledge and information as digital system. Digitalized knowledge and information has some characteristics of which the information should be light and variable, so that it can be transmitted rapidly. At this moment, if information super highway is built, and the digitalized information of the advanced information country comes to us, we are to get easily information dependence unless we are ready. Nowadays, our country is accepting the knowledge and information of the advanced information countries without filtering it properly. What is the reason? This means that we are lack of traditional knowledge resourses as the foundation of digital system. This paper deals with (1) the historical reason of the lackness of the traditional knowledge resourses, (2) the aspect of the consumer culture about knowledge and information, and (3) the aspect of the production culture about the knowledge and information. In order to overcome the information dependence, in this paper, we should change both production and consumption of our knowledge and information into a new pattern, establish the seed knowledge resourses, and build libraries everywhere we can use easily. For this case study, this paper takes examples of maeul (which may mean traditional villiage in Korea.) libraries on Changwon City.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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