Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.399-401
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2022
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
For a place-recommendation model based on user's behavior and multi-attribute attitude in this thesis. We focus groups that show similar patterns of visiting restaurants and then compare one and the other. We make use of The Fishbein Equation, Pearson's Correlation Coefficient to calculate multi-attribute attitude scores. Furthermore, We also make use of Preference Prediction Algorithm and Distance based method named "Euclidean Distance" to provide accurate results. We can demonstrate how excellent this system is through several experiments carried out with actual data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8B
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pp.929-938
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2011
The setting algorithm of cloaking region using dummy which is proposed in this paper solves the problem which counts the building with duplication that exists in several cells of Privacy Grid by adding the building grouping item to the index structure of the existing Privacy Grid, and by increasing K value after searching the contiguous cells in the comer of each building, the exposure problem of private location information due to the minimum cloaking region setting of the existing GBC is solved. In addition, this paper reduces the searching time of K value by setting smaller cloaking region than Privacy Grid and GBC with dummy K before expanding cloaking region and strengthens the location information protection of users using dummy K.
The outpaced growth of online channel sales over the traditional retail sales is a result from superior shopping convenience that online stores offer to their customers. One major source of online shopping convenience is a personalized store that reduces customer's shopping time. Personalization of an online store is accomplished by using various in-store shopping behavior data that the Internet and Web Technology provides. Brick-and-mortar retailers have not been able to make this type of data available for their stores until now. However, RFID technology has now opened a new possibility to personalization of traditional retail stores. In this paper, we propose BRIMPS (BRIck-and-Mortar Personalization System) as a system that brick-and-mortar retailers may use to personalize their business and become more competitive against online retailers.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.202-206
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2005
우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2419-2425
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2011
Presently SmartPhone users over the 15 million are expected to exceed 20 million people by the end of the year. The prevalence of SmartPhone has brought positive results with a new paradigm. But, It makes a result that SmartPhone user should concentrate on mobile device and interpersonal relationships are avoided. In this paper, we design and implement user network services that use a same application using located information based on android.
As small sized bio-sensors and digital yarns are developed, digital wear measuring vital signs can be used for individuals' health, the elderly care and sports activities. This paper discusses a database structure for analyzing stress state, pulses, positions, exercise amount of user based on vital signs measured for 24 hours measured by the wear and GPS information, and a storage for storing XML documents following a standard HL7 meta-model. By analyzing the stored information, the system identifies the stress state and exercise amount of users. Pulses, exercise intensity and emergency situations can be also detected by the system in real time. This paper discusses the implementation of a system enabling to acquire and analyze vital signals to understand user behavior patterns.
While lots of new mobile applications are being developed, applications that provide positional information by using LBS (Location Based Service) have become popular. For instance, smart phones are able to find my location and a destination easily by using GPS, which installed in the instrument, and run the program. However, these existing positional information applications can find the location of only one user at a time. These programs are not able to find out accurate directions from current location to the destination. This paper suggests a case of system development which solved some of the problems in the implementation of existing applications using LBS. The suggested system to solve these issues, having multiple users to share positional information and showing directions, run by AR (Argument Reality). In daily use, this application would be very efficient for location people in the vicinity.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2013.04a
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pp.50-51
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2013
화재발생시 기존의 비상경보설비는 화재경보라는 단순한 정보만을 제공함으로서 대피자의 입장에서는 건축물의 안전상황 및 피난상황을 식별할 수 없다. 따라서 화재발생시 대피자들이 밀집되는 병목현상이나 화재 영향에 노출되어 있는 피난경로로의 대피 등은 화재 피해를 가중시키고 있다. 본 연구의 목적은 현재 응용 가능한 대표적인 Ubiquitous 기술 중 개인의 위치를 식별하여 이용하는 위치인식기술 RSSI(Received Signal Strength Indication)을 활용한다. RSSI를 기반으로 한 LQI(Link Quality Indication)는 무선통신기간의 거리인식을 통해 대피자 정보 시스템 정보를 획득한다. 이러한 위치정보시스템을 응용하여 개발한 화재 안전 시스템은 화재 위치를 식별하고 화재위험 지역의 상황변화를 예측하여 피난경로 선정을 위한 안전정보를 제공하여 준다.
점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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