본 연구는 지속적으로 구조적 변화를 겪으며 증가하고 있는 외국인의 인구와 주택 소비의 변화가 본국과 이주국의 주택 시장 양쪽 모두에 영향을 미친다는 사실을 밝히는 것에 목적을 둔다. 서울의 조선족 주택 시장의 형성 원인과 변화는 임대료 시장에 있어서 내국인 주택 시장과는 다른 '임대료의 고정 효과'로 인하여 외국인의 유입이 지속적으로 발생하는 것으로 나타났다. 특히 순환 이주 의향이 강한 조선족 집단에 의해 분화된 주택 시장의 밀집은 더욱 심화된 형태로 변화하고 있다. 한편 한국에서 이주 경험이 있는 조선족들이 주요 주택 소비자로 부상하면서, 연길시의 부동산 붐을 일으켰다. 조선족의 주택 투자는 연변 대학을 기준으로 '서부'에 집중되어 있는데, 연길시의 주택 공급에 영향을 미치는 도시 기본 계획과 밀접한 연관 관계를 가지고 있다. 이와 같은 이주자의 초국가적 주택 소비로 인하여, 본국과 이주국의 주택 시장을 연결함으로써 두 주택 시장에서 발생하는 여과과정을 동시에 일으켜, '초국가적 주택 여과 과정(Transnational housing filtering process)'이 발생하게 되는 것으로 나타났다.
This paper considers a recent environment in the manufacturing process in which data in large amounts can be obtained on-line in real-time. Under this environment an on-line real-time Statistical Process Control (SPC) scheme equipped with detection of a process change, change-point estimation, and recognition of the change pattern is proposed. The proposed SPC scheme is composed of a Cusum chart, filtering methods and Akaike Information Criterion (AIC). We examine the performance of this scheme by Monte Carlo simulation and show its usefulness.
In this work, we propose new method of sigma filtering for efficient filtering and preserving edge regions in DCT Domain. In block-based image compression technique, the image is first divided into non-overlapping $8{\times}8$ blocks. Then, the two-dimensional DCT is computed for each $8{\times}8$ block. Once the DCT coefficients are obtained, they are quantized using a specific quantization table. Quantization of the DCT coefficients is a lossy process, and in this step, noise is added. In this work, we combine IDCT matrix and filter matrix to a new matrix to simplify filtering process to remove noise after IDCT in spatial domain, for each $8{\times}8$ DCT coefficient block, we determine whether this block is edge or homogeneous region. If this block is edge region, we divide this $8{\times}8$ block into four $4{\times}4$ sub-blocks, and do filtering process for sub-blocks which is homogeneous region. By this process, we can remove blocking artifacts efficiently preserving edge regions at the same time.
The purpose of this paper is to strengthen trust on the automated collaborative filtering system. Automated collaborative filtering system is quickly becoming a popular technique for recommendation system. This elaborative methodology contributes for reducing information overload and the result becomes index of users' preference. In addition, it can be applied to various industries in various fields. After it collaborative filtering system was developed, many researches are executed to enhance credibility and to apply in various fields. Among these diverse systems, collaborative filtering system which uses Pearson correlation coefficient is most common in many researches. In this paper, we proposed new process diagram of collaborative filtering algorithm and new factors which should improve the credibility of system. In addition, the effects and relationships are also tested.
Due to the explosion of e-commerce, recommender systems are rapidly becoming a core tool to accelerate cross-selling and strengthen customer loyalty. There are two prevalent approaches for building recommender systems - content-based recommending and collaborative filtering. Collaborative filtering recommender systems have been very successful in both information filtering domains and e-commerce domains, and many researchers have presented variations of collaborative filtering to increase its performance. However, the current research on recommendation has paid little attention to the use of time related data in the recommendation process. Up to now there has not been any study on collaborative filtering to reflect changes in user interest. This paper proposes dynamic fuzzy clustering algorithm and apply it to collaborative filtering algorithm for dynamic recommendations. The proposed methodology detects changes in customer behavior using the customer data at different periods of time and improves the performance of recommendations using information on changes. The results of the evaluation experiment show the proposed model's improvement in making recommendations.
In this paper, we propose a new idea to evaluate the prediction accuracy of user's preference generated by memory-based collaborative filtering algorithm before prediction process in the recommender system. Our analysis results show the possibility of a pre-evaluation before the prediction process of users' preference of item's transaction on the web. Classification functions proposed in this study generate a user's rating pattern under certain conditions. In this research, we test whether classification functions select users who have lower prediction or higher prediction performance under collaborative filtering recommendation approach. The statistical test results will be based on the differences of the prediction accuracy of each user group which are classified by classification functions using the generative probability of specific rating. The characteristics of rating patterns of classified users will also be presented.
CFM(Cast Forge Method) is widely used in manufacturing industry to produce aluminium parts with good mechanical properties and low production cost. CFM is the process which produces a final products by forging from the initial billet by casting. The study on this paper covers the automatic design method which finds a pertinent shape for initial billet using Fast Fourier Transform, low-pass frequency filtering and FEM simulation of the nonisothermal forging process by DEFORM. These works will give us an information to enhance the low strength of a aluminium casting.
본 논문은 휴대용 멀티미디어를 위한 저전력 H.264 디블록킹 필터를 제안하였다. H.264 디블록킹 필터는 총 8개의 입력 픽셀에 대한 각각의 필터링 연산 과정을 필요로 하며, 각 필터링 과정에서 p, q 픽셀에 대해 공통 구조를 가지고 있다. 이 때 쓰이는 공통의 필터계수와 레지스터를 공유함으로써, 적은 게이트로 구현하였다. 또한 많은 연산을 필요로 하는 필터링 연산을 특정한 조건을 이용하여, 조건에 만족하면 일부 또는 전체의 필터링을 수행하지 않음으로써 저전력의 효율적인 구조를 설계할 수 있다. 제안한 H.264 디블록킹 필터 구조는 기존 논문들의 핵심 필터링부분과 비교하여 각각 33.31%와 10.85%의 게이트 감소효과를 나타내었다. 또한 본 논문의 전체 블록은 삼성 0.35um 표준 셀 라이브러리 공정을 사용하여 구현하였으며, 최대 동작 주파수는 108MHz, 최대 처리능력은 CCIR601 형식에서 33.03 frame/s이다.
All over the world, the existing process of water purification needs more flocculants and chlorine due to a gradual decline in the quality of source water. Therefore, the problem of the remaining aluminium and DBPs in purified water is on the rise. To solve this problem, the process of membrane filter has recently come into the spotight. This study reaches the following conclusions concerning TMP variation in order to solve the dropping of flux throgh a membrane filter when operating a membrane filter system in the process of water purification. 1. In case that a cohesion-precipitation process was introduced to pre-treatment of a membrane filter, initial TMP was very satisfactory(0.27kg/cm) in producing the constantly safe quality of water, $0.04{\sim}0.1$(mean 0.05) NTU by pouring 2mg/l of PACI(10% $Al_2O_3$) used for the existing process of water purification in high-density turbidity at a dry or flood season and at occurrence of high algae. 2. As flux increased at 0.5m/day.m, TMP increased 0.05 kgf/cm. 3. As filtering, operation mode of PVDF MF membrane filtering was 48 minutes and 1 cycle of back washing was 42 minutes, flux was increased 1.5m/day.m and TMP increased $0.25{\sim}0.27kgf/cm$. Without back washing, TMP increased 0.03 kgf/cm per a cycle.
본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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