Park, Naeun;Mun, Jiyeon;Jeoung, Yuna;Cho, Seoyeon;Huh, Won Whoi
Journal of Korea Multimedia Society
/
v.24
no.2
/
pp.312-319
/
2021
This study aims to help users to have a more satisfying encounter based on the problems found by comparing and analyzing similar applications. That is, an application that derives intermediate points through the subway, which is a public transportation means, and provides information on nearby convenience facilities was proposed. The middle point calculation process uses the dijkstra algorithm, which stores the minimum number of nodes in the stored path from the first input location to the last location. The stack and arraylist are used to search all paths from the first input position to the last position, and then the path with the smallest number of nodes is selected. After that, the number of stations in the route is divided in half and the resulting station is output. In addition, this study provides information on convenience facilities near intermediate points in order to have differences from similar applications. It categorizes within a 1km radius of the point and provides a function that helps to conveniently identify only facilities around the middle point. In particular, by visualizing the number of convenience facilities with radar charts and numbers, it is possible to grasp the commercial district around the midpoint at a glance.
In this paper, we implement a recipe recommendation system using ingredient harmonization analysis based on recipe data. The proposed system receives an image of a food ingredient purchase receipt to recommend ingredients and recipes to the user. Moreover, it performs preprocessing of the receipt images and text extraction using the OCR algorithm. The proposed system can recommend recipes based on the combined data of ingredients. It collects recipe data to calculate the combination for each food ingredient and extracts the food ingredients of the collected recipe as training data. And then, it acquires vector data by learning with a natural language processing algorithm. Moreover, it can recommend recipes based on ingredients with high similarity. Also, the proposed system can recommend recipes using replaceable ingredients to improve the accuracy of the result through preprocessing and postprocessing. For our evaluation, we created a random input dataset to evaluate the proposed recipe recommendation system's performance and calculated the accuracy for each algorithm. As a result of performance evaluation, the accuracy of the Word2Vec algorithm was the highest.
Item cold start is a well studied problem in the research field of recommender systems. Still, many existing collaborative filters cannot recommend items accurately when only a few user-item interaction data are available for newly introduced items (Cold items). We propose a interaction feature prediction method to mitigate item cold start problem. The proposed method predicts the interaction features that collaborative filters can calculate for the cold items. For prediction, in addition to content features of the cold-items used by state-of-the-art methods, our method exploits the interaction features of k-nearest content neighbors of the cold-items. An attention network is adopted to extract appropriate information from the interaction features of the neighbors by examining the contents feature similarity between the cold-item and its neighbors. Our evaluation on a real dataset CiteULike shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods 0.027 in Recall@20 metric and 0.023 in NDCG@20 metric.
The use of appropriate fonts is not only an aesthetic point of view, but also a factor influencing the reinforcement of meaning. However, it is a difficult process and wastes a lot of time for general users to choose a font that suits their needs and emotions. Therefore, in this study, keywords and fonts to be used in the experiment were selected for emotion-based font recommendation, and keyword values for each font were calculated through an experiment to check the correlation between keywords and fonts. Using the experimental results, a prototype of a keyword-based font recommendation system was designed and the possibility of the system was tested. As a result of the usability evaluation of the font recommendation system prototype, it received a positive evaluation compared to the existing font search system, but the number of fonts was limited and users had difficulties in the process of associating keywords suitable for their desired situation. Therefore, we plan to expand the number of fonts and conduct follow-up research to automatically recommend fonts suitable for the user's situation without selecting keywords.
A user usually gets the same suggesting results as everyone else in most of the multimedia social services, nowadays. To address the challenging problem of personalization in the social network, we propose a method which exploits user's activities, user's moods, and user's friend relationships from the social network to build a decision-making system. Depending on a current state of the user's mood, this system infers the most appropriated video for the user. In the system, the user evaluates a set of the given recommendation methods which extract from the user's database social network and assigns a vague value to each method by a weight. Then, we find the fuzzy collection solution for the system and classify the set of methods into subsets, and order the subsets based on its local dominance to choose the best appropriate method. Finally, we conduct an experiment using the YouTube API with a lot of video types. The experiment result shows that the channel recommendation system appropriately affords the user's character, it is more satisfying than the current YouTube based on an evaluation of several users.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2014.05a
/
pp.617-618
/
2014
본 논문에서는 보다 정확하고 효과적인 평판분석을 위하여 서비스 산업별 타겟으로 하는 수집사이트를 프로파일링 하는 방법을 제안한다. 먼저 각 서비스에 특화된 타겟 사이트를 추출하고 등록하고 각 서비스에 관련한 정보 및 의견 공유 게시판과 지식인 추천/질문 등 지식 공유 사이트를 추출한다. 또한 업종별 주요 사이트를 선택하고 등록하여 유효 데이터 수집한다. 이를 통해 실시간 수집 데이터의 활용 기술을 이용하여 수집원 프로파일링을 통한 미디어별 수집 주기 산정하고 수집 엔진의 유연한 확장성을 활용한 실시간 수집 제반 기술 확대할 수 있다. 또한 지속적인 수집원 변경관리를 수행한다. 즉, 신규 생성, 변경, 삭제되는 사이트에 대한 변경관리를 수행하고 지속적인 수집량 모니터링을 통한 수집여부를 점검하며 수집 필터링 규칙에 대한 튜닝으로 데이터 품질 확보하도록 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2007.11a
/
pp.729-732
/
2007
맞춤형 방송 솔루션은 디지털 TV 서비스 외에도, 향후 유망기술로 주목 받고 있는 IPTV, DMB 등의 다양한 방송 및 멀티미디어 서비스에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 맞춤형 방송 서비스의 객관적인 평가를 위한 성능평가 방법을 제안한다. 정보검색 시스템 평가에 사용하는 정확률, 재현률과 역순위 평균 수치를 적용하여 맞춤형방송의 추천결과와 실제 시청자의 시청 프로그램의 차이를 분석하여 맞춤형 방송 시스템의 정확도와 사용자 만족도를 통계적으로 평가 가능한 메카니즘을 제안한다. 그 동안 평가가 이루어지지 않았던 맞춤형 방송 서비스를 복합적으로 평가하는 방법론을 제안함으로써, 맞춤형 방송 시스템의 지속적인 성능향상과 연구개발에 기여할 것이다. 또한, 맞춤형 방송 서비스의 산업화와 다양한 장비로의 확산에도 기여할 것으로 기대된다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.10
no.2
/
pp.391-406
/
2024
The current distribution of digital news has the potential to produce politically biased information for users as a result of individual choices and media selection based on those choices. Consequently, this research explored the factors affecting individual news selection and the effects of opinion changes and political participation that can occur when news tailored to users' partisan preferences is recommended. The phenomenon of selective exposure has been shown to be stronger when individuals utilize more limited information processing, experience higher discussion efficacy among groups with similar political beliefs. Furthermore, When a selective exposure group was randomly provided with a one-way message news that matched their partisan leanings, it was found that opinion consolidation, opinion-reinforcing information processing, and online political participation. On the other hand, when they were randomly presented with two-way messaging news in which the media balanced two competing partisan positions, they were found to be more likely to understand the other side's views and arguments, and more willing to adjust their existing opinions. We are confirmed that the balanced use of various opinions is very important in deliberative democratic process.
Park, Jongbin;Lee, Han-Duck;Kim, Kyung-Won;Jung, Jong-Jin;Lim, Tae-Beom
Journal of Broadcast Engineering
/
v.20
no.6
/
pp.848-861
/
2015
In this paper, we introduce a new web-based PR video making service system. Many video editing tools have required tough editing skill or scenario planning stage for a just simple PR video making. Some users may prefer a simple and fast way than sophisticated and complex functionality. To solve this problem, it is important to provide easy user interface and intelligent classification and recommendation scheme. Therefore, we propose a new template classification and recommendation scheme using a topic modeling method. The proposed scheme has the big advantage of being able to handle the unstructured meta data as well as structured one.
Preference for music is determined by a variety of factors, and identifying characteristics that reflect specific factors is important for music recommendations. In this paper, we propose a method to extract the singing voice related music features reflecting various musical characteristics by using a model learned for singer identification. The model can be trained using a music source containing a background accompaniment, but it may provide degraded singer identification performance. In order to mitigate this problem, this study performs a preliminary work to separate the background accompaniment, and creates a data set composed of separated vocals by using the proven model structure that appeared in SiSEC, Signal Separation and Evaluation Campaign. Finally, we use the separated vocals to discover the singing voice related music features that reflect the singer's voice. We compare the effects of source separation against existing methods that use music source without source separation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.