A psychophysical measurement technique called "magnitude estimation" was used to evaluate several interior design alternatives for a high speed train. Pas- senger activity, seat direction, and passenger age were manipulated by using a three factor within-subjects experimental design. During the experiment, two dependent measures, a line length and a numerical estimate for each alternative design were collected to validate the experimental procedures. The results showed that pasnger seats arranged in the same direction as the running direction of the train was favored nine times more than the opposite. Also, the subjects preferred listening to music in a coach train to the other activities such as reading newspaper, watching a movie, and resting. This paper demonstrates that a psychophysical technique can be sued in the design of a development process, especially when it is difficult to quantify design variables such as subjective opinion or preference, etc.
Motion picture industry in Korea has been growing constantly and aroused various kinds of research attention. Particularly, the introduction of official box-office database service brought quantitative studies. However, approaches based on diffusion models have been rarely found with domestic film markets. In addition to the fundamental statistical review on Korea and US film markets, we applied a diffusion model to daily box-office revenue. Unlike conventional preference of Gamma distribution on the film markets, estimation results proved that BMIC can also explain the trend of daily revenue successfully. The comparison with BMIC showed that there is a distinctive difference in diffusion patterns of Korea and US film markets. Generally, word-of-mouth effect appeared more significant in Korea.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.201-203
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2012
전 세계적으로 인터넷 보급률이 높아지고 소셜 미디어 등의 인기로 여러 사람의 의견을 한눈에 볼 수 있는 기회가 많아 졌다. 영화의 경우도 마찬가지다 관객들의 영화평은 다른 잠재적인 관객들의 동일 영화의 관람을 이끌어 내는데 큰 동기가 된다. 하지만 개개인이 영화에 대한 느낌이 다르기 때문에 관객이 영화의 결정을 위하여 수많은 영화평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기 쉽지 않다. 따라서 관객들이 특정 장르에 대해 느끼는 정도를 여러 영화평 속에서 추출해 수치화하여 좀더 신뢰도가 높은 장르에 대한 정보를 얻고자 한다.
Since collaborative filtering has used the nearest-neighborhood method based on item preference it cannot only reflect exact contents but also has the problem of sparsity and scalability. The item-based collaborative filtering has been practically used improve these problems. However it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the method of associative group using the FP-Tree to solve the problem of existing recommendation system. The proposed makes frequent item and creates association rule by using FP-Tree without occurrence of candidate set. We made the efficient item group using $\alpha-cut$ according to the confidence of the association rule. To estimate the performance, the suggested method is compared with Gibbs Sampling, Expectation Maximization, and K-means in the MovieLens dataset.
Seo, Dong-Mahn;Lee, Joa-Hyoung;Bang, Cheol-Seok;Lim, Dong-Sun;Jung, In-Bum;Kim, Yoon
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.33
no.11
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pp.797-809
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2006
To support the QoS streams for large scale clients, the internal resources of VOD servers should be utilized based on the characteristics of the streaming media service. Among the various resources in the server, the main memory is used for the buffer space to the media data loaded from the disks and the buffer hit ratio has a great impact upon the server performance. However, if the buffer data with high hit ratio are replaced for the new media data as a result of the number of clients and the required movie titles are increased, the negative impact on the scalability of server performance is occurred. To address this problem, the buffer replacement policy considers the intrinsic characteristics of the streaming media such as the sequential access to large volume data and the highly disproportionate preference to specific movies. In this paper, the preference-based segment buffer replacement policy is proposed in the cluster-based VOD server to exploit the characteristics of the streaming media. Since the proposed method reflects both the temporal locality by the clients' preference and the spatial locality by the sequential access to media data, the buffer hit ratio would be improved as compared to the existing buffer replacement policy. The enhanced buffer hit ratio causes the fact that the performance scalability of the cluster-based VOD server is linearly improved as the number of cluster nodes is increased.
The study uses the image technique of the movie (analysis) since there are limited analyses and data of the dance film's (cinematic) grammar. The films are limited to the Wim Vandekeybus's Blush. From the analysis of the one film, films are directed using basic movie grammars. Although the films are of the same genre, it differs from the method of using image techniques as well as the director's personal art preference. The cinematic grammars enhance the effect of the movement and it emphasizes the objectives to deliver the audience true meaning of the films. Dance film is not a simple word combination of dance and film to record new type of art; dance is used for the movie's artistic and aesthetic enhancement. To find out dance is the language and important expressive tool of the dance film, at the same time cinematic grammar enhances effect of dance and objective of the film, the study uses image technique analysis. These are the results of dance film analysis by using image techniques. Firstly, Dance film can transcend time and space. Secondly, The creative director could emphasize some part that the audience should focus on to clearly deliver the intention of the choreographer. Lastly, To popularize the dance genre. If the dance film produces with more diversified stories than the resent, it will be a part of a cultural industry and could create profits. Dance film might lose the sense of realism, which is the main characteristic of the stage art; however it could feel the beauty of the film through the mise en scene.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.4
s.310
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pp.50-57
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2006
In Electronic Commerce, the latest most of the personalized recommender systems have applied to the collaborative filtering technique. This method calculates the weight of similarity among users who have a similar preference degree in order to predict and recommend the item which hits to propensity of users. In this case, we commonly use Pearson Correlation Coefficient. However, this method is feasible to calculate a correlation if only there are the items that two users evaluated a preference degree in common. Accordingly, the accuracy of prediction falls. The weight of similarity can affect not only the case which predicts the item which hits to propensity of users, but also the performance of the personalized recommender system. In this study, we verify the improvement of the prediction accuracy through an experiment after observing the rule of the weight of similarity applying Vector similarity, Entropy, Inverse user frequency, and Default voting of Information Retrieval field. The result shows that the method combining the weight of similarity using the Entropy with Default voting got the most efficient performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.5
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pp.99-106
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2020
The scalability problem inherent in collaborative filtering-based recommender systems has been an issue in related studies during past decades. Clustering is a well-known technique for handling this problem, but has not been actively studied due to its low performance. This paper adopts a clustering method to overcome the scalability problem, inherent drawback of collaborative filtering systems. Furthermore, in order to handle performance degradation caused by applying clustering into collaborative filtering, we take two strategies into account. First, we use fuzzy clustering and secondly, we propose and apply a similarity estimation method based on user preference for movie genres. The proposed method of this study is evaluated through experiments and compared with several previous relevant methods in terms of major performance metrics. Experimental results show that the proposed demonstrated superior performance in prediction and rank accuracies and comparable performance to the best method in our experiments in recommendation accuracy.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.629-638
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2005
In this paper, we consider two issues in collaborative filtering, which are closely related with the number of ratings of a user. First issue is the relationship between the number of ratings of a user and the performance of collaborative filtering. The relationship is investigated with two datasets, EachMovie and Movielens datasets. The number of ratings of a user is critical when the number of ratings is small, but after the number is over a certain threshold, its influence on recommendation performance becomes smaller. We also provide an explanation on the relationship between the number of ratings of a user and the performance in terms of neighborhood formations in collaborative filtering. The second issue is how to select an initial product list for new users for gaining user responses. We suggest and analyze 14 selection strategies which include popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. Popularity methods are adequate for getting higher number of ratings from users, and favorite methods are good for higher average preference ratings of users.
It is the youth period that the personality is shaping gradually. The residential environments have influence on the young ego. Especially residential design should include more youth friendly design elements than any other facilities. The purpose of this study was to provide the youth friendly design elements about the space design of apartment through analysis of youth's needs. This study was progressed to the survey method about five districts of apartment design competitions in 2007. The collected cases are analyzed by using statistics software SPSS for windows release 11.0. The result of the study was as below. First, the youth satisfaction of current residential space got more satisfied as floor space got larger. Second, most of youth uses them own room that is satisfied with their floor space for sleeping, inviting friends, studying, playing activities. Third, generally youth preferred to place their own room not far from the restroom, but the result of distance between master room and entrance was classified depend on sex, personal inclination, and residence environment, also generally satisfied with volume of their room. Fourth, for the restroom, although it is too small that satisfied with bath facilities relatively. And cast, youth's preferred room for extra was 'movie/music room', 'game room' and 'dress room' which is higher preference than 'study room'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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