Kim, Sang-woo;Choi, Dae-june;Song, Yun-Mi;Moon, Il-Young
Journal of Practical Engineering Education
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v.14
no.1
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pp.99-108
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2022
As the demand for kiosks increases, more users complain of discomfort. Accordingly, a kiosk that enables easy menu selection and order by producing a voice-based interactive service is produced and provided in the form of a web. It implements voice functions based on the Annyang API and SpeechSynthesis API, and understands the user's intention through Dialogflow. And discuss how to implement this process based on Rest API. In addition, the recommendation system is applied based on collaborative filtering to improve the low consumer accessibility of existing kiosks, and to prevent infection caused by droplets during the use of voice recognition services, it provides the ability to check the wearing of masks before using the service.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
In the life environment changed with not only the quality and the price of the products but also the material abundance, it is the most crucial factor for the strategy of product sales to investigate consumer's sensibility and preference degree. In this perspective, it is necessary to design and merchandise the products in cope with each consumer's sensibility and needs as well as its functional aspects. In this paper, we propose the Fashion Design Recommender Agent System (FDRAS-pro) for textile design applying collaborative filtering personalization technique as one of the methods of material development centered on consumer's sensibility and preference. For a collaborative filtering system based on textile, Representative-Attribute Neighborhood is adopted to determine the number or neighbors that will be used for preferences estimation. Pearson's Correlation Coefficient is used to calculate similarity weights among users. We build a database founded on the sensibility adjectives to develop textile designs by extracting the representative sensibility adjectives from users' sensibility and preferences about textile designs. FDRAS-pro recommends textile designs to a customer who has a similar propensity about textile. To investigate the sensibility and emotion according to the effect of design factors, fertile designs were analyzed in terms of 9 design factors, such as, motif source, motif-background ratio, motif variation, motif interpretation, motif arrangement, motif articulation, hue contrast, value contrast, chroma contrast. Finally, we plan to conduct empirical applications to verify the adequacy and the validity of our system.
As the modular production is an important issue in globalized manufacturing industries, sub modules or parts of the final product are provided by many suppliers. Some part suppliers design their own products for themselves. In some cases, part supplier may provide the same type product to multiple 1-tier companies. Because all suppliers and 1-tier companies can not use the same CAD system in general case, the engineering change in the CAD model of one company could not propagate to related CAD models of other companies directly. Although they use the same CAD system, it is hard to share their CAD model with each other because of company security policy. In this paper, the neutral reference model, which consists of the neutral skeleton model and the external reference model, is proposed to apply a global top-down modeling approach to collaborating companies.
Kim, Sun Ok;Lee, Soo Yong;Lee, Seok Jun;Lee, Hee Choon;Ji, Seon Su
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.4
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pp.803-813
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2013
The purchase of items in e-commerce is a little bit different from that of items in off-line. The recommendation of items in off-line is conducted by salespersons' recommendation, However, the item recommendation in e-commerce cannot be recommended by salespersons, and so different types of methods can be recommended in e-commerce. Recommender system is a method which recommends items in e-commerce. Preferences of customers who want to purchase new items can be predicted by the preferences of customers purchasing existing items. In the recommender system, the items with estimated high preferences can be recommended to customers. The algorithm of collaborative filtering is used in recommender system of e-commerce, and the list of recommended items is made by estimated values, and then the list is recommended to customers. The dataset used in this research are 100k dataset and 1 million dataset in Movielens dataset. Similar results in two dataset are deducted for generalization. To suggest a new algorithm, distribution features of estimated values are analyzed by the existing algorithm and transformed algorithm. In addition, respondent'distribution features are analyzed respectively. To improve the collaborative filtering algorithm in neighborhood recommender system, a new algorithm method is suggested on the basis of existing algorithm and transformed algorithm.
The development of information communication and artificial intelligence technology requires the intelligent command and control (C2) system for Korean military, and various studies are attempted to achieve it. In particular, as a volume ofinformation in the C2 workflow increases exponentially, this study pays attention to the collaborative filtering (CF) and recommendation systems (RS) that can provide the essential information for the users of the C2 system has been developed. The RS performing information filtering in the C2 system should provide an explanatory recommendation and consider the context of the tasks and users. In this paper, we propose a contextual pre-filtering CARS framework that recommends information in the C2 workflow. The proposed framework consists of four components: 1) contextual pre-filtering that filters data in advance based on the context and relationship of the users, 2) feature selection to overcome the data sparseness that is a weak point for the CF, 3) the proposed CF with the features distances between the users used to calculate user similarity, and 4) rule-based post filtering to reflect user preferences. In order to evaluate the superiority of this study, various distance methods of the existing CF method were compared to the proposed framework with two experimental datasets in real-world. As a result of comparative experiments, it was shown that the proposed framework was superior in terms of MAE, MSE, and MSLE.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.413-416
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2014
Recently, demand for various leisure sports gradually increases, as people's sense of values changes into leisure-centered one according to the change of given social circumstance and the change of customer needs all over the world. The actual condition is that an interest and participation rate especially in water leports during the summer increases. And needs for various hull design of standardized boat for water leisure increase. Therefore, this paper is intended to develop a recommendation system to design a boat for water leisure by using the collaborative filtering technique in order to make it possible to actively cope with the change of various customer needs for hull design. To this end, emotion relating to kayak design was selected through consumer survey, and emotion was derived by factor analysis and assessment, and then a kayak design layout in the aspect of customer's emotional preference was presented. Besides, an analysis was made according to the elements such as hull, body, and propulsion system of kayak in order to select emotional words according to the kayak design reflecting user's preference, and then a boat model for water leisure in conformance with user's preference was presented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2043-2051
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2017
Lately, In addition to the increased interest in the big data field, there is also a growing interest in application fields through the processing of big data. Opinion Mining is a big data processing technique that is widely used in providing personalized service to users. Based on this, in this paper, textual review of users' places is processed by Opinion mining technique and the sentiment of users was analyzed through k-means clustering. The same numerical value is given to users who have a similar category of sentiment classified as a clustering operation. We propose a method to show recommendation contents to users by predicting preference using collaborative filtering recommendation system with assigned numerical values and marking contents with markers on the map in order of places with high predicted value.
A large scale polygon models are often used to approximately represent 3D CAD models in Digital Engineering environment such as DMU (Digital Mockups) and network based collaborative design. However, they are not suitable for distribution on the network and for interactive rendering. We introduce a new coding system based on subdivision schemes called S-CODE system. In this system, it is possible to highly compress the model with sufficient accuracy and to view the model efficiently in a level of detail (LOD) fashion. The method is based on subdivision surface fitting by which a subdivision surface and curves which approximate a face of a CAD model are generated. We also apply a subdivision method to analytic surfaces such as conical and cylindrical surfaces. A prototype system is developed and used for evaluation with reasonably complicated data. The results show that the method is useful as a CAD data coding system.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.645-652
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2024
Building Information Modeling (BIM) involves the integration of equipment information and component parameters across various engineering disciplines. The complex processes during model construction can lead to human errors. Furthermore, design changes often occur at various stages of the building's lifecycle, requiring designers and modelers to make timely modifications, resulting in significant costs and time consumption. Mechanical, electrical, and plumbing (MEP) design is considerably more complex than architectural design. Therefore, this study focuses on the automatic generation of a heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) ductwork model with MEP design through BIM. Dynamo, a visual programming language (VPL), offers features such as arrangement, connectivity, and scalability. Thus, this research applied Dynamo to develop the Automatic Ductwork BIM Model Generation System. The BIM model generated by the system facilitates collaborative efforts and enables the analysis of HVAC System Conflicts. The system extracts coordinates for air handling units, supply air, and exhaust air outlets. The equipment is automatically positioned based on these coordinates, and the corresponding duct paths are generated by reading CAD files. At each duct connection point, appropriate fittings are fabricated according to specifications and dimensions. The duct system is configured with distinct colors, and the results are visualized in Revit, facilitating HVAC system clash detection in the future. This study undertakes a real project to validate the proposed system and processes and assesses its impact on modeling efficiency, real-time responsiveness, and accuracy, realizing automated ductwork generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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