품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.
More and more researchers and practitioners in the field of e-commerce are paying attentions to the retention of online customers. However, only a few researches can be addressed in the context of internet shopping mall repurchase intention. This study aims at investigating and delineating the important characteristic factors which affect consumers' repurchase intentions by conducting an empirical analysis. In order to fulfill this purpose effectively, a comprehensive review of previous studies regarding information system success model was performed in order to render a stronger theoretical foundation for our study. Finally, based on the DeLone and McLean (2003) IS success model, information quality, system quality, service quality, customer satisfaction and repurchase intention were employed as five constructs in the research model and hypotheses on mutual relationships between these constructs were established accordingly. Structural equation modeling was employed to analyze the data collected from 204 internet shopping mall consumers in China. Our theoretical model exhibited a good fit with the observed data. The empirical results showed particularly strong support for the effects of information quality, service quality and user satisfaction. The findings of this research contributed to the extension of repurchase intention study in the context of Internet shopping malls. Our research also offered implications for practitioners in regards to devising internet shopping malls so as to increase consumers' repurchase intention to use these services.
Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다. 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 다량의 사용자 컨텍스트 정보가 한순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 추천할 수 있었다.
The purpose of this paper is to apply Stephen C. Pepper's contextualism to architecture: to interpret the former in the light of architectural theory, and ultimately to liberate architecture from the Western 'Idea' and return it to its context. The major concepts of Pepper used in the paper are quality, texture, spread, change, fusion, strand and context. Pepper's contextualism makes us realize that architecture cannot be separated from its context where human beings, history, neighborhood, and nature are all interpenetrating, and create a quality. Contextualism thus teaches us to make an effort to understand the region where we belong, and to create an architectural device that interrelates form and function of an architecture with its space-time environment, or its strand, texture and context.
This study is aimed to improve the quality of image fusion results through shadow effects correction. For this, shadow effects correction algorithm is proposed and visual comparisons have been made to estimate the quality of image fusion results. The following four steps have been performed to improve the image fusion qualify First, the shadow regions of satellite image are precisely located. Subsequently, segmentation of context regions is manually implemented for accurate correction. Next step, to calculate correction factor we compared the context region with the same non-shadow context region. Finally, image fusion is implemented using collected images. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from satellite imagery.
Pyke, Caroline K.;Hiller, Peter J.;Koma, Yoshikazu;Ohki, Keiichi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.414-422
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2022
Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.
도시화와 산업화로 악화되고 있는 대기환경은 건강과 밀접한 연관이 있어, 대기환경 개선정책에 대한 시민들의 관심은 증가되고 있는 상황이다. 정보통신기술의 발전으로 일반대중은 다양한 대기환경 정보를 쉽게 접근하고 이용하고 있고, 정책결정권자들은 대기환경문제를 시민들과 소통하기 위해 소셜 미디어 서비스를 이용하고 있다. 또한, 높아진 환경의식으로 대기환경개선을 위한 시민들의 참여와 역할의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 기술적 사회적 변화는 기존 대기환경 정보시스템과 대기환경 정보서비스의 변화를 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 ISO19154의 UPA (Ubiquitous Pubic Access) 모델을 참조하여 GIS 기반의 대기환경 정보시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 공간 상황정보모델을 이용하여, 시민들의 위치와 건강상태에 따른 대기환경정보와 행동요령정보를 제공한다. 또한 시민들은 대기환경정보 시스템을 통해 현재위치와 관심지역의 대기환경에 대한 의견을 표현하게 함으로써, 대기환경 정책결정권자 관련 정책을 수립하는데 참고하도록 하였다.
In the future, the ubiquitous computing environment will provide users with context-aware services, intelligently interacting with omnipresent resources and surrounding environments at any location and time. Therefore, the ubiquitous computing environment requires context-aware applications in order to gather and analyze context information in various situations. However, existing context-aware applications have mainly focused on providing services and adapting themselves to users based on user related contexts. But this environment requires not only user related contexts but also Quality-of-Service (QoS) related contexts. In this paper we propose a frame-work for supporting user-oriented QoS in ubiquitous environments. The proposed approach adopts a semantic ontology and a neural network algorithm in order to reason about explicit and uncertain contexts. We also show the possibility of applying the framework to real environments such as collaborative engineering service, automobile maintenance service and ubiquitous home service.
With the progress of information technology and the rapid development of the gamification marketing, corporate marketing through virtual CSR co-create as customer acquisition, customer retention strategy has become the hot topic, but the reality results show that the effect of virtual CSR co-create fails to reach an enterprise's marketing purposes. Based on the success model of D&M information system, from the perspective of customer engagement, this study analyzes how enterprises achieve customer engagement and bring gameful experience to customers through gamification marketing in the context of virtual CSR co-create. The empirical results show that the quality of game information -- social interaction and sense of achievement in the context of virtual CSR co-create have a significant positive impact on consumers' gameful experience, and customer engagement plays a partial mediating role between social interaction, sense of achievement and consumers' gameful experience.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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