The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. It causes low prediction accuracy of the minority class because classifiers tend to assign instances to major classes and ignore the minor class to reduce overall misclassification rate. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on resampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.
대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.
This paper proposes a new reconstruction method of high-resolution facial image from a low-resolution facial image based on a recursive error back-projection of top-down machine learning. A face is represented by a linear combination of prototypes of shape and texture. With the shape and texture information about the pixels in a given low-resolution facial image, we can estimate optimal coefficients for a linear combination of prototypes of shape and those of texture by solving least square minimization. Then high-resolution facial image can be obtained by using the optimal coefficients for linear combination of the high-resolution prototypes, In addition to, a recursive error back-projection is applied to improve the accuracy of synthesized high-resolution facial image. The encouraging results of the proposed method show that our method can be used to improve the performance of the face recognition by applying our method to reconstruct high-resolution facial images from low-resolution one captured at a distance.
User-based and item-based approaches have been developed as the solutions of the movie recommendation problem. However, the user-based approach is faced with the problem of sparsity, and the item-based approach is faced with the problem of not reflecting users' preferences. In order to solve these problems, there is a research on the combination of the two methods using the concept of similarity. In reality, it is not free from the problem of sparsity, since it has a lot of parameters to be calculated. In this study, we propose a combining method that simplifies the combination equation of prior study. This method is relatively free from the problem of sparsity, since it has less parameters to be calculated. Thus, it can get more accurate results by reflecting the users rating to calculate the parameters. It is very fast to predict new movie ratings as well. In experiments for the proposed method, the initial error is large, but the performance gets quickly stabilized after. In addition, it showed about 6% lower average error rate than the existing method using similarity.
In this paper we analyse performance of value strategy and moving average method among the non-financial listed companies whose fiscal year ends at December in the Korean Stock Exchange between 1996 and 2005. And we analyse combination investment performance of value investment and moving average method. After the analysis objective enterprises divide with the value stock and the growth stock, in accordance with moving average method we divide ascending stock and descending stock. And we compose 6 portfolios with combination of value stock, growth stock, ascending stock and descending stock. Using the difference of investment performance of these portfolios, when fundamental analysis and technical analysis method all considering we measure investment performance. The major findings of this research are as follows: First, the value strategy of buying value stocks and selling growth stocks were effective in the long-term investment. Second, using the moving average method, technical analysis were effective in the case of the short-term investment. Third, the portfolios combined fundamental analysis and technical analysis were more effective than investment performance of technical analysis.
3차원 메쉬 매개변수화는 기하학적 모델링과 컴퓨터그래픽스의 여러 응용분야에서 핵심적인 문제이다. 메쉬 매개변수화 방법에는 크게 두 가지의 패러다임, 에너지 최소화 방법과 볼록 조합법이 있다. 일반적으로 볼록 조합법은 간단한 개념과 일대일 대응 때문에 널리 이용되고 있다. 그러나 이 방법은 경계선 근처의 높은 왜곡이 생긴다는 문제와 선형 시스템 구성에 있어 다소 많은 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 이 방법은 다루는 메쉬 의 기하학 정보에 따라 선형시스템의 안정성이 해손 될 수도 있다. 본 논문에서는 볼록 조합법이 갖고 있는 선형시스템 안정성 문제와 시간 복잡도 문제를 중간값 좌표계를 이용하여 해결한다. 빠른 시간에 안정적으로 처리가 가능하기 때문에 보다 실용적이라 할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.522-539
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2021
In order to solve the problems of the existing audio fingerprint method when extracting audio fingerprints from long speech segments, such as too large fingerprint dimension, poor robustness, and low retrieval accuracy and efficiency, a robust audio fingerprint retrieval method based on feature dimension reduction and feature combination is proposed. Firstly, the Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) and linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) of the original speech are extracted respectively, and the MFCC feature matrix and LPCC feature matrix are combined. Secondly, the feature dimension reduction method based on information entropy is used for column dimension reduction, and the feature matrix after dimension reduction is used for row dimension reduction based on energy feature dimension reduction method. Finally, the audio fingerprint is constructed by using the feature combination matrix after dimension reduction. When speech's user retrieval, the normalized Hamming distance algorithm is used for matching retrieval. Experiment results show that the proposed method has smaller audio fingerprint dimension and better robustness for long speech segments, and has higher retrieval efficiency while maintaining a higher recall rate and precision rate.
The purpose of this study is to investigate the effect of dot pattern size(0.8, 1.8, 2.5, 5, 8), color combination (BG/R, Y/B), value tone(lt/dk, p/g), area-ratio on image information. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 20 color pictures manipulated with the combination of dot pattern size, color combination, value tone and area-ratio using computer simulation. The subjects were 240 female undergraduates living in Gyeongsangnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 4 different components, visibility, chastity.feminity, cuteness and attractiveness. In the visibility, color combination, value tone, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. In the chastity feminity, color combination, value tone, showed independent effect. In the cuteness, value tone, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. Significant interaction effects of color and area-ratio combination on visibility and cuteness were found. Interaction efforts of color and value tone combination, value tone and area-ratio was significant on cuteness. For visibility image, BG/R combination of color and yellow background/blue dots were effective. For cuteness image, pale/grayish tone and background/dots area-ratio were effective.
본 연구는 친환경적이고 감성적인 패션상품의 색채기획을 위한 자료를 제공하고자 수행되었다. 쪽과 괴화로 복합염색 후 무매염 견직물과 4종의 매염제(Al, Cu, Fe, Zn)를 처리한 견직물에 대하여 색채특성을 측정하였다. 또한 복합염색 후 매염처리된 연두색 견직물에 대하여 여대생을 대상으로 색채감성과 색채 선호도를 조사하였으며, 색채특성과 색채감성이 색채 선호도에 미치는 영향을 분석하였다. 쪽/괴화로 복합염색된(무매염) 견직물은 선 염색한 쪽 농도가 $10g/{\ell}$이면 녹색, 쪽 $20g/{\ell}$을 사용하면 청록색을 나타내었으며, 4종의 매염제를 사용하여 처리시 거의 모든 경우 연두색을 나타내었다. 연두색을 나타내는 복합염색된 견직물 10종의 색채감성을 요인분석한 결과, 유쾌성, 품위성, 편안성 요인으로 분류되었으며, 이러한 색채감성은 쪽 농도와 매염제의 종류에 따라 대부분 유의한 차이를 보였다. 또한 복합염색된 연두색 견직물의 색채특성과 색채감성요인 간에는 대부분 유의한 상관성을 보여, $L^*$값, $b^*$값, $C^*$값이 크고 $a^*$값이 작을수록 유쾌성과 편안성 감성을 더 강하게 느끼며, $L^*$값이 작고 $a^*$값이 클수록 품위성 감성을 더욱 느끼는 것으로 나타났다. 따라서 쪽과 괴화로 복합염색하고 매염처리한 연두색 견직물의 색채감성요인을 예측변수로 활용할 수 있는 색채 선호도 예측 회귀식이 제안되었다.
This research examined compound particles, which have not been properly addressed in existing studies on particle combination education, from the perspective of Korean language education as a second language. First, existing research was examined with the understanding of the issue that there is a lack of discussion in existing studies on the education method of either including the compound particle in particle combination or excluding it all together. In the next chapter, an examination was made on the concept and usage of terminology for compound particles in the field of Korean linguistics. Following a summary of this information, a review was made on the list of compound particles established in Korean linguistics. Thus, seven compound particles were identified for Korean language education considering discriminant standard and educational effectiveness from the perspective of Korean language education. The researcher proposes that the compound particle should be taught as an extension of particle combination education and that its concept should be clearly outlined as a direction for future education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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