• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2948-2966
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• 2014

To promote recommendation services through prediction quality, some privacy-preserving collaborative filtering solutions are proposed to make e-commerce parties collaborate on partitioned data. It is almost probable that two parties hold ratings for the same users and items simultaneously; however, existing two-party privacy-preserving collaborative filtering solutions do not cover such overlaps. Since rating values and rated items are confidential, overlapping ratings make privacy-preservation more challenging. This study examines how to estimate predictions privately based on partitioned data with overlapped entries between two e-commerce companies. We consider both user-based and item-based collaborative filtering approaches and propose novel privacy-preserving collaborative filtering schemes in this sense. We also evaluate our schemes using real movie dataset, and the empirical outcomes show that the parties can promote collaborative services using our schemes.

• ETRI Journal
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• 제37권1호
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• pp.61-65
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• 2015

In this paper, a novel filtering power divider with external isolation resistors is presented. The proposed power divider can be considered as an integration of a bandpass filter and a Gysel power divider. Based on the circuit topology, a high-order filtering power divider can be easily realized. Odd- and even-mode models are employed to analyze the filtering and power splitting functions. For demonstration, a third-order filtering power divider operating at 1.5 GHz is designed and implemented. The measured results exhibit an isolation between the output ports that is better than 20 dB at around the center frequency.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.706-713
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• 1997

In this paper, we propose a band stop filter(BSF) for reducing drag-like effect of the low pass filter(LPF), a block by block adaptive filtering method, and a motion adaptive filtering method, which show better results in terms of PSNR or human visual perception compared to the conventional method using LPF. The BSF improves the draglike effects of the low pass filter by passing temporal high frequency components of video sequences which correspond to objects with large motion. The proposed adaptive methods also improve the conventional adaptive filtering by modifying the conventional algorithm and applying the algorithms for small blocks. The simulation results show that the proposed filtering methods show better results in terms of PSNR and subjective tests in most cases. Also in case of block by block adaptive filtering, it is verified that the application of the algorithm for smaller block gives better results.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.75-81
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• 2023

Video platforms, including YouTube, have a structure in which the number of video views is directly related to the publisher's profits. Therefore, video publishers induce viewers by using provocative titles and thumbnails to garner more views. The conventional technique used to limit such harmful videos has low detection accuracy and relies on follow-up measures based on user reports. To address these problems, this study proposes a technique to improve the accuracy of filtering harmful media using thumbnails, titles, and audio data from videos. This study analyzed these three pieces of multimodal information; if the number of harmful determinations was greater than the set threshold, the video was deemed to be harmful, and its upload was restricted. The experimental results showed that the proposed multimodal information extraction technique used for harmfulvideo filtering achieved a 9% better performance than YouTube's Restricted Mode with regard to detection accuracy and a 41% better performance than the YouTube automation system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.153-163
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• 2004

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.661-663
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• 2005

상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.125-131
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• 2017

It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.89-95
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• 2018

It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout based on mongoDB. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.149-162
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• 2023

The ℓ₁-trend filtering method is one of the most widely used methods for extracting underlying trends from noisy observations. Contrary to the Hodrick-Prescott filtering, the ℓ₁-trend filtering gives piecewise linear trends. One of the advantages of the ℓ₁-trend filtering is that it can be used for identifying change points in piecewise linear trends. However, since the ℓ₁-trend filtering employs total variation as a penalty term, estimated piecewise linear trends tend to be biased. In this study, we demonstrate the biasedness of the ℓ₁-trend filtering in trend level estimation and propose a two-stage bias-reduction procedure. The newly suggested estimator is based on the estimated change points of the ℓ₁-trend filtering. Numerical examples illustrate that the proposed method yields less biased estimates for piecewise linear trends.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.97-109
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• 2010

온라인상 저작권 침해와 관련, 1차적인 책임은 불법 저작물을 복제 전송하여 유통시킨 개인에게 있겠지만, 불법저작물 유통에 대한 장을 제공한 온라인서비스제공자(Online Service Provider, OSP)의 간섭책임의 문제가 대두되었고, 현재 대부분의 OSP는 저작권 간접침해의 책임을 회피하고, 이미지 훼손을 방지하기 위하여 자율적으로 필터링 기술을 적용하고 있으며, 특히 우리나라의 경우는 P2P나 웹하드 서비스제공자 등과 같은 특수한 유형의 OSP에게는 저작권법상 필터링 의무가 발생하고, 이를 위반하면 과태료 처분까지 받도록 규정하고 있다. 하지만 OSP의 필터링에 대해서는 그 필요성에도 불구하고 효율성과 타당성에 대해 많은 논란이 제기되고 있다. 이에 따라 이 글에서는 먼저 인터넷이 태동하고 인터넷 기술발전을 선도해 온 미국의 OSP의 책임이론과 우리 저작권법상 OSP의 책임제한 규정 및 필터링 관련 규정을 살펴보고 이어서 국내 OSP의 필터링 적용현황과 적용상의 한계를 살펴보았다. 그리고 국내 OSP의 필터링 개선방안으로 OSP의 책임제한 요건의 명확화, 저작권자와 OSP의 협력방안 모색, 상이한 필터링 기술간의 호환성을 제공하기 위한 표준 적용, 기타 고려사항 등 4가지를 제시하였다.