Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.17-18
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2008
다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.
Most previous work on network selection in heterogeneous wireless networks has concentrated on the quality of the network alone. Therefore, users are not satisfied with network quality based network selection due to different user preferences. To solve this problem, we proposes a QoE-aware network selection algorithm that is based on the consumption patterns of user preferences which is divided into normal user, cost-sensitive user, quality-sensitive user and video quality as well as network quality. As a result of experiments, cost-sensitive user and quality-sensitive user are satisfied with enhanced QoE by 36% and 3% from the proposed network selection algorithm compared to the normal user, respectively.
This paper proposes a hybrid tour path planning system for multiple visitors in a museum. The proposed path planning system merges individual user profiles into a group profile by exploiting the multiplicative utilization algorithm. It then generates a tour path for the users based on mixed initiative decision of the system and the involved visitors. It automatically selects visiting sites when group users have highly similar preferences while it asks users to select their appropriate visiting sites among available sites when their preferences are different. We developed the hybrid path planning system based on a tabletop display and evaluated it with four different exhibition settings and 11 participants. We found that the mixed decision of the system and users was useful in building a tour path for a group of visitors.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.10A
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pp.1662-1670
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2001
인터넷 서비스 품질의 향상을 위해 고성능 서버의 증설 및 트래픽 분산 등 서비스 대역의 확장으로 인터넷 접속 장치인 서버 및 가입자망의 접속 속도는 급속히 향상되었으나, 인터넷의 접속 품질과 속도에 대한 만족도는 기대에 못 미치고 있다. 이러한 문제는 인터넷 접속장치의 증설로는 증가하는 트래픽을 수용하는 데에는 한계가 있고, 사용자측 노드에서 CP(Content Provider) 서버를 이르는 미들마일(Middel-mile) 구간이 개선되지 못하는데 원인이 있다. 본 논문에서는 지역적으로 분산된 멀티 사이트 인터넷 환경에서 각 클라이언트의 위치에 따라 클러스터링된 서버들의 로드 밸런싱을 유지하면서 서버와 사용자 측 노드를 최소화하여 사용자에게 효율적인 서버를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에는 효율적인 서버를 선택하기 위해 네트워크 상태 감시자(NSP)와 컨텐츠 서버 관리자를 두어 각 서버의 상태와 각 분산된 네트워크의 상태를 파악할 수 있도록 하였으며, 서버 선택 알고리즘과 알고리즘을 실현하기 위한 서비스 구조를 제시하였다. 또한, 효율적인 서비스 서버를 선택하기 위한 인자들과 측정방법을 나타내었으며, 제안된 서비스 구조에서 실험을 통하여 타당성을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.321-323
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1999
본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.962-966
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2000
오늘날 수많은 패키지 소프트웨어들이 제품화되어 출시되고 있다. 하나의 소프트웨어 유형에 대해 다수의 제품이 사용자의 선택을 기다리고 있다. 따라서, 개발 업체는 다수 사용자의 요구를 충족하는 소프트웨어를 개발하기 위해 사용자의 요구사항을 정확히 파악하여 제품에 반영할 수 있도록 해야 할 것이며 사용자는 다수의 제품 중에서 자신이 소프트웨어를 사용하려는 목적과 용도에 적합한 소프트웨어를 선택할 수 있어야 한다. 사용자가 이러한 선택을 할 때 적용할 수 있는 표준으로서 ISO/IEC 12119 정보기술 - 소프트웨어 패키지 - 품질 요구사항 및 시험이 있다. 본 연구에서는 ISO/IEC 12119를 적용하여 소프트웨어 패키지를 시험하고 최종적으로 결과를 판정할 수 있는 체계를 구축하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.3
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pp.459-468
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2015
In this paper, we consider an uplink multiuser hybrid beamforming system where an access point (AP) communicates with multiple users simultaneously. The performance of the uplink multiuser hybrid beamforming system depends on the effective channel which is given by the product of the channel matrix and the analog beams. Therefore, to maximize the performance, we need to obtain the channel information and then select the analog beams appropriately by using the acquired channel information. In this paper, we propose the channel estimation method and low complexity analog beam selection algorithm for the uplink multiuser hybrid beamforming system. Additionally, our analysis shows that the proposed low complexity analog beam selection algorithm provides much less complexity than the optimum analog beam selection algorithm. From the numerical results, we confirm that the proposed low complexity analog beam selection algorithm has little performance degradation in spite of much less complexity than the optimum analog beam selection algorithm under the equal system configuration.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.2
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pp.101-108
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2014
As browsing and sharing multimedia contents through various social network services have become very common these days. there has been a rising demand for effectively provide appropriate multimedia contents to users depending on their interest and characteristics. Especially, considering the enormous volume of multimedia contents created daily, user satisfaction heavily depends on effective selection of appropriate multimedia contents. For instance, if the acquisition of contents is based on friends or related people, then it is usually considered to be more trustworthy. Facebook page is one of the social spaces where people can obtain various information of interest. Still, users have difficulty in finding proper information because Facebook generates tremendous amount of data daily. In this paper, we proposed a scheme to extract and select Facebook page contents effectively. In our proposed scheme, users are grouped based on mutual intimacy and Facebook pages of interest are selected based on the ranking of importance. We show the performance of our scheme through experiments.
Park, Jung-chul;Han, Sung-H.;Park, Yong-S.;Cho, Young-Seok
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.419-424
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2006
본 연구는 데스크탑 PC 환경에서 사용될 수 있는 다양한 적응형 메뉴 인터페이스의 사용성을 평가한다. 선택 빈도에 따라 자동으로 변화하는 2가지 방식의 Adaptive menu와 사용자가 메뉴 내에서 원하는 항목의 위치를 직접 변경하는 Adaptable menu의 사용성을 일반적으로 많이 이용되는 Traditional menu와 비교하기 위해 사용자를 동원한 평가 실험을 수행하였다. Adaptive menu에는 선택 빈도가 높은 메뉴 항목이 메뉴의 상단으로 이동하는 Adaptive split menu와 자주 선택되는 항목이 굵은 글씨로 표현되는 Adaptive style menu가 포함된다. 각 방식의 적응형 메뉴가 자주 선택되는 메뉴 항목의 변화에 따라 얼마나 민감하게 영향을 받는지 비교하기 위해, 두 개의 각기 다른 선택 빈도 분포가 이용되었다. 각 실험 조건 별로 사용자가 메뉴 항목을 선택하는 데 걸린 시간과 오류 회수를 측정하였으며, 피실험자로 하여금 시인성, 효율성, 전반적 선호도 등의 주관적인 만족도를 평가하도록 하였다. 각각의 종속 변수들은 분산 분석(ANOVA), Chi-square test, Friedman test 등의 기법을 이용해 분석되었다. 분석 결과, Adaptable menu가 다른 방식의 메뉴들에 비해 수행도와 만족도 모두 높은 것으로 나타났으며, Adaptive split menu는 상대적으로 현실적인 조건 하에서 큰 효용을 갖지 못하는 것으로 나타났다. Adaptive style menu는 수행도 측면에서는 일반적인 메뉴와 큰 차이가 없었지만, 자주 선택되는 항목을 쉽게 파악할 수 있게 해 주고, 선택 빈도의 변화에도 민감하지 않기 때문에 사용자들에게 선호되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데스크탑 PC의 적응형 메뉴 설계에 대한 이용될 수 있으며, 추후 휴대용 정보기기의 적응형 메뉴에 대한 사용성 연구의 기초 자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Computational grid provides the environment which integrates v 따 ious computing resources. Grid environment is more complex and various than traditional computing environment, and consists of various resources where various software packages are installed in different platforms. For more efficient usage of computational grid, therefore, some kind of integration is required to manage grid resources more effectively. In this paper, a global scheduler is suggested, which integrates grid resources at meta level with applying various scheduling policies. The global scheduler consists of a mechanical part and three policies. The mechanical part mainly search user queues and resource queues to select appropriate job and computing resource. An algorithm for the mechanical part is defined and optimized. Three policies are user selecting policy, resource selecting policy, and executing policy. These can be defined newly and replaced with new one freely while operation of computational grid is temporarily holding. User selecting policy, for example, can be defined to select a certain user with higher priority than other users, resource selecting policy is for selecting the computing resource which is matched well with user's requirements, and executing policy is to overcome communication overheads on grid middleware. Finally, various algorithms for user selecting policy are defined only in terms of user fairness, and their performances are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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