• 제목/요약/키워드: Auto-generated Content

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Deep Hashing for Semi-supervised Content Based Image Retrieval

  • Bashir, Muhammad Khawar;Saleem, Yasir
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권8호
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    • pp.3790-3803
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    • 2018
  • Content-based image retrieval is an approach used to query images based on their semantics. Semantic based retrieval has its application in all fields including medicine, space, computing etc. Semantically generated binary hash codes can improve content-based image retrieval. These semantic labels / binary hash codes can be generated from unlabeled data using convolutional autoencoders. Proposed approach uses semi-supervised deep hashing with semantic learning and binary code generation by minimizing the objective function. Convolutional autoencoders are basis to extract semantic features due to its property of image generation from low level semantic representations. These representations of images are more effective than simple feature extraction and can preserve better semantic information. Proposed activation and loss functions helped to minimize classification error and produce better hash codes. Most widely used datasets have been used for verification of this approach that outperforms the existing methods.

A Study on Automatic Service Creation Method of Cloud-based Mobile Contents

  • Park, Jong-Youel
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제10권4호
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    • pp.19-24
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    • 2018
  • Recently, people can create small content by themselves and it improved into a form that can be promoted. Also, as active small business owners increase, they produce the content for promotion by themselves without external professional help and they utilize it. This paper studies the method to make Mobile Apps, Mobile Web and homepage services available by automatically generating the mobile based mini content. The automated content creation system suggests the method that small business owners and groups can easily communicate with new people by bringing Single Page Application, hybrid mobile web app, N-Screen based content building, private cloud-based PaaS building technology, P2P network based file sharing and multimedia thread technologies together and creating the content.

An Auto Playlist Generation System with One Seed Song

  • Bang, Sung-Woo;Jung, Hye-Wuk;Kim, Jae-Kwang;Lee, Jee-Hyong
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제10권1호
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    • pp.19-24
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    • 2010
  • The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users have a tendency to build playlist for manage songs. However the manual selection of songs for creating playlist is a troublesome work. This paper proposes an auto playlist generation system considering user context of use and preferences. This system has two separated systems; 1) the mood and emotion classification system and 2) the music recommendation system. Firstly, users need to choose just one seed song for reflecting their context of use. Then system recommends candidate song list before the current song ends in order to fill up user playlist. User also can remove unsatisfied songs from the recommended song list to adapt the user preference model on the system for the next song list. The generated playlists show well defined mood and emotion of music and provide songs that the preference of the current user is reflected.

생성 AI기반 뉴스 감성 분석과 부동산 가격 예측: LSTM과 VAR모델의 적용 (Sentiment Analysis of News Based on Generative AI and Real Estate Price Prediction: Application of LSTM and VAR Models)

  • 김수아;권미주;김현희
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.209-216
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    • 2024
  • 부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

Chemical Properties of Indoor Individual Particles Collected at the Daily Behavior Spaces of a Factory Worker

  • Ma, Chang-Jin;Kang, Gong-Unn;Sakai, Takuro
    • Asian Journal of Atmospheric Environment
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    • 제11권2호
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    • pp.122-130
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    • 2017
  • The main purpose of the study was to clarify the properties of individual particles collected at each behavior space of a factory worker. The samplings of size-segregated ($PM_{2.1-1.1}$ and $PM_{4.7-3.3}$) indoor particles were conducted at three different behavior spaces of a factory worker who is engaged in an auto parts manufacturing plant (i.e., his home, his work place in factory, and his favorite restaurant). Elemental specification (i.e., relative elemental content and distribution in and/or on individual particles) was performed by a micro-PIXE system. Every element detected from the coarse particulate matters of home was classified into three groups, i.e., a group of high net-counts (Na, Al, and Si), a group of intermediate net-counts (Mg, S, Cl, K, and Ca), and a group of minor trace elements (P, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, and Pb). The results of EF for $PM_{4.7-3.3}$ in home indicated that several heavy metals were generated from the sources within the house itself. An exceptional feature shown in the individual particles in workplace is that Cr, Mn, and Co were clearly detected in both fine and coarse particles. Cluster analysis suggested that the individual coarse particles ($PM_{4.7-3.3}$) collected at the indoor of factory were chemically heterogeneous and they modified with sea-salt, mineral, and artificially derived elements. The principal components in individual coarse particles collected at restaurant were sea-salt and mineral without mixing with harmful trace elements like chromium and manganese. Compared to the indoor fine particles of home and restaurant, many elements, especially, Cl, Na, Cr, Mn, Pb, and Zn showed overwhelmingly high net-counts in those of factory.

사용자의 취향을 고려한 음악 재생 목록 생성 시스템 (A Playlist Generation System based on Musical Preferences)

  • 방성우;김태연;정혜욱;이지형;김용세
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.337-342
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    • 2010
  • 음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.

밀폐형 ATAD system을 이용한 하수슬러지/음식물쓰레기 통합처리 공정 설계 (Design of waste Sludge/Food Waste Biological Treatment Process using Closed ATAD System)

  • 권혁영;지영환;송한조;김성중
    • 유기물자원화
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    • 제8권4호
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    • pp.129-137
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    • 2000
  • 본 연구에서는 도시고함수율 유기성폐기물(MWWT)의 처리를 위하여, 음식물 쓰레기의 처리에 사용되었던 컨테이너 호기성 퇴비화 시스템과, 계분 및 축분처리에 사용되었던 직립 상향 기계식 교반기를 조합하여 개발하였다. 호기성 처리 공정은 운전이 쉽다는 점과 운전비용이 저렴하다는 점, 자연에서 이용하기 가장 편리한 안정된 부산물을 만들 수 있다는 장점에도 불구하고, 염분의 농축, 과도한 부형제의 사용에 의한 경제적 부담의 증가 및 설비의 대형화 등의 장애물을 가지고 있다. 개발된 공정은 이러한 문제점을 보완하고자 하수슬러지는 초기의 수분조절 및 고속발효를 위해 직립 밀폐형 반응조에서 5일간, 음식물쓰레기는 탈염과 수분조절을 위해 밀폐형 무교반 필터에서, 침출수는 폐수처리 장치에서 처리하였다. 실험결과 국내 퇴비에 품질규격을 만족하면서 부자재의 사용량을 3% 이내로 조절할 수 있어 기존공정의 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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