TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.
Event notification service is a event-based messaging middle ware service needed for various vertical domains, such as, business applications, distributed system management, and web service integration. In this paper, we investigate the architecture of an event notification service that includes a subject-based event dissemination service and a flexible message communication service. The event dissemination service is in charge of transferring events asynchronously but speedy according to the subjects of events and their environmental knowledge. It also includes content-based message filtering. The message communication service provides a common communication infrastructure supporting variety types of messages and variety of protocols. Depending on application domains and situation, we can re-configurate the communication infrastructure in order to optimize the efficiency and usability. This paper shows the performance analysis of our event notification service with various types of message formats and protocols.
Tae Hwa Kim;Mi Nam Chung;Hyeong Un Lee;Won Park;Sang Sik Nam
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.192-192
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2022
Sweetpotato is rich in starch, which is converted to sugar during storage due to enzymatic hydrolysis. The sugar content of sweetpotato is a component related to taste and storability. In this study, the sugar content (fructose, glucose, maltose, sucrose and total sugar content) of 94 genotypes was evaluated and the GWAS (Genome-Wide Association Study) was conducted to search for candidate genes for sugar content. The fructose and glucose content were 0.2 ~ 8.8 and 0.2 ~ 9.4 g/100g, respectively. The maltose, sucrose and total sugar content were 0.2 ~ 9.1,3.2 - 30.0 and 7.9 ~ 40.2 g/100g, respectively. The fructose and glucose showed a positive correlation (0.98). The 94 genotypes were genotyped with genotyping-by-sequencing (GBS) and aligned against the reference genome sequences of sweetpotato. The GBS libraries from 94 genotypes were sequenced on an Illumina HiSeqXten system, and 1,339,892 SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) were generated. Filtering for < 60% missing rate and > 0.05 minor allele frequency resulted in a total of 44,255 SNPs used in GWAS. The GAPIT (Genome Association and Prediction Integrated Tool) was used to conduct based on the mean of sugar content with a Bonferroni-corrected chromosome-wide significance threshold with a -logio(P) of 5.95. The significant SNPs were obtained with fructose (seven), glucose (six), maltose (four) and sucrose (nine). There were several genes related to sugar content around the significant SNPs such as sugar transport protein 8-like, probable galactose-1 -phosphate uridyltransferase-like and beta-amylase. These results will contribute to understanding of sugar content and conversion in sweetpotato.
멀티미디어 콘텐츠 서비스 산업의 경쟁이 치열해 지면서 고객만족을 위한 다양한 정책들이 제시되고 있다. 이러한 정책 중에는 서비스를 이용하는 고객들을 분류하여 등급을 산정하고 등급에 따라 미디어 서버의 자원을 고정적으로 할당하는 정책도 있다. 이 정책의 문제점은 값비싼 미디어 서버의 자원을 효율적으로 사용하지 못할 수도 있다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 ACRFA(Adaptive Client Request Filtering Algorithm)를 제안하고자 한다. 이것은 고객들의 등급을 차등화하고 유연성있는 자원할당 방법을 적용하기 위한 것이다. 높은 등급의 고객에게 더 많은 자원을 할당하게 하여 고객의 만족도를 높이면서 동시에 미디어 서버의 자원의 일부는 등급별로 고정할당하고 나머지 일부는 공용자원으로 활용하게 하는 방안을 제안하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.123-131
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2020
After observing that most tourists plan to complete their visits to multiple cultural heritage sites within one day, we surmised that for many museum visitors, the foremost thought is with regard to the amount of time is to be spent at each location and how they can maximize their enjoyment at a site while still balancing their travel itinerary? Recommendation systems in e-commerce are built on knowledge about the users' previous purchasing history; recommendation systems for museums, on the other hand, do not have an equivalent data source available. Recent solutions have incorporated advanced technologies such as algorithms that rely on social filtering, which builds recommendations from the nearest identified similar user. Our paper proposes a different approach, and involves providing dynamic recommendations that deploy social filtering as well as content-based filtering using term frequency-inverse document frequency. The main challenge is to overcome a cold start, whereby no information is available on new users entering the system, and thus there is no strong background information for generating the recommendation. In these cases, our solution deploys statistical methods to create a recommendation, which can then be used to gather data for future iterations. We are currently running a pilot test at Chao Samphraya national museum and have received positive feedback to date on the implementation.
본 논문은 불법복제된 DTV 방송프로그램의 온라인 불법전송을 차단하기 위한 비디오 복사본 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 급격한 휘도 변화가 나타나는 방송영상의 비디오 프레임을 선별하여 키프레임(keyframe)을 구성한 후, 키프레임의 시 공간적 특징정보를 추출하여 사전에 등록된 방송영상 저작물들의 특징정보와 비교함으로써 해당 방송영상의 불법복제 여부를 판별하는 동영상 필터링(filtering) 기능을 제공한다. 특히 모든 프레임을 이용하지 않고 키프레임만을 추출함으로써 대용량 방송영상물의 저작권 침해 여부를 효율적으로 판단할 수 있으며, 온라인 전송과정에서 빈번히 적용되는 영상비 변환, 로고 삽입, 자막 삽입, 화질 열화 및 해상도 감소 등의 다양한 동영상 편집효과에도 강인함을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 기존 알고리즘들과의 성능비교실험을 통하여 상대적 우수성을 평가하였다.
모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.
지오텍스타일을 활용한 탈수처리공법은 지오텍스타일의 최신 적용분야로, 여과, 배수기능을 이용하여 기 직조한 지오텍스타일 포대 내에 산업슬러지, 하수정수장 슬러지, 특히 유수지의 준설오니슬러지 등을 주입 후 자중압밀과정을 통하여 고형물단계까지 탈수처리 하는 공법이다. 본 연구에서는 폴리프로필렌과 폴리에스터 두 종류의 지오튜브(지오텍스타일)의 물리적 특성을 살펴보고, 채움재 토사의 물리적 특성에 따른 탈수 효율과, 여과 및 배수기능을 원활이 수행할 수 있는 국산 고분자 토목섬유 적용성을 분석하였다. 실내시험은 지오텍스타일과 채움 토사간의 복합적 투수 특성을 규명하기 위한 실험을 수행하였다. 현장시험은 세립질(ML-OL) 토사의 채움 시 시간에 따른 유효높이 변화를 측정하여 적절한 슬러리 비율을 도출하였다. 각종 실내 및 현장시험결과, 세립질(ML-OL) 토사의 경우 물과 토사의 혼합비율은 최소한 6:4 이상이 되어야 하며, 폴리프로필렌 재질의 지오텍스타일이 필터 및 배수기능이 우수하며, 탈수처리 공법에 더 효과적인 것으로 나타났다.
The performance of recommender systems (RS) has been measured mainly in terms of accuracy. However, there are other aspects of performance that are difficult to understand in terms of accuracy, such as coverage, serendipity, and satisfaction with recommended results. Moreover, particularly with RSs that suggest multiple items at a time, such as YouTube, user satisfaction with recommended results may vary not only depending on their accuracy, but also on their configuration, content, and design displayed to the user. This is true when classifying an RS as a single RS with one recommended result and as a multiple RS with diverse results. No empirical analysis has been conducted on the influence of the content and distribution of recommendation items on user satisfaction. In this study, we propose a research model representing the content and distribution of recommended items and how they affect user satisfaction with the RS. We focus on RSs that recommend multiple items. We performed an empirical analysis involving 149 YouTube users. The results suggest that user satisfaction with recommended results is significantly affected according to the HHI (Herfindahl-Hirschman Index). In addition, satisfaction significantly increased when the recommended item on the top of the list was the same category in terms of content that users were currently watching. Particularly when the purpose of using RS is hedonic, not utilitarian, the results showed greater satisfaction when the number of views of the recommended items was evenly distributed. However, other characteristics of selected content, such as view count and playback time, had relatively less impact on satisfaction with recommended items. To the best of our knowledge, this study is the first to show that the category concentration of items impacts user satisfaction on websites recommending diverse items in different categories using a content-based filtering system, such as YouTube. In addition, our use of the HHI index, which has been extensively used in economics research, to show the distributional characteristics of recommended items, is also unique. The HHI for categories of recommended items was useful in explaining user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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