Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.6
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pp.754-759
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2007
The information recommendation system offers selected documents according to information needs of dynamic users. User's needs are expressed as profiles consisting of one or more words and may be changed into some specifics through relevance feedback made by users during the recommendation process. In previous research, users have entered relevance information by taking part in explicit relevance feedbacks and learned user profiles using the positive relevance feedbacks. In this paper, we learn user profiles using not only positive relevance feedback but negative relevance feedback and reinforcement learning. To compare the proposed with previous method, we performed experiments to evaluate recommendation performance of the same topic. As a result, the former shows the improved performance than the latter does.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.101-104
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2002
본 문서에서는 사용자 적합성 피드백을 적용한 멀티미디어검색 기법을 제안한다. 적합성 피드백은 멀티미디어검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 이 실험에서는 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 함께 사용하였다. 실험결과, 적합성 피드백을 이용하면 적은 횟수의 반복검색으로 우수한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
Recently, as user feedback such as social reading become active, demand has been increased on e-book contents making which is based on user feedback. However, to reflect the user feedback onto the e-book, direct coding is required, which was difficult to the author who was not good at programming. To resolve this problem, Block assembly style feedback editor system, using Blockly was developed. This editor enables to reflect the user feedback by area allocation, component allocation, block editing, and code generating insertion, contrary to the existing way of programming realization in which direct coding was required for input, processing and output separately. This system was developed by using HTML. Javascript, PHP, and Codeigniter. Block editing is enabled to do provision and assembly of blocks by Blockly. The function of code generation & insertion allows to insert the Library function code. Through this system, the general users who are not capable of coding also can reflect feedback without doing actual coding.
Kim, Sung-Jin;Chung, Chin-Wan;Lee, Seok-Lyong;Kim, Deok-Hwan
Journal of KIISE:Databases
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v.36
no.6
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pp.434-445
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2009
Content-based image retrieval(CBIR) is the retrieval technique which uses the contents of images. However, in contrast to text data, multimedia data are ambiguous and there is a big difference between system's low-level representation and human's high-level concept. So it doesn't always mean that near points in the vector space are similar to user. We call this the semantic-gap problem. Due to this problem, performance of image retrieval is not good. To solve this problem, the relevance feedback(RF) which uses user's feedback information is used. But existing RF doesn't consider user's region-of-interest(ROI), and therefore, irrelevant regions are used in computing new query points. Because the system doesn't know user's ROI, RF is proceeded in the image-level. We propose a new ROI RF method which guides a user to select ROI from relevant images for the retrieval of complex satellite image, and this improves the accuracy of the image retrieval by computing more accurate query points in this paper. Also we propose a pruning technique which improves the accuracy of the image retrieval by using images not selected by the user in this paper. Experiments show the efficiency of the proposed ROI RF and the pruning technique.
Park, Jung-Ah;Kwon, Hee-Jung;Woo, Seo-Hye;Kim, Jin-Woo
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02b
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pp.340-345
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2008
Web2.0 이라는 인터넷 환경의 변화 속에서 사용자들의 자발적인 참여를 통해 생산된 컨텐츠(UCC)가 화두가 되고 있다. 다수의 사용자 참여는 집단지성을 발휘하고 이렇게 생성된 UCC 는 새로운 가치를 창출한다는 믿음이 확산된 가운데, 사용자는 더 이상 정보수용자의 입장이 아닌 정보제공자의 입장에서 컨텐츠 생성에 대한 범위와 역할이 크게 향상되고 있다. 그렇다면 과연 무엇이 이러한 사용자 생성 컨텐츠의 창의성에 가장 큰 원동력이 될까 또한 무엇이 집단지성, 집단의 창의성을 창출하는데 가장 큰 영향을 미칠까? 본 연구는 이러한 의문에서 출발하였다. 이와 같은 연구 문제를 해결하기 위하여 피드백과 동기 그리고 창의성에 기반한 인지 평가 이론과 창의성에 관한 사회적 특성이론에 근거, 상호작용 즉 컨텐츠에 대한 피드백을 기반으로 연구모형을 세우게 되었다. 이러한 연구 모형을 설문을 통해 검증해 본 결과, 피드백이 사용자의 동기에 긍정적인 영향을 미치고, 결국 그러한 동기가 개인의 창의성 및 집단 창의성에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 연구 결과는 이론적으로는 인지 평가 이론의 확장 적용 및 CSCW 환경에서 암묵적으로 인식된 피드백과 같은 상호작용의 중요성을 공고히 하는데 기여할 수 있으며, 실제로는 이러한 피드백 요소를 시각적으로 적절히 배치 및 노출하여 사용자의 내적 용기와 창의성을 촉진하여야 함을 밝힌다는데 의의를 가질 수 있겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.172-174
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1999
본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.
It is important to exercise in the correct posture in order to increase the exercise effect of the core exercise. This paper introduces a system that can train an exercise posture by providing feedback so that a user who performs core exercise in a virtual reality environment can take an accurate posture. It targeted three core movement postures, such as squat, lunge, and bridge, and provides visual feedback and haptic feedback to the user to take an accurate posture. The reference posture is generated by adjusting the expert's posture to the user's body length, and the accuracy of the exercise posture is calculated by comparing the user's posture with the reference posture. The effectiveness of the feedback was verified through user experiments, and the training effects according to the design of the feedback were compared.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.119-121
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2000
최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.
The ways to interact with digital appliances are becoming more diverse. Users can control appliances using a remote control and a touch-screen, and appliances can send users feedback through various ways such as sound, voice, and visual signals. However, there is little research on how to define which output method to use for providing feedback according to the user' input method. In this study, we designed an experimental study that seeks to identify how to appropriately match the output method - voice and sound - based on the user input - voice and button. We made four types of interaction with two kinds input methods and two kinds of output methods. For the four interaction types, we compared the usability, perceived satisfaction, preference and suitability. Results reveals that the output method affects the ease of use and perceived satisfaction of the input method. The voice input method with sound feedback was evaluated more satisfying than with the voice feedback. However, the keying input method with voice feedback was evaluated more satisfying than with sound feedback. The keying input method was more dependent on the output method than the voice input method. We also found that the feedback method of appliances determines the perceived appropriateness of the interaction.
This study examined the role of enjoyment in the relationship between perceived auditory feedback (PAF), which provides information about the situation during game play, and user experience factors. 100 undergraduates played a mobile game, 'Classy Royale' and took a survey about their user experience. As a result of analyzing the available data from 98 participants, PROCESS MACRO showed that PAF was positively associated with enjoyment, immersion, and intention to use; enjoyment mediated the effects of PAF on immersion and intention. These results can help game research and development regarding the functional value of audio factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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