Due to the recent increase in information encountered on social media, algorithm-based recommendation formats selectively provide information based on user information, which often causes a filter bubble effect by an Echo Chamber. Eco-chamber refers to a phenomenon in which beliefs are amplified or strengthened by communication only in an enclosed system, and filter bubbles refer to a phenomenon in which information providers provide customized information according to users' interests, and users encounter only filtered information. The purpose of this study is to propose a method of efficiently selecting information as a way to improve the filter bubble phenomenon by such an echo chamber. The research progress method analyzed recommended algorithms used on YouTube, Facebook and Amazon. In this study, humanities solutions such as training critical thinking skills of social media users and strengthening objective ethical standards according to self-preservation laws, and technical solutions of model-based cooperative filtering or cross-recommendation methods were presented. As a result, recommended algorithms should continue to supplement technology and develop new techniques, and humanities should make efforts to overcome cognitive dissonance and prevent users from falling into confirmation bias through critical thinking training and political communication education.
한국과 일본의 경우 건표고를 외관의 품질상태 에 따라 12등급에서 16등급으로 구분하고 있다. 그리고 등급판정 작업은 임의로 추출한 샘플을 대상으로 전문 감정가에 의해 수작업으로 수행되고 있다. 건표고의 품질을 결정짓는 외관의 품질인자들은 갓과 내피에 고루 분포하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 영상처리 시스템에 의거하여 개발한 건표고 자동 등급판정 및 선별 시작시스템의 구조와 기능 그리고 성능에 대하여 설명하였다. 개발한 시작시스템은 표고의 이송과 취급자동화를 위한 진동이송기, 반전장치, 컨베이어 이송장치와 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템, 그리고 시스템 통괄제어를 위한 IBM PC AT호환 컴퓨터, 디지털 입출력 보드, 전공압실린더 구동제어를 위한 PLC등으로 구성하였다. 등급판정의 효율성 및 실시간 작업시스템을 고려하여 건표고의 등급판정은 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템을 이용하여 이송되는 건표고의 갓 또는 내피 중 어디가 위를 향하는 지에 따라 두 단계에 걸쳐 독립적으로 판정을 수행하도록 하였다. 첫 번째 영상처리부에서는 갓표면 영상으로부터 4등급의 고품질 표고를 분류하며 두 번째 영상처리부에서는 내피표면 영상으로부터 중간 및 저품질 표고를 8개의 등급으로 분류한다. 실시간 영상정보처리를 목적으로 기존에 개발한 신경회로망을 이용한 등급판정 알고리즘을 시작시스템에 적용하였다. 개발한 시작기는 88% 이상의 등급판정 정확도를 보여 주었으며, 전공압시스템의 구동제약으로 인하여 표고 1개당 약0.7초의 선별시간이 소요되었다. 일조 선별라인의 경우 본 연구에서 제안한 시작기의 선별능력은 표고가 일차 처리부로 갓이 위로 올라와 있는 상태로 계속 공급된다면 시간당 대략 5,000여 개의 표고를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.보강하여 가능하면 B-Pillar의 Middle이 Bending type collapse을 방지하여 Pelvis와 Door가 먼저 접촉하는 방법 등이 적용가능하다. 제작하기 이전에 설계된 부품에 대한 스프링 상수 및 내구특성을 체계적으로 규명하여 제품 시험의 횟수를 줄이고, 보다 정밀한 제품을 제작할 수 있도록 하기 위한 것이다.세포수는 초기 배반포기배에서 팽윤 배반포기배로 진행됨에 따라 두배에서 세배 정도 증가되었음을 알 수 있었다. 또한, differential labelling과 bisbenzimide기법에서 얻어진 각각의 총세포수를 비교하였을 때 총세포수는 발달의 진행 정도에 따라 증가되며 그와 동시에 동일한 군 간의 세포수도 거의 유사함을 알 수 있었다. 따라서, ICM과 TE를 differential labelling하는 기법은 수정란의 quality를 평가하는데 매우 유용한 기법으로서 착상전 embryo 발달을 연구하는데 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 시사한다. 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.39-41
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2000
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 사용자의 데이터 사용 유형을 분석하여, 네트워크의 영향을 감소시켜 사용자 작업을 계속 유지하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해서는 데이터의 특성에 맞는 선택적 자동 저장 크기를 선별해야 하며, 기존의 판단 알고리즘외에 추가 판단기준을 도입하면 자동 저장의 적중률이 향상됨을 보인다. 또한, 자동 저장 리스트의 크기에 대한 고찰을 통해 적정 수준의 적중률을 유지하기 위한 최소한의 리스트 크기를 알아보았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.229-231
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2002
최근 생물 유전자 정보에 대한 관심이 커지면서 이를 위한 효과적인 분석 방법이 요구되고 있다. 특히, 분류기의 데이터로 사용하기 위해서 필요한 특징만을 뽑는 과정인 특징 추출은 대량의 유전자 정보에서 의미 있는 정보를 선별하는 중요한 과정이다. 그러나 유전자 정보는 사용되는 데이터의 특징규모가 매우 크기 때문에 일반적인 데이터 마이닝 기법으로는 분석이 힘들다. 본 논문에서는 효율적인 거대규모 특징 추출을 위해 유전자 알고리즘(GA)파 신경망을 사용한 특징추출 방법을 소개하고, 종분화 기법을 사용한 효과적인 특징추출 방법을 제시한다. 그리고, CAMDA 2000에 공개된 암 DNA Microarray로 안종류를 분류하는 문제에 대하여 성능을 평가하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.99-106
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2017
In the WSN environment, the sensor node is selected as the cluster header and consumes a lot of energy. Therefore, we proposed a method to automatically select a cluster algorithm using the sensor field environment that can improve the reliability of the whole network by applying an energy efficient clustering algorithm based on already deployed sensor field. Experimental results show that FDN is extended about 3 times by using the proposed algorithm. In addition, the network energy is extended by up to 30% compared to the conventional method, thereby improving the reliability of the sensor network.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.169-171
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2016
본 논문에서는 최근 빅데이터 처리 방법으로 각광을 받고 있는 딥러닝 알고리즘을 스마트교육에 적용하는 방안을 제안한다. 디지털 교과서의 사용과 함께 교육 빅데이터가 발생하는 스마트교육의 특성 상 빅데이터를 효과적으로 처리하고 활용할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 그 방법으로 딥러닝을 적용하고, 이를 활용한 교육을 한다면 개별화 교육의 실현, 감성 교육에의 활용, 수업 개선에의 도움, 양질의 학습자료 선별 등의 효과를 거둘 수 있을 것이다.
영상의 화질 개선과 높은 대비를 얻기 위한 방법으로 최근 HDR(High Dynamic Range)영상을 디스플레이 장치에 매핑시키기 위한 톤매핑 기술이 널리 이용되고 있다. 하지만 단일프레임이 아닌 다중프레임으로 구성되어 있는 비디오에 이러한 톤매핑기술을 적용할 경우, 프레임 간 명암도 차이로 인하여 시각적으로 깜빡이는 현상인 플리커(Flicker)가 발생할 수 있으며, 이로 인해 사용자의 눈에 피로도를 증가시키고, 영상의 품질이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 플리커 판별을 위해 영상의 명암도 측정법을 제안하여, 프레임별 명암값을 학습하기 위한 다양한 특징벡터를 정의한다. 학습된 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 플리커 발생 프레임을 선별하고 플리커 제거를 위한 톤 안정화 방법을 제안한다. 실험에서 제안한 방법을 통해 86.7%의 플리커를 검출하였으며, 프레임 간 톤 안정화 알고리즘의 최적화를 통해 플리커 발생빈도를 69.8% 감소시켰다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.635-637
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1998
시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.4B
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pp.471-478
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2001
웨이블릿 변환은 영상을 위치 정보와 주파수 정보를 가지고 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 웨이블릿 변환된 2-D 영상은 인간의 시각 체계(Human Visual System)에 적정한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 성분은 정확하게 부호화하고 다른 성분은 적절한 정보의 손실을 적용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리(zerotree) 부호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 계수를 선별하여 약속된 우선 순서대로 부호화함으로써 매입파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 Shspiro 가 제안한 EZW(embedded Zerotree wavelets) 알고리즘을 개선하여 화소 단위가 아닌 블록 단위로 부호화 함으로서 좀더 나은 성능을 가진 알고리즘을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.74-76
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2017
In this paper, we introduce the CNN-based in-loop technology for HEVC, and analyze the performance of these algorithms through comparative experiments. The current in-loop filters in HEVC are composed of a deblocking filter that removes noise and a sample adaptive offset filter that compensates for signal offsets. A couple of CNN-based filters replacing the roles of these two algorithms are selected and compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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