Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.41-43
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2022
In order to prevent and block infectious diseases caused by the recent COVID-19 pandemic, non-contact biometric information acquisition and analysis technology is attracting attention. The invasive and attached biometric information acquisition method accurately has the advantage of measuring biometric information, but has a risk of increasing contagious diseases due to the close contact. To solve these problems, the non-contact method of extracting biometric information such as human fingerprints, faces, iris, veins, voice, and signatures with automated devices is increasing in various industries as data processing speed increases and recognition accuracy increases. However, although the accuracy of the non-contact biometric data acquisition technology is improved, the non-contact method is greatly influenced by the surrounding environment of the object to be measured, which is resulting in distortion of measurement information and poor accuracy. In this paper, we propose a context-based bio-signal modeling technique for the interpretation of personalized information (image, signal, etc.) for bio-information analysis. Context-based biometric information modeling techniques present a model that considers contextual and user information in biometric information measurement in order to improve performance. The proposed model analyzes signal information based on the feature probability distribution through context-based signal analysis that can maximize the predicted value probability.
This paper introduces a new linguistic-focused approach for sentiment analysis (SA) of Korean. In order to overcome shortcomings of previous works that focused mainly on statistical methods, we made effective use of various linguistic features reflecting the nature of Korean. These features include contextual shifters, modal affixes, and the morphological dependency of chunk structures. Moreover, in order to eschew possible confusion caused by ambiguous words and to improve the results of SA, we also proposed simple adjustment methods of word senses using KOLON ontology mapping information. Through experiments we contend that effective use of linguistic features and ontological information can improve the results of sentiment analysis of Korean.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.203-213
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2006
대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.
The business value of IT has been the focus of the academic and business field in recent years, along with the massive IT investment. Unfortunately, those studies have not been able to demonstrate strong linkages between the IT investment and performance. The impact of IT investment on performance is an important research topic that needs to consider the role of key contextual factors and intermediate factors. This study develops an integrated model for IT investment, with the mediating effects of production/coordination performance towards firm performance. In addition, the model is moderated by some factors like ISP(Information Systems Planning), Business Planning alignment, top management support, IT education and training, and process innovation. The empirical result, based on the moderating regression analysis, indicates that the relationship between IT Investment and production/coordination performance is significantly positive depending on moderating factors. However, production/coordination performance is partially related to firm performance.
For forest fire monitoring in relatively cool area like Siberia, design of Decision Support System (DSS) is proposed. The DSS is consisted of three different algorithms to detect potential fires from NOAA AVHRR image. The algorithm developed by CCRS (Canada Center for Remote Sensing) uses fixed thresholds for multi-channel information like one by ESA (European Space Agency). The algorithm of IGBP (International Geosphere Biosphere Program) involves contextual information in deriving fire pixels. CCRS and IGBP algorithms are rather liberal compared to more conservative ESA algorithm. Fire pixel information from the three algorithms is presented to the user. The user considers all these information in making decision about the location fire takes place.
The recovery of reasonable depth information from different scenes is a popular topic in the field of computer vision. For generating depth maps with better details, we present an efficacious monocular depth prediction framework with coordinate attention and feature fusion. Specifically, the proposed framework contains attention, multi-scale and feature fusion modules. The attention module improves features based on coordinate attention to enhance the predicted effect, whereas the multi-scale module integrates useful low- and high-level contextual features with higher resolution. Moreover, we developed a feature fusion module to combine the heterogeneous features to generate high-quality depth outputs. We also designed a hybrid loss function that measures prediction errors from the perspective of depth and scale-invariant gradients, which contribute to preserving rich details. We conducted the experiments on public RGBD datasets, and the evaluation results show that the proposed scheme can considerably enhance the accuracy of depth prediction, achieving 0.051 for log10 and 0.992 for δ<1.253 on the NYUv2 dataset.
Contrary to ubiquitous environments, indoor computing environments like home network doesn't support user mobility. This paper suggests UPnP A/V multimedia system using prediction of mobility for adaption of seamless multimedia service. The multimedia system enables indoor mobile users to play multimedia contents by transferring the current session to an adjacent device automatically. The system represents users' contextual information by Five Ws and One H model, and predicts user's movements by using contextual information and transitions of locations. The prediction basically includes multiple locations so that it improves accuracy of prediction. We evaluated the suggested system using in accuracy of prediction, time for prediction, handover time for service, and the system showed that adapt ion of seamless multimedia service was enabled by using prediction of mobility on mobile user.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.1
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pp.19-45
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2010
Virtual Communities, which are formed on the Internet, are expected to serve the needs of members for e-collaboration, e-communication, information and knowledge sharing. The executives of organizations should consider virtual community as a new innovation or knowledge pool since members share knowledge. However, many virtual community have failed due to members' low willingness to engage and furthermore to share knowledge with other members. Thus, there is a need to understand and foster the determinants of members' sense of belonging behavior in virtual community. This study develops an integrated model designed to investigate and explain the relationships between contextual factors, personal perceptions of virtual community, usability, trust and sense of belonging in using a certain virtual community. Empirical data was collected from 201 and tested using structural equation modeling (SEM) to verify the fit of the hypothetical model. The results show that the perceived usability and community trust of members significantly influences sense of belonging in using the virtual community, and information quality, system quality, familiarity on the virtual community are significantly influence the usability but not reputation. And I confirmed that perceived shared vision and responsiveness play the role of determinants in making the member's trust, perceived risk influence the making community trust in directly. The results of the study can be used to identify the motivation underlying members' sense of belonging in a certain virtual community by investigating the impacts of contextual factors and personal perceptions on virtual community, the integrated model better explains behavior than other proposed models. This study might help executives of virtual communities and organizations to manage and promote these determinants of sense of belonging to stimulate members' willingness to engage the community and futhermore enhance their virtual community loyalty.
Mobile contents market is growing with the rapid adoption of smart-phones. Online access via mobile compared to PC-based online access, has distinctive service delivery characteristics which are ubiquitous connectivity and contextual offer. In addition, this study includes characteristics which are relatively disadvantageous for mobile services compared to PC-based services. These are response time and supporting non-verbal informations. This study investigates the influence of service delivery characteristics to perceived interactivity and mobile service attitude. The results show that mobile services' ubiquitous connectivity and contextual offer showed a positive relationship with the perceived interactivity of the mobile service. And the response time also showed a positive relationship with the perceived interactivity, but non-verbal information didn't. When the trade-off is met between response time and nonverbal information, mobile service developer should choose response time since it has positive effect on perceived interactivity and attitude.
This study investigated whether contexts could influence the speed of mental rotation. Experiment 1 investigated whether the angle of neighboring letters influenced the recognition of the target letter. Reaction time of target recognition increased linearly, as angular differences between the angle of the target letter and that of neighboring letters increased. Moreover, this trend was more pronounced when the target and neighboring letters made a word as compared to when they did not. Experiment 2 examined the effects of practice difficulty on mental rotation. Reaction time again increased linearly with the degree of angular rotation. However, there were no significant differences between the easy and the difficult conditions. These results suggest that contextual information is important in mental rotation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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