Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.2
no.2
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pp.67-74
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2003
This paper presents the development of the Inspection machine for SMD mounted on cream solder of PCB. There are mounting errors of SMD such as misalignment, missing part, wrong orientation, wrong polarity and so on. The main hardware of the system consists of a machine vision part and a motion control part. Operating software has been developed in GUI environment to help user convenience. The Inspection Jobs consist of two procedures, that is, creation of the inspection reference data and automatic inspection. The Inspection reference data has a tree structure of linked list including PCB information, blocks, components, windows, and inspection methods. This paper presents versatile inspection methods which include a section length method, a projection method and histogram method. Therefore, user can choose the suitable procedure for various components. Finally, the automatic Inspection procedure using the reference data checks the mounting errors of components.
Recent recommender system uses a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to solve sparsity and first rater problem in collaborative filtering system. Collaborative filtering systems use a database about user preferences to predict additional topics. Content based filtering systems provide recommendations by matching user interests with topic attributes. In this paper, we describe a method for discovery of user preference through combining two techniques for recommendation that allows the application of machine learning algorithm. The proposed collaborative filtering method clusters user using genetic algorithm based on items categorized by Naive Bayes classifier and the content based filtering method builds user profile through extracting user interest using relevance feedback. We evaluate our method on a large database of user ratings for web document and it significantly outperforms previously proposed methods.
The existing social search has a problem that search results are not suitable for a user since it does not take into account the recency of the user profile and the interests of similar users. Therefore, studies on a social search considering a temporal attribute and the interests of other users are required. In this paper, we propose a social search scheme that takes into account the recent interests of a user by time and the interests of the most similar users. The proposed scheme analyzes the activity information of a social media user in order to take into account the recent interests of the user. And then the proposed scheme improves the satisfaction and accuracy of search results by combining the interests of similar users with the analyzed information and performing ranking, It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme.
In order to block the access of the information in the smartphone of a user by other users, it is checked if the current user is the owner or not in the smartphone authentication process, whenever a user begins to use a smartphone. This makes smartphone users in front of frequent smartphone authentications, which leads significant inconvenience to them. Because of such inconvenience, users tend not to use the smartphone authentication anymore. Finally, their smartphones become very vulnerable against malicious access. This paper proposes a progressive authentication method on the android-platform in order to solve the problem described above. With the proposed method, smartphones can identify relevant risks based on users' past experiences and determine whether an authentication is needed. Because authentication occurs only when the identified risk level is high, it can achieve both a high-level of security in the high-level risk situation and user convenience in the low-level risk situation.
With the rapid increase in the number of Web documents, the problem of information overload is growing more serious in Internet search. In order to ease the problem, researchers are paying attention to personalization, which creates Web environment fittingly for users' preference, but most of search engines produce results focused on users' queries. Thus, the present study examined the method of producing search results personalized based on a user's understanding level. A characteristic that differentiates this study from previous researches is that it considers users' understanding level and searches documents of difficulty fit for the level first. The difficulty level of a document is adjusted based on the understanding level of users who access the document, and a user's understanding level is updated periodically based on the difficulty of documents accessed by the user. A Web search system based on the results of this study is expected to bring very useful results to Web users of various age groups.
A chatbot is an interactive assistant that utilizes many communication modes: voice, images, video, or text. It is an artificial intelligence-based application that responds to users' needs or solves problems during user-friendly conversation. However, the current version of the chatbot is focused on understanding and performing tasks requested by the user; its ability to generate personalized conversation suitable for relationship-building is limited. Recognizing the need to build a relationship and making suitable conversation is more important for social chatbots who require social skills similar to those of problem-solving chatbots like the intelligent personal assistant. The purpose of this study is to propose a text analysis method that evaluates relationships between chatbots and users based on content input by the user and adapted to the communication situation, enabling the chatbot to conduct suitable conversations. To evaluate the performance of this method, we examined learning and verified the results using actual SNS conversation records. The results of the analysis will aid in implementation of the social chatbot, as this method yields excellent results even when the private profile information of the user is excluded for privacy reasons.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.745-749
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2006
The appearance of wirelsss internet service made accessing easier than existing mobile devices. Due to the properity of mobile devices, we can easily obtain his/her profile information compared to a wired internet service. It enables to provide a personalized service through mobile devices. In this paper, we propose a recommendation service based on collaborative filtering method and a content push service. Using users' profile information, we recommand a target user's favoriate content. The recommanded contents are stored in mobile device through the push service. When we connect a wireless internet service, our mobile push service starts to cache from user's favorite contents. Especially, when we select a large mobile content, our system can reduce a download time by using our recommandation service. Also, in case of a connectionless, we can use a cached data from pushed content in our mobile device.
Social Network Service(SNS) has become a hot trend as a web service which helps users construct social relationships in the web and enables online communication. The information about user activities and behaviors obtained from the SNSs is expected to be an useful knowledge source for other services such as recommendation services. Most of previous researches on SNS rely on analyzing overall network topology and surveying the activities in a one-dimensional aspect. This paper propose a system for measuring multi-dimensional interaction through the activities in a SNS. The proposed system delivers an unified profile (consisting of profile and multi-dimension interaction) model from user-activities in Twitter.com. At the experimental section, some meaningful perspectives on a set of the unified profiles are described.
In this paper, the maximal capacity of the data network link has attempted to be exploited by using the dynamic allocation strategy. We propose a new methodology based on the economic models for competing traffic classes (classes of sessions) in packet networks. As the demand for network services accelerates, users' satisfaction to the service level might decrease due to the congestion at the network nodes. To prevent this, efficient allocation of a networks resources, such as available bandwidth and switch capacity, is needed. By using the so-called user profile as well as the utility (e.g., data rate) functions, it is possible to allocate data rates and other utilities using the arbitrary number of QoS classes, say $0.01,...,$10.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.12
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pp.1412-1422
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1992
This paper describes an implementation of the document class editor based on ODA(Open Document Architecture). For processing, we divided document structure into generic logical structure and generic layout structure as ODA standard. Also this editor could edit document profile. Using the utility which was implemented to investigate the composed document by object. we confirmed the document. And we could verify the ODIF stream data of the document. We designed this editor based on DAP level 2 of international functional standard. This system was implemented in environment of the X window system and the Motif as graphical user interface. This document class editor will be used to create real document having specific document structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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