이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
The inverse halftoning is processing to restore the image made binary to former step image. There are smoothing and gaussian filtering in the technique so far. However, there are still a lot of insufficient points in past inverse halftoning. The removal of the noise and the edge enhansment are closely related in inverse halftoning. It is difficult to do both the noise rednctiom and the edge enhansment in high accuracy at the same time in the technique so far. The technique that can achieve both the removal of the noise and the emphasis of Edge at the same time is expected as future tasks. Then, it was tried to apply the Kalmann filtering to inverse halftoning. In the actual experiment, the effectiveness of the application of the Kalmann filtering to inverse halftoning comparing it with the technique so far was shown.
This study has developed a new liquid crystal calibration technique using Neural networks with median filtering and applied this technique to heat transfer measurements. To verify the validity of this new measurement technique, the local Nusselt numbers on a flat plate surface subjected to an axisymmetric impinging jet were measured and compared with the results by the conventional Hue-temperature calibration technique under the same conditions. Because the Neural networks predict the non-linear relations between temperatures and corresponding R, G, B values, Neural networks-median filtering calibration technique can utilize a much wider color band in the experiment than the Hue-temperature calibration technique, resulting in a significant reduction in the experimental time.
다중선형 회귀분석에 의하여 도출된 알고리즘을 이용하여 필터링 기법을 제시하였고, 제시된 기법을 이용하여 실제 사면지형을 지상 라이다로 스캔하여 취득된 원시자료에 대하여 필터링을 수행한 결과를 분석하였다. 그 결과 필터링의 정확도를 높이기 위하여 굴곡사면지형의 지성선을 기준으로 관측지역을 두 지역으로 분할하여 필터링을 적용하였을 경우가 사면을 분할하지 않고 필터링을 적용하였을 경우 보다 필터링 정확도가 8.73% 높아진 것으로 나타났다. 또한 굴곡사면 지형에서 사면을 분할하여 복합 필터링을 적용한 경우 전역 필터링이나 지역 필터링만 수행했을 때보다 약 5~7% 정확도가 높아진 것으로 보아 사면에 굴곡이 존재하여 경사가 일정하지 않은 경우 사면을 분할하여 복합 필터링을 수행하는 것이 더 효과적이라고 판단된다.
본 논문에서는 디지털 필터 모델에 대한 역 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 안정한 non-causal IIR 역 필터를 안정한 causal 역 필터로 변환(근사)시키는 것이다. 실제로 이 역 필터에 대한 FIR 근사 방법을 제안한다. 전역통과 시스템에 대한 역 필터의 임펄스 응답은 그 시스템에 대한 임펄스 응답의 거울 영상(mirror image) 임을 알 수 있다. 특히 전역통과 시스템에 대한 임펄스 응답이 이러한 대칭성을 갖기 때문에, 제안한 기법은 다른 시스템 보다 전역통과 시스템에 더욱 유용하다. 제안한 역 필터링 기법을 설명하기 위하여, 네 개의 예제를 제시한다. 그들 중 둘은 전역통과 필터에 대한 것이며, 다른 두 개의 예제는 IIR과 FIR 필터에 대한 것이다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 잘 동작함을 보인다.
In ubiquitous environment, information retrieval using collaborative filtering is a popular technique for reducing information overload. Collaborative filtering systems can produce personal recommendations by computing the similarity between your preference and the one of other people. We integrate the collaboration filtering method and context-aware information retrieval method. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts. It aims to makes more effective information retrieval to the users. The proposed method is conceptually comprised of two main tasks. The first task is to tag context tags by automatic tagging technique. The second task is to recommend items for each user's contexts integrating collaborative filtering and information retrieval. We describe a new integration method algorithm and then present a u-commerce application prototype.
전화투표(VOT:Televoting)서비스는 수 초 이내에 대량의 지능망 호가 발생하는 대량집중호 특성을 지니고 있으며, 이로 인하여 서비스 제어 시스템(SCP: Serice Control Point)과 신호망에서의 과부하 및 폭주 문제를 야기한다. 따라서, 본 논문 은 SCP에서의 시스템 과부하 및 신호망에서의 트래픽 폭주문제를 해결 하기 위하여 확장된 서비스 필터링 기법을 제안하며, 기존 지능망 과부하 제어 기법과 비교하다. 또한, 과부하 상태의 지능망에서 평형상태 호차단 확률을 계산 한다. 본 논문에서 제안한 기법은 SCP 과부하 및 신호망 폭주를 고려하며, 특히 지능형 정보제공 시스템 (IP:Intelhigent Peripheral)의 특수 자원을 이용하여 제공 되는 VOT 서비스를 대상으로 한다. 확장된 필터링 기법은 서비스 필터링 시작을 위하여 SSP에 서스스 필터링을 요구하는 필터링 활성화 단계, SSP가 주기적으로 혹은 N번째 호마다 SCP로 필터링 결과를 보고하는 필터링 단계, 필저링 시간초과 타이머가 종료 되거나 호 차운터 값이 허용 가능한 최대 호수를 초과할 경우 SSP가 필터링을 중단하고 최종 필터링 결과값을 SCP에세 보고하는 필터링 비활 성화 단계 등으로 이루어져 있다. 본 논문은 확장된 필터링 기법을 ITU-T IN CS-1에서 정의한 VOT 서비스에 적용하고, 서비스 모델 링을 이용하여 분석한다. 또한, VOT 서비스에 적용하기 위하여 VOT 서비스 및 SSP, SCP, IP 등으로 구성된 지능망 구조에 대하여 살펴보고, 해석적 VOT 서비스 모델링을 수행하여 SCP/SSP /IP 호바단 확률을 계산하였다. 새로운 필터링 기법의 적용으로 SCP 호차단 확률에 있어 좋은 성능 향상이 있음을 알 수 있었다.
추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다.
Automated collaborative filtering is on the verge of becoming a popular technique to reduce overloaded information as well as to solve the problems that content-based information filtering systems cannot handle. In this paper, we describe three different algorithms that perform collaborative filtering: GroupLens that is th traditional technique; Best N, the modified one; and an algorithm that uses clustering. Based on the exeprimental results using real data, the algorithm using clustering is compared with the existing representative collaborative filtering agent algorithms such as GroupLens and Best N. The experimental results indicate that the algorithms using clustering is similar to Best N and better than GroupLens for prediction accuracy. The results also demonstrate that the algorithm using clustering produces the best performance according to the standard deviation of error rate. This means that the algorithm using clustering gives the most stable and the best uniform recommendation. In addition, the algorithm using clustering reduces the time of recommendation.
We report a technique that improves the spatial resolution of optical coherence tomography (OCT) by utilizing fiber-based spectral filtering. The proposed technique improves the resolution by filtering out the erbium’s characteristic peak from the amplified spontaneous emission (ASE) source spectrum, and reshaping the spectrum to Gaussian-like. We used a long period fiber grating (LPG) and an erbium doped fiber (EDF) absorber for the spectral filtering. An in-house made ASE source as well as a commercial ASE source [ASE-FL7002] was used as the OCT sources to study the proposed technique. The resolution of the OCT based on an in-house made ASE source is enhanced from 200 to 40 ㎛ with an LPG. While, the resolution of the OCT based on a commercial ASE source is enhanced from 25 to 19 ㎛ with the aid of an EDF absorber. However, sidelobes still exist in the interferogram due to imperfect spectral filtering, which limited the resolution. Further enhancement in the spatial resolution of the OCT system using the ASE source is possible with the aid of cascaded LPGs and/or carefully designed EDF absorber.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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