Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.1
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pp.49-58
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2011
Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.
The advancement of information technology and the popularization of Internet has explosively increased the amount of multimedia contents. Therefore, the requirement of multimedia recommendation to satisfy a user's needs increases fastly. Up to now, CF is used to recommend general items and multimedia contents. However, general CF doesn't reflect visual characteristics of image contents so that it can't be adaptable to image recommendation. Besides, it has limitations in new item recommendation, the sparsity problem, and dynamic change of user preference. In this paper, we present new image recommendation method FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) to resolve such problems. FBCF builds new user profile by clustering visual features in terms of user preference, and reflects user's current preference to recommendation by using preference feedback. Experimental result using real mobile images demonstrate that FBCF outperforms conventional CF by 400% in terms of recommendation ratio.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.5
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pp.91-104
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2003
A masquerader is someone who pretends to be another user while invading the target user's accounts, directories, or files. The masquerade attack is the most serious computer misuse. Because, in most cases, after securing the other's password, the masquerader enters the computer system. The system such as IDS could not detect or response to the masquerader. The masquerade detection is the effort to find the masquerader automatically. This system will detect the activities of a masquerader by determining that user's activities violate a profile developed for that user with his audit data. From 1988, there are many efforts on this topic, but the success of the offers was limited and the performance was unsatisfactory. In this report we propose efficient masquerade detection system using SVM which create the user profile.
In this paper, we present a structure of personalized e-Learning system to study for a test formalized by uniform multiple-choice using on/off line mixed estimations as is the case of Driver :s License Test in Korea. Using the system a candidate can study toward the license through the Internet (and/or mobile instruments) within the personalized concept based on IRT(item response theory). The system accurately estimates user's ability parameter and dynamically offers optimal evaluation problems and learning contents according to the estimated ability so that the user can take possession of the license in shorter time. In order to establish the personalized e-Learning concepts, we build up 3 databases and 2 agents in this system. Content DB maintains learning contents for studying toward the license as the shape of objects separated by concept-unit. Item-bank DB manages items with their parameters such as difficulties, discriminations, and guessing factors, which are firmly related to the learning contents in Content DB through the concept of object parameters. User profile DB maintains users' status information, item responses, and ability parameters. With these DB formations, Interface agent processes user ID, password, status information, and various queries generated by learners. In addition, it hooks up user's item response with Selection & Feedback agent. On the other hand, Selection & Feedback agent offers problems and content objects according to the corresponding user's ability parameter, and re-estimates the ability parameter to activate dynamic personalized learning situation and so forth.
In this paper we propose an active learning method that makes a database for the information about certificates and practical examinations and accesses it easily. First of all, this method makes it possible to evaluate students individually, improves the motive of learning and gives students a sense of achievement by providing a user-specific question filtering technique using user pronto information by weight. And, it elevates the acquisition rate of certificates by advising and managing for certificate-acquisition and it also draw more interest and understanding for future directions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.63-68
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2010
The Color Management System in recent printers adopts ICC profiles for both monitors and printers. However, the ICC profile doesn't contain the characteristics of reproduced color on each monitor, because the color on each monitor is changed by user adjustment such as color temperature, brightness, and contrast adjustment. It is also depended on the backlight type and lifetime. As a result, unwanted color is reproduced on the printed paper, not like that on the monitor. To overcome the color difference between monitors and printers, it is needed to control the information of ICC profile. That is, first, the ICC profile is generated by the measurement of monitors having user set, then, through the CMS, the color on monitors can be produced on printed paper. However, it is difficult to apply the above system for normal users due to absence of measuring equipment and time consuming process. Therefore, this paper proposes a novel color matching technique based on the estimation of condition for each monitor having user set. The estimation is performed by a simple comparison visual test using a test image on printed paper and monitor. Then, the condition of monitor is applied to the ICC profile. As a result, the new ICC profile contains the color difference between user monitor and printer. The experimental results show the printed images using our proposed method have almost similar color with those on monitors.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.165-170
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2007
Recommendation systems provide users with proper services using context information being input from many sensors occasionally under ubiquitous computing environment. But in case there isn't sufficient context information for service recommendation in spite of much context information, there can be problems of resulting in inexact result. In addition, in the quantification step to use context information, there are problems of classifying context information inexactly because of using an absolute classification course. In this paper, we solved the problem of lack of necessary context information for service recommendation by using dynamic profile information. We also improved the problem of absolute classification by using a relative classification of context information in quantification step. As the result of experiments, expectation preference degree was improved by 7.5% as compared with collaborative filtering methods using an absolute quantification method where context information of P2P mobile agent is used.
In this paper, the customized sports convergence contents curation system is proposed for activation of life sports. The proposed system collects and analyzes profile of social sports group (club, society, etc.) for recommending optimized sports convergence contents to user. In addition, the feedback based on the recommendation result from the user is continuously reflected and the optimal recommendation is made possible. For the system evaluation, the proposed system is tested to 300 users (about 20 sports team) for about 3 months and the system is verified by analyzing the initial recommendation results and recommendation results reflected by user feedback.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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