• Title/Summary/Keyword: 내용 기반 필터링

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Content based Image Retrieval System by Shape Global Feature and Histogram (형태 전역특징과 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 시스템)

  • 황병곤;정성호;이상열
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.7 no.4
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    • pp.9-16
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    • 2002
  • Content based Image retrieval methods in the multimedia information retrievals use primary visual features such as color, texture and shape. Color and texture generally are used as features of the image retrieval systems. But these systems may produce errors in similar image retrieval because two images with different shapes can represent very different contents. Therefore, the use of shape describing features is essential in an efficient content based image retrieval system. In this paper, after the global features filtering process by the boundary of objects, we have created a better shape similarity image retrieval system by a histogram of shape information.

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A Study on Filtering Method for E-mail Documents Based on Personal Profile (Personal Profiles 기반의 E-mail 문서 필터링 방법에 관한 연구)

  • Choi, Kyu-Jung;Lee, Tae-Hun;Kim, Myoung-Ki;Park, Ki-Hong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.245-248
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    • 2002
  • 요즘 E-mail은 중요한 통신수단 중 하나로 사용되고 있다. 그러나 상당수의 E-mail 문서들이 상업성 광고 E-mail과 같은 불필요한 정보를 포함한 채 우리들의 컴퓨터에 분포되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 각각의 E-mail 문서들의 내용을 판단함으로써 불필요한 문서들을 자동적으로 필터링 하는 방법을 제안하고자 한다. 전통적인 필터링 방법들은 단어의 빈도수와 같은 단일 속성만을 다루기 때문에 놀은 정확도를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 각각의 사용자에 의해 이미 수신되어진 E-mail 문서들로부터 Personal Profile을 만들고, 이 Personal Profile를 사용함으로써 새로운 E-mail 문서가 사용자에게 중요한지의 여부를 구별하여 주는 방법에 관하여 제안하고자 한다. 이러한 Profile은 E-mail 문서의 송신자, 테마, 유형과 같은 다중 속성 값으로 구성되어 있다. 실험결과로부터 본 논문에서 제안하는 방법이 전통적인 방법보다 더 나은 정확성을 보이고 있음을 알 수 있다.

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The Costume Recommendation System Using Smart Home Mirror (스마트 홈 미러를 이용한 의상 추천 시스템)

  • Lee, Ki-hoon;Jo, Jae-hyeon;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.708-711
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    • 2017
  • 최근 의류업계에서는 데이터마이닝을 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은, 의상구매가 온 오프라인 모두에서 활발함에도 불구하고 온라인 쇼핑몰에서 얻을 수 있는 데이터에 국한되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 데이터 위주의 기존 의상 추천 시스템을 스마트 홈 미러의 가상 착의시스템을 사용하여 온 오프라인 데이터를 모두 반영한 추천시스템을 구현했다. 또한 사용자에게 적합한 추천시스템을 제공하기 위해 지역별 인구분포와 사용자 기본DB를 단계별로 그룹화 했다. 정확도와 사용자 만족도를 향상 시키고자 단계별로 가중치를 부여해 협업 필터링과 날씨, 종류, 색상을 속성으로 한 내용기반 필터링을 결합하는 시스템을 제시했다.

Image Retrieval using Median Filtering in Color RGB Feature Information Extraction (칼라 RGB 특징정보 추출에 Median 필터링을 이용한 영상검색)

  • Kang, Gwang-Won;Park, Tae-Su;Seo, Kyung-Sik;Park, Jong-An
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.275-276
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    • 2006
  • 본 논문에서는 내용기반 영상검색을 보다 효과적인 알고리즘 설계를 위해 칼라 RGB 특징정보 추출에 median 필터링을 이용한 영상검색의 성능을 분석하였다. 칼라영상에서 각각의 R,G,B칼라영상으로 나눈 후 일정크기의 블록으로 분할하여 R,G,B 각각의 중간값을 추출하고 크기순과 레벨의 특징자를 이용한 영상검색 기법을 제안한다.

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ONASys: Online News Adaptation System (ONASys: 온라인 뉴스기사의 재구성)

  • Choi, Joo-Won;Choi, Dong-Hyun;Nah, Jong-Ryul;Yoh, Myeung-Sook;Shin, Ji-Ae;Choi, Key-Sun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10c
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    • pp.216-221
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    • 2007
  • 웹에는 방대한 양의 정보가 있지만 현재 그 활용은 제한적이다. 본 연구는 기존에 PC를 통해서만 접근 가능했던 웹 정보를 TV나 모바일 기기를 통해서 볼 수 있게 함으로써, 사용자로 하여금 시공간의 제약으로부터 자유로운 정보 환경을 제공하려는 취지에서 수행되었다. 현재의 웹 정보를 TV나 모바일 기기와 같은 일상적인 매체를 통해서도 활용할 수 있기 위해서는 각 디바이스의 화면에 적합하게 필터링과 요약을 통해 재구성하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 자연어처리 기술에 기반하여 온라인 뉴스 페이지를 개인 디바이스에 적합한 형태로 내용과 레이아웃을 재구성하는 시스템인 ONASys(Online News Adaptation System) 에 대해 소개한다. ONASys는 공간적, 내용적 속성을 이용하여 웹페이지 상의 중요 정보를 선별하는 #컨텐츠 필터링 모듈#, 패턴의 분석과 공기 정보를 통한 문법적 주 요소 인식을 통해 문장을 하는 #문장 요약 모듈#, 제목과 문장의 연관성을 통하여 문장의 중요도를 판단하는 #중요도 결정 모듈#로 구성된다.

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A Study on Video Object Segmentation using Nonlinear Multiscale Filtering (비선형 다중스케일 필터링을 사용한 비디오 객체 분할에 관한 연구)

  • 이웅희;김태희;이규동;정동석
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.28 no.10C
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    • pp.1023-1032
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    • 2003
  • Object-based coding, such as MPEG-4, enables various content-based functionalities for multimedia applications. In order to support such functionalities, as well as to improve coding efficiency, each frame of video sequences should be segmented into video objects. In this paper. we propose an effective video object segmentation method using nonlinear multiscale filtering and spatio-temporal information. Proposed method performs a spatial segmentation using a nonlinear multiscale filtering based on the stabilized inverse diffusion equation(SIDE). And, the segmented regions are merged using region adjacency graph(RAG). In this paper, we use a statistical significance test and a time-variant memory as temporal segmentation methods. By combining of extracted spatial and temporal segmentations, we can segment the video objects effectively. Proposed method is more robust to noise than the existing watershed algorithm. Experimental result shows that the proposed method improves a boundary accuracy ratio by 43% on "Akiyo" and by 29% on "Claire" than A. Neri's Method does.

Design of Music Recommendation System Considering Context-Information in the Home Network (홈 네트워크에서 상황정보를 고려한 음악 추천 시스템 설계)

  • Song Chang-Woo;Kim Jomg-Hun;Lee Jung-Hyun
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.33 no.9
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    • pp.650-657
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    • 2006
  • The music is a part of our daily life in these days. And when the people listen to the music, they are affected by the context. However, previous researches on the music recommendation system have the problem that they didn't consider the proper contextual information efficiently. They only used the content-based filtering or the method to use musical metadata (genre, artist, etc.). Recently, there are some researches about the music recommendation system which applies the status(temperature, humidity, etc.) of environments. But, it is difficult to be accepted by the contextual information. Therefore, we propose the music recommendation system that is dynamically applied by the contextual information as well as the metadata in the previous researches. And the system can provide users with the music that they want to listen to, and then the users can be more satisfied. Also, the services can be improved by the feedback of the users. In order to solve this problem, the context-information for selecting a music list is defined and the music recommendation system is designed by using the content-based filtering method. The system is suitable for the user's taste and the context. The music recommendation system we are proposing uses an OSGi framework in the home network. As a result, the satisfaction of users and the quality of services will be improved more efficiently by supporting the mobility of services as well as the distributed processing.

Personalized Hybrid Outfit Recommendation Based on Image Dissimilarity (이미지 비유사도 기반의 개인화된 하이브리드 의류 추천 모델)

  • Jeong-Won Yang;Ji-Hye Baek;Hyon-Hee Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.459-460
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    • 2023
  • 기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

Preference Prediction System using Similarity Weight granted Bayesian estimated value and Associative User Clustering (베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템)

  • 정경용;최성용;임기욱;이정현
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.30 no.3_4
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    • pp.316-325
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    • 2003
  • A user preference prediction method using an exiting collaborative filtering technique has used the nearest-neighborhood method based on the user preference about items and has sought the user's similarity from the Pearson correlation coefficient. Therefore, it does not reflect any contents about items and also solve the problem of the sparsity. This study suggests the preference prediction system using the similarity weight granted Bayesian estimated value and the associative user clustering to complement problems of an exiting collaborative preference prediction method. This method suggested in this paper groups the user according to the Genre by using Association Rule Hypergraph Partitioning Algorithm and the new user is classified into one of these Genres by Naive Bayes classifier to slove the problem of sparsity in the collaborative filtering system. Besides, for get the similarity between users belonged to the classified genre and new users, this study allows the different estimated value to item which user vote through Naive Bayes learning. If the preference with estimated value is applied to the exiting Pearson correlation coefficient, it is able to promote the precision of the prediction by reducing the error of the prediction because of missing value. To estimate the performance of suggested method, the suggested method is compared with existing collaborative filtering techniques. As a result, the proposed method is efficient for improving the accuracy of prediction through solving problems of existing collaborative filtering techniques.

MPEG-4/7 기술과 대화형 방송

  • 김진웅
    • Information and Communications Magazine
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    • v.18 no.10
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    • pp.75-87
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    • 2001
  • 방송 서비스는 이제 디지털 시대를 맞이하여 일대 패러다임의 변화를 겪고 있다. 전 세계는 본격적인 디지털 방송 시대를 맞이하고 있으며, 새로운 반송 환경에서는 기존의 서비스와는 비교할 수 없을 정도로 향상된 품질의 오디오비쥬얼 데이터를 제공할 뿐만 아니라, 시청자의 요구에 적절히 대응하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스 제공이 가능해 진다. 이러한 방송 분야의 눈부신 발전에는 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하의 동영상 전문가 그룹인 MPEG의 표준기술 개발이 큰 원동력이 되고 있다. 본 고에서는 대화형 방송의 개념과 기술을 중심으로 현재 진행되고 있는 방송 기술의 변화를 살펴보고, 객체 지반의 데이터 압축, 처리, 전송을 가능하게 하는 MPEG-4 및 내용 기반 검색 및 필터링을 가능하게 하는 MPEG-7 기술의 개념 및 방송 서비스 적용에 대해 검토해보기로 한다.

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