CRM is at the core of any customer-focused business strategy and includes the people, processes, and technology questions associated with marketing, sales, and service. In today's hyper-competitive world, organizations looking to implement successful CRM strategies need to focus on a common view of the customer using integrated information systems and contact center implementations that allow the customer to communicate via any desired communication channel. A CRM solution contains a number of sophisticated tools that enable to extract detailed information about customers. This information can be used to gain a better understanding of customers. From this we can determine trends, and so refine business toward customers' needs and target new products to particular customer groups. This paper presents an approach for forming the product-customer groups using neural networks for customer relationship management. The Carpenter-Grossberg's neural network, which has been used for manufacturing cell formation in group technology, is modified and applied for product-customer group formation. As a result of numerical experiments, it is also useful for more complex problems in which customers have different preferences for each product.
The reaction of FeC5H5+ ion with ferrocene molecule is investigated using FT-ICR mass spectrometry. FeC5H5+ ions are generated by dissociative ionization of ferrocenes using an electron beam. The reaction gives rise to the formation of the adduct ion, Fe2(C5H5)3+, in competition with charge transfer reaction leading to the formation of ferrocene molecular ion, Fe(C5H5)2+·. The branching ratio of the adduct ion increases as the internal energy of the reactant ion decreases and correspondingly the branching ratio for the charge transfer reaction product decreases. The observed rate of the addition reaction channel is slower than that of the charge transfer reaction. The observation of the stable adduct ions in the low-pressure ICR cell is attributed to the radiative cooling of the activated ion-molecule complex. The mechanism of the reaction is presented to account for the observed experimental results.
An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.224-230
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2021
YouTube is an OTT service that leads the home economy, which has emerged from the 2020 Corona Pandemic. With the growth of OTT-based individual media, creators are required to establish attractive storytelling strategies that can be preferred by viewers and elected for YouTube recommendation algorithms. In this study, we conducted a study on modeling that proposes a content storyline for creators. As the ability for Creators to create content that viewers prefer, we have presented the data literacy ability to find patterns in complex and massive data. We also studied the importance of compelling storytelling configurations that viewers prefer and can be selected for YouTube recommendation algorithms. This study is of great significance in that it deviated from the viewer-oriented recommendation system method and proposed a story suggestion model for individual creaters. As a result of incorporating this story proposal model into the production of the YouTube channel Tiger Love video, it showed a certain effectiveness. This story suggestion model is a machine learning text-based story suggestion system, excluding the application of photography or video.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.156-166
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2020
In this paper, to improve spectral efficiency and mitigate interference in coordinated millimeter-wave systems, we proposes an optimal user group and beam selection scheme. The proposed scheme improves spectral efficiency by mitigating intra- and inter-cell interferences (ICI). By examining the effective channel capacity for all possible user combinations, user combinations and beams with minimized ICI can be selected. However, implementing this in a dense environment of cells and users requires highly complex computational abilities, which we have investigated applying multiclass classifiers based on machine learning. Compared with the conventional scheme, the numerical results show that our proposed scheme can achieve near-optimal performance, making it an attractive option for these systems.
Equivalent-time sampling can improve measurement or sensing systems because it enables a broader frequency band and higher delay resolution for periodic signals with lower sampling rates than a Nyquist receiver. Meanwhile, a digital down-conversion (DDC) technique can be implemented using a straightforward radio frequency (RF) circuit. It avoids timing skew and in-phase/quadrature gain imbalance instead of requiring a high-speed analog-to-digital converter to sample an intermediate frequency (IF) signal. Therefore, when equivalent-time sampling and DDC techniques are combined, a significant synergy can be achieved. This study provides a parameter design methodology for optimal equivalent-time sampling using DDC.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.1
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pp.24-36
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2003
The digital mobile communication will be developed till getting multimedia service in anyone, any where, any time. Theses requiring items are going to be come true via IMT-2000 system. Transmitting signal bandwidth of IMT-2000 system is 3 times as large as IS-95 system. That is mean peak to average of signal is higher than IS-95A system. So we have to design it carefully not to effect in adjacent channel. HPA(High Power Amplifier) located in the end point of system is operated in 1-㏈ compression point(Pl㏈), then it generates 3rd and 5th inter modulation signals. Theses signals affect at adjacent channel and RF signal is distorted by compressed signal which is operated near by Pl㏈ point. Then the most important design factor is how we make HPA having high linearity. Feedback, Pre-distorter and Feed-forward methods are presented to solve theses problems. Feed-forward of these methods is having excellent improving capacity, but composed with complex structure. Generally, Linearity and Efficiency in power amplifier operate in the contrary, then it is difficult for us to find optimal operating point. In this paper we applied algorithm which searches optimal point of linear characteristics, which is key in Power Amplifier, using minimum current point of error amplifier in 1st loop. And we made 2nd loop compose with new structure. We confirmed fabricated LPA is operated by having high linearity and minimum current condition with ACPR of -26 ㏈m max. @ 30㎑ BW in 3.515㎒ and ACLR of 48 ㏈c max@${\pm}$㎒ from 1W to 40W.
Chung, Boo-Young;Choi, Bong-Keun;Kang, Young-Heung;Lee, Jin
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.8
no.2
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pp.151-160
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1997
In this paper, we have carried out the DS/CDMA with a suppressed pilot channel, which is used in receiving coherently with Rake diversity and in synchronizing the chip timing, in the mobile satellite communication. Also, we have investigated the envelope variation of a shadowed Rician fading simulator, and analyzed the error performences of DS/CDMA in the mobile satellite communication. The results showed that the error performance in the Heavy shadowing environment might be degraded more than in the Rayleigh fading environment since the fading envelopes in the former environment are varied randomly compared with those in the latter environment. And the performence of DS/CDMA system could be improved about 10 dB compared with that of narrowband QPSK system. In conclusion, DS/CDMA with a suppressed pilot channel had the best performance in the case of the suppressed pilot channel to transmission power ratio $\beta$=-8 dB, the number of complex delay profiles $N_{profile}$=32, and using these values, the error performance of DS/CDMA in Light shadowing environment was identical to the ideal QPSK error performance.
Background: The new Multidetector Computed Tomography (MDCT) is useful in visualization of complex coronary artery anatomy. We investigated usefulness comparing of invasive coronary angiography with noninvasive MDCT in judgment of functional degree of coronary arteries grafts after coronary artery bypass graft operation. Material and Method: We analyzed the patency of 52 conduits from 15 patients whom consented to take both 32 Channel MDCT and coronary angiography from November 2003 to November 2004. Comparisons were performed for sensitivity, specificity, positive prediction value and negative prediction value between coronary angiography and 3 dimensional reconstruction image using MDCT. Result: The average graft used was 3.4 $\pm$ 0.8 per patient. Average heart rate during MDCT was 86/minute (Range, 60$\∼$110/minute) without administration of $\beta$-blocker. All patients could hold breath as much as necessary. The average graft patency obtained through corollary angiography was 96.2$\%$. In MDCT group, the sensitivity, the specificity, the positive predictive value and the negative predictive value for diagnosis was 100$\%$, 98.0$\%$, 100$\%$ and 66.6$\%$ respectively. Conclusion: The effectiveness of 32 Channel MDCT may be compared to coronary angiography in grasping about patency and bloodstream of graft conduits after coronary artery bypass graft. Also MDCT has the advantage of noninvasiveness and inexpensiveness compared to coronary angiography.
In conventional video coding, encoder complexity is much higher than that of decoder. However, investigations for lightweight encoder to eliminate motion prediction/compensation claiming most complexity in encoder have recently become an important issue. The Wyner-Ziv coding is one of the representative schemes for the problem and, in this scheme, since encoder generates only parity bits of a current frame without performing any type of processes extracting correlation information between frames, it has an extremely simple structure compared to conventional coding techniques. However, in Wyner-Ziv coding, channel decoding errors occur when noisy side information is used in channel decoding process. These channel decoding errors appear more frequently, especially, when there is not enough correlation between frames to generate accurate side information and, as a result, those errors look like Salt & Pepper type noise in the reconstructed frame. Since this noise severely deteriorates subjective video quality even though such noise rarely occurs, previously we proposed a computationally extremely light encoding method based on selective median filter that corrects such noise using spatial correlation of a frame. However, in the previous method, there is a problem that loss of texture from filtering may exceed gain from error correction by the filter for video sequences having complex torture. Therefore, in this paper, we propose an improved lightweight encoding method that minimizes loss of texture detail from filtering by allowing information of texture and that of noise in side information to be utilized by the selective median filter. Our experiments have verified average PSNR gain of up to 0.84dB compared to the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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