본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.
For screening test of the non-volatile compounds which migrate from food packaging materials into foodstuffs, the traditional high performance liquid chromatography (HPLC) systems suffer from the lack of universal detector with high sensitivity and universality and high efficiency HPLC separation column which provides complete separation of complex mixtures into all individual substances. In this work, the use possibility of online two-dimensional liquid chromatography (2D-LC) system coupled with a charged aerosol detector (CAD), a universal detector, was reviewed. 2D-LC system permits to improve peak capacity and resolving power for complex mixtures. Charged aerosol detector (CAD) offers a new feasibility for detection of any non-volatile compounds with high sensitivity and constant response factor in a calibration range. The combination of size exclusion chromatography (SEC) and normal phase HPLC (NP-HPLC) is most frequently used for the separation of the natural and synthetic polymers which are mainly used as raw materials for the manufacture of food packaging materials. However, there is no commercial software available for data acquisition and handling and therefore the quantification in 2D-LC analysis is still rare.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제7권3호
/
pp.275-280
/
2009
While database(DB) and information retrieval(IR) have been developed independently, there have been emerging requirements that both data management and efficient text retrieval should be supported simultaneously in an information system such as health care, customer support, XML data management, and digital libraries. The great divide between DB and IR has caused different manners in index maintenance for newly arriving documents. While DB has extended its SQL layer to cope with text fields due to lack of intact mechanism to build IR-like index, IR usually treats a block of new documents as a logical unit of index maintenance since it has no concept of integrity constraint. However, In the DB-IR integrations, a transaction on adding or updating a document should include maintenance of the posting lists accompanied by the document. Although DB-IR integration has been budded in the research filed, the issue will remain difficult and rewarding areas for a while. One of the primary reasons is lack of efficient online transactional index maintenance. In this paper, performance of a few strategies for per-document basis transactional index maintenance - direct index update, pulsing auxiliary index and posting segmentation index - will be evaluated. The result shows that the pulsing auxiliary strategy and posting segmentation indexing scheme, can be a challenging candidates for text field indexing in DB-IR integration.
Jung, Jin-Woo;Leu, Viet Quoc;Dang, Dong Quang;Choi, Han Ho;Kim, Tae Heoung
Journal of Power Electronics
/
제14권5호
/
pp.980-988
/
2014
This paper proposes an online gain tuning algorithm for a robust sliding mode speed controller of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) drives. The proposed controller is constructed by a fuzzy neural network control (FNNC) term and a sliding mode control (SMC) term. Based on a fuzzy neural network, the first term is designed to approximate the nonlinear factors while the second term is used to stabilize the system dynamics by employing an online tuning rule. Therefore, unlike conventional speed controllers, the proposed control scheme does not require any knowledge of the system parameters. As a result, it is very robust to system parameter variations. The stability evaluation of the proposed control system is fully described based on the Lyapunov theory and related lemmas. For comparison purposes, a conventional sliding mode control (SMC) scheme is also tested under the same conditions as the proposed control method. It can be seen from the experimental results that the proposed SMC scheme exhibits better control performance (i.e., faster and more robust dynamic behavior, and a smaller steady-state error) than the conventional SMC method.
본 논문에서는 객체를 추적하기 위해 합성곱 신경망 모델을 이용한 온라인 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 기존의 방법들은 많은 훈련 샘플을 획득하여 모델의 학습에 사용하였지만, 본 논문에서는 적은 수의 훈련 샘플만으로도 객체의 추적이 가능함을 증명한다. 또한 컬러 정보를 활용하여 새로운 손실 함수를 정의하였고 이로부터 잘못 수집된 훈련 샘플로 인해 모델이 잘못된 방향으로 학습되는 문제를 방지한다. 실험을 통해 4가지 비교 방법과 동등하거나 개선된 추적 성능을 보임을 증명하였다.
With the development of information and communication technology and spread of smart devices, online information exchange has become a daily routine. Accordingly, the management and utilization of online word of mouth (WOM) has become an important issue for companies. Numerous studies have examined the impact of online WOM on firm performance. This study analyzes the impact of negative word of mouth (NWOM) on firm value, considering the influence of corporate social responsibility (CSR) activity and research and development (R&D) investment. Using a hierarchical linear model, we find that 1) NWOM has a negative impact on firm value, 2) CSR activities do not significantly influence this impact, and 3) R&D investment reduces this negative impact. This study contributes by demonstrating the effect of NWOM on firm value, examining the influence of CSR activities and R&D investment on the impact of NWOM, and confirming that the hierarchical linear model can be applied effectively to panel data in empirical studies. As a practical implication, companies must prevent and manage NWOM, whose impact, when caused by an unavoidable incident, can be alleviated by proactively announcing that the company is striving for competitiveness, for instance, by investing in R&D.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
In this work, we studied consumers' attractiveness/usefulness perceptions (CAUP) of online commerce product photos when exposed to alternative dark/light user interface (UI) modes. We analyzed time-series EEG data from 31 individuals and performed neuroscience mining (NSM) to ascertain (a) how the CAUP of products differs among UI modes; and (b) which deep learning model provides the most accurate assessment of such neuroscience mining (NSM) business difficulties. The dark UI style increased the CAUP of the products displayed and was predicted with the greatest accuracy using a unique EEG power spectra separated wave brainwave 2D-ConvLSTM model. Then, using relative importance analysis, we used this model to determine the most relevant power spectra. Our findings are considered to contribute to the discovery of objective truths about online customers' reactions to various user interface modes used by various online marketplaces that cannot be uncovered through more traditional research approaches like as surveys.
본 연구는 다양화된 영상 매체 플랫폼을 통한 공연예술 분야의 온라인 공연 콘텐츠 제작 형식과 현황을 고찰한다. 이를 위해 태양의 서커스 엔터테인먼트의 선도적 사례를 연구하여 태양의 서커스만의 브랜드 가치혁신 요소, 디지털 허브 플랫폼인 "Cirque Connect" 배경 및 현황과 오리지널 콘텐츠를 다각화한 다양한 서브 콘텐츠를 분석하였다. 공연예술 분야의 디지털 플랫폼 활용 및 서브 콘텐츠 제작은 미디어 콘텐츠 감상에 익숙한 대중의 니즈를 파악하여 공연기획 초기 단계부터 다방면의 서브 콘텐츠 생성을 고려한 전략적 기획이 필요하다. 이는 서브 콘텐츠의 질적 향상을 도모하고 다양한 문화예술분야 콘텐츠와의 차별성으로 공연예술 디지털 콘텐츠의 상품적 가치를 높일 수 있을 것이다. 온라인 플랫폼을 통해 작품과 관련된 다양한 관점의 정보를 손쉽게 접할 수 있는 환경은 빠르게 변화하는 문화향유 방식에서 공연예술분야의 대중성을 향상 시키며 공연 예술 산업의 저변확대를 가능케 할 것이다. 다변화된 문화의 흐름 속에 공연예술분야가 경쟁력을 갖기 위해서는 작품의 예술적 문화 가치를 높이는 브랜드 가치 혁신과 그것을 기반으로 하는 다양한 서브 콘텐츠 제작이 무엇보다 중요한 과제라 할 것이다.
본 연구에서는 농산물 전자상거래의 한 형태인 정보화 마을 조성사업의 성과를 분석하였다. 정보화마을 조성사업의 목표인 정보화를 통한 소득증대, 즉 전자상거래 매출액에 영향을 주는 요인을 파악하고자 하였다. 전자 상거래 매출액에 영향을 주는 요인으로 정보화 교육, 정보기술이용, 홈페이지 커뮤니티 조직의 지식공유를 선정하였으며 체험 관광 유 무가 각 요인의 매출액에 주는 조절효과를 측정하였다. 분석결과 홈페이지 커뮤니티 활성화와 조직의 지식공유가 매출액에 영향을 주는 요인으로 나타났으며, 나머지 요인들은 매출액에 영향을 주지 않았다. 체험 관광의 조절 효과는 체험관광유 무에 따라 정보화 총 교육시간과 정보기술이용에 효과가 오히려 긍정적으로 나타났으며, 조직의 지식공유에는 부정적인 영향을 주었다. 이는 체험 관광이 정보화 마을의 주민들에게 정보화 교육과 정보기술을 이용 할 수 있는 촉매가 될 것으로 예상되며, 조직의 지식공유는 정보화 마을 주민들 사이에 커뮤니케이션이 이루어졌기 때문에 체험 관광에 대한 소비자들의 다양한 욕구를 충족시키지 못함으로써 신뢰를 주기보다는 실망을 주는 것으로 해석 할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.