As the growth of developing Islamic countries, Muslims are into the world. The most important thing for Muslims to purchase food, ingredient, cosmetics and other products are whether they were certified as 'Halal'. With the increasing number of Muslim tourists and residents in Korea, Halal restaurants and markets are on the rise. However, the service that provides information on Halal restaurants and markets in Korea is very limited. Especially, the application of recommendation system technology is effective to provide Halal restaurant information to users efficiently. The profiling of Halal restaurant information should be preceded by design of recommendation system, and design of recommendation algorithm is most important part in designing recommendation system. In this paper, an Intelligent Recommendation Service system for offering Halal food (IRSH) based on dynamic profiles was proposed. The proposed system recommend a customized Halal restaurant, and proposed recommendation algorithm uses hybrid filtering which is combined by content-based filtering, collaborative filtering and location-based filtering. The proposed algorithm combines several filtering techniques in order to improve the accuracy of recommendation by complementing the various problems of each filtering. The experiment of performance evaluation for comparing with existed restaurant recommendation system was proceeded, and result that proposed IRSH increase recommendation accuracy using Halal contents was deducted.
Measuring subtle neuromagnetic signals requires eliminating background noises. Especially, a SQUID magnetometer is very sensitive to the magnetic noise even from a distant source. As typical software methods, we use the synthetic gradiometer of the adaptive filtering to reduce the noises. In this article, we present noise reduction effects in our 37-channel SQUID magnetometer system by applying each method including the frequency-domain adaptive filtering and discuss a selective application of the methods to the detection of clinical magnetoencephalogram signals.
In this paper, a new decomposition method of the interference EMG signal using MAMDF filtering and digital signal processor. The efficient software and hardware signal processing techniques are employed. The MAMDF filter is employed in order to estimate the presence and likely location of the respective templates which may include in the observed mixture, and high-resolution waveform alignment is employed in order to provide the optimal combination set and time delays of the selected templates. The TMS320C25 digital signal processor chip is employed in order to execute the intensive calculation part of the software. The method is verified through a simulation with real templates which are obtain ed from needle EMG. As a result, the proposed method provides an overall speed improvement of 32-40 times.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1176-1178
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2013
협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하여, 아이템에 대한 목표 사용자의 선호도와 다른 사용자의 선호도를 비교 분석하여 목표 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 기법이다. 그러나 협업 필터링 기법은 고객 정보와 평가 정보가 충분히 많아야 정확성이 높은 추천 결과가 나타난다. 본 논문에서는 영화를 한 번도 평가하지 않은 사용자들에게 영화를 추천 해주기 위한 즉, 협업 필터링의 희박성 문제(Sparsity Problem)를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 개인의 감정 정보를 이용하여 문제를 해결하는 방법을 소개한다.
Wang, Shunfeng;Xie, Jiacen;Zheng, Yuhui;Wang, Jin;Jiang, Tao
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.2
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pp.552-562
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2018
With the advent of the information society, image restoration technology has aroused considerable interest. Guided image filtering is more effective in suppressing noise in homogeneous regions, but its edge-preserving property is poor. As such, the critical part of guided filtering lies in the selection of the guided image. The result of the Expected Patch Log Likelihood (EPLL) method maintains a good structure, but it is easy to produce the ladder effect in homogeneous areas. According to the complementarity of EPLL with guided filtering, we propose a method of coupling EPLL and guided filtering for image de-noising. The EPLL model is adopted to construct the guided image for the guided filtering, which can provide better structural information for the guided filtering. Meanwhile, with the secondary smoothing of guided image filtering in image homogenization areas, we can improve the noise suppression effect in those areas while reducing the ladder effect brought about by the EPLL. The experimental results show that it not only retains the excellent performance of EPLL, but also produces better visual effects and a higher peak signal-to-noise ratio by adopting the proposed method.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.4
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pp.452-456
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2011
Context-awareness system can provide an optimized services to users. Analyzing physical and complex circumstance elements which give direct or indirect influence to users can tell what users want. However, there are various situation informations around users and it requires high level technology to extract the service what users really want among those informations. The circumstance of the user can be changed from moment to moment, even the service what users want also can be changed in every minutes. Recently the researches to provide the service which a user demands has been progressed actively. Web based filtering method which reaches commercialization is a one of good examples. This method extracts necessary data according to users' demands from the documents on the Web or multimedia informations. However, there is a limit to use it to provide Context-awareness service because it extracts static data, not dynamic data. There is also other researches with a rule based filtering method in progress to filter situation information but this method doesn't have mechanism for dynamic data as well. We would like to solve these problems by providing a dynamic situation information filtering mechanism applying an weighted value about each property of objects and also applying Web based dynamic categories in this paper when unnecessary data should be filtered.
A software-driven real-time frequency de-modulator is implemented with the aid of universal-serial-bus (USB) type software defined radio dongle. An analog stereo frequency modulation (FM) broadcast signal is down-converted to the basedband analog signal then converted to digital bit streams in the USB dongle. Computer software such as Matlab, Python, and GNU Radio manipulates the incoming bit streams with the technique of digital signal processing. Low pass filtering, band pass filtering, decimation, frequency discriminator, double sideband amplitude demodulation, phase locked loop, and deemphasis function blocks are implemented using such computer languages. Especially, GNU Radion is employed to realize the real-time demodulator.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.2
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pp.93-101
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2017
This paper proposes an algorithm for adaptive loop filter (ALF) complexity reduction in the decoding process. In the original ALF algorithm, filtering for I frames is performed in the frame unit, and thus, all of the pixels in a frame are filtered if the current frame is an I frame. The proposed algorithm is designed on top of the local gradient calculation. On both the encoder side and the decoder side, homogeneous areas are checked and skipped in the filtering process, and the filter coefficient calculation is only performed in the inhomogeneous areas. The proposed algorithm is implemented in Joint Exploration Model (JEM) version 3.0 future video coding reference software. The proposed algorithm is applied for frame-level filtering and intra configuration. Compared with the JEM 3.0 anchor, the proposed algorithm has 0.31%, 0.76% and 0.73% bit rate loss for luma (Y) and chroma (U and V), respectively, with about an 8% decrease in decoding time.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.5
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pp.343-356
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1991
An efficient real-time implementation of digital filtering algorithms using a multiprocessor system in a ring network is investigated. The development time and cost for implementing a high speed signal processing system can be considerably reduced because algorithm are implemented in software using commercially available digital signal processors. This method is based on a parallel block processing approach, where a continuously supplied input data is divided into blocks, and the blocks are processed concurrently by being assigned to each processor in the system. This approach not only requires a simple interconnection network but also reduces the number of communications among the processors very much. The data dependency of the blocks to be processed concurrently brings on dependency problems between the processors in the system. A systematic scheduling method has been developed by using a processors which can be used efficiently, the methods for solving dependency problems between the processors are investigated. Implementation procedures and results for FIR, recursive (IIR), and adaptive filtering algorithms are illustrated.
In a widely distributed environment, many occasions arise when people need to filter informationwith email clients. The existing information agents such as Maxims and Message Assistant have capabilities of filtering email messages either by an autonomous agent or by user-defined rules. FlexMA, a variation of FAMES (Flexible Asynchronous Messaging System) is proposed as an information filtering agent. Agents in our system can be scaled up to adapt user's various demands by controlling messages delivered among heterogeneous email clients. Several functionalities are split into each agent in terms of component configuration with the addition of multiple agents'cooperation and negotiation. User-defined rules are collected and executed by these agents in a semi-autonomous manner. This paper demonstrates how this design is feasible in a flexible message system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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