Applying metric(distance) factor as weighting to spatial syntax is known to not contribute to the explanatory power for the human movement behavior as compared to the geometric(angle) factor according to the negative results of several related studies. However, Kim & Piao (2017) assumed that there is not a problem of the metric factor itself but a problem of the way of applying the metric factor as weighting, and presented a new possibility of the metric factor as weighting by proposing and verifying the methods of applying the metric weighting, which are different from the existing ones. The purpose of this study is to propose advanced methods of applying the metric weighting to space syntax, and to verify whether they contribute to the improvement of explanatory power of space syntax analysis. In this paper, we propose functions for combined depth of distance-step that combine the distance-weighted depth function with the step depth function and apply them to axial segment analysis to check the improvement of explanatory power of them.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제1권2호
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pp.1-6
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2013
In this paper, we evaluate performance of existing similarity measurement metric and propose a novel method using user's preferences information entropy to reduce MAE in memory-based collaborative recommender systems. The proposed method applies a similarity of individual inclination to traditional similarity measurement methods. We experiment on various similarity metrics under different conditions, which include an amount of data and significance weighting from n/10 to n/60, to verify the proposed method. As a result, we confirm the proposed method is robust and efficient from the viewpoint of a sparse data set, applying existing various similarity measurement methods and Significance Weighting.
The lightness, chroma and hue tolerances with respect to the standard colour position in the CIELAB space have been studied in detail using the various existing data sets and the set form this study. The lightness tolerance showed a clear dependency upon the metric lightness for medium to light colour, but in the case of dark colours there was a discrepancy between the data sets. Both the chroma and hue tolerances showed dependency upon both the chroma and hue-angle and not the single dependency upon the metric chroma, as assumed in the CIE94 formula. New weighting functions were derived from the above experimental evidence, and finally a new formula, LCD(Leeds Colour Difference) was proposed. The LCD formula is nearly as simple and flexible as CIE94 but smoothes the individual weighting functions, especially for lightness tolerances for light colours and chromaticity discrimination near the blue region.
Instance based learning algorithm is the best known lazy learner and has been successfully used in many areas such as pattern analysis, medical analysis, bioinformatics and internet applications. However, its feature weighting scheme is too naive that many other extensions are proposed. Our version of IB3 named as eXtended IBL (XIBL) improves feature weighting scheme by backward stepwise regression and its distance function by VDM family that avoids overestimating discrete valued attributes. Also, XIBL adopts leave-one-out as its noise filtering scheme. Experiments with common artificial domains show that XIBL is better than the original IBL in terms of accuracy and noise tolerance. XIBL is applied to two important applications - intrusion detection and spam mail filtering and the results are promising.
We propose a scheme for more efficient navigation in a hierarchical file system. In the proposed scheme, a program running in the background computes the degree of relationship between a current file and others, and builds a list of the most related files. The current relationship metric being used by the program is a linear combination of five parameters: the name, the directory path, the type, the created time, and the last accessed time of a file. A simulated annealing algorithm is used in order to determine the weighting factors of the parameters. A set of experiments were conducted in order to access the effectiveness of the proposed scheme.
Objective: The main objective of this study is to propose a user-centered assessment metric for ubiquitous services. Background: As the ubiquitous era took off, the interactions between ubiquitous services and users have come to take an important position. It is essential to conceptualize a new assessment model that considers human-system interaction capability with a user-centered design perspective. Method: The evaluation model for the interactivity of ubiquitous service was approached from the concept of usability and inter-personality of services. As a validation study, suggested assessment metric was utilized to evaluate the u-Home service. Priority weighting of each assessment metric was derived using the quantification type-I analysis. Results: To evaluate interactivity, this study suggested a quantitative metric for user testing performed after classifying the interactivity characteristics to contextualization; ubiquity; user experience; and service capability. Conclusion: This study suggest the metric for the ubiquitous service that are experienced in real life, and introduced the concept of ubiquitous service interactivity. Application: The suggested evaluation metric can be used to evaluate interactivity level of ubiquitous service and identify the potential problem and usability requirements at the early stage of service development.
본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
소프트웨어 개발 기술이 발전하고 소프트웨어 정량화의 중요성이 커지면서 많은 메트릭들이 여러 시스템 개체의 정량화를 위해 제안되었다. 이들은 크게 스칼라 메트릭 형태나 벡터 형태를 취한다. 최근에 몇몇 연구들에서 스칼라 메트릭의 조합 형태에서 오는 위험성을 지적하였지만 아직도 유용성 등의 큰 이점 때문에 많은 스칼라 메트릭들이 사용되고 있다. 본 논문은 기존 메트릭 연구들의 분석 과정을 통해 스칼라 메트릭 형태는 외부 복잡도에 가중을 둔 혼성 메트릭 형태가 가장 적당하다는 결론을 얻었으며 이를 토대로 개발 방법론과 개발 시스템 형태에 의존하지 않는 일반적인 혼성 복잡도 메트릭 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 구조적 방법론의 분석 단계와 객체지향 실시간 시스템 설계 단계의 정량화 프로젝트에 사용되었으며 두 프로젝트 모두 만족할만한 결과를 얻었다. 정량화 목적을 갖는 개발 집단은 제안 프레임워크를 이용하여 단시간 내에 여러 종류의 시스템 개체를 정량화할 수 있다.
The key to detecting damage to civil engineering structures is to find an effective damage indicator. The damage indicator should promptly reveal the location of the damage and accurately identify the state of the structure. We propose to use the distance measures of low-order AR models as a novel damage indicator. The AR model has been applied to parameterize dynamical responses, typically the acceleration response. The premise of this approach is that the distance between the models, fitting the dynamical responses from damaged and undamaged structures, may be correlated with the information about the damage, including its location and severity. Distance measures have been widely used in speech recognition. However, they have rarely been applied to civil engineering structures. This research attempts to improve on the distance measures that have been studied so far. The effect of varying the data length, number of parameters, and other factors was carefully studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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