Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.39-48
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2023
This study was conducted to provide a solution to the problem of sizing errors occurring in online purchases due to discrepancies and non-standardization in clothing sizes. This paper discusses an implementation approach for a machine learning-based recommender system capable of providing personalized sizes to online consumers. We trained multiple validated collaborative filtering algorithms including Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Singular Value Decomposition (SVD), k-Nearest Neighbors (KNN), and Co-Clustering using purchasing data derived from online commerce and compared their performance. As a result of the study, we were able to confirm that the NMF algorithm showed superior performance compared to other algorithms. Despite the characteristic of purchase data that includes multiple buyers using the same account, the proposed model demonstrated sufficient accuracy. The findings of this study are expected to contribute to reducing the return rate due to sizing errors and improving the customer experience on e-commerce platforms.
Modal parameter identification plays a key role in the structural health monitoring (SHM) for civil engineering. Eigensystem realization algorithm (ERA) is one of the most popular identification methods. However, the complex environment around civil structures can introduce the noises into the measurement from SHM system. The spurious modes would be generated due to the noises during ERA process, which are usually ignored and be recognized as physical modes. This paper proposes an improved stabilization diagram method in ERA to distinguish the spurious modes. First, it is proved that the ERA can be performed by any two Hankel matrices with one time step shift. The effect of noises on the eigenvalues of structure is illustrated when the choice of two Hankel matrices with one time step shift is different. Then, a moving data diagram is proposed to combine the traditional stabilization diagram to form the improved stabilization diagram method. The moving data diagram shows the mode variation along the different choice of Hankel matrices, which indicates whether the mode is spurious or not. The traditional stabilization diagram helps to determine the concerned truncated order before moving data diagram is implemented. Finally, the proposed method is proved through a numerical example. The results show that the proposed method can distinguish the spurious modes.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.3
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pp.226-233
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2015
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
Kim, Dong-Gyun;Park, Young-Uk;Lee, Jin-Hee;Paik, Joon-Ki
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.7-13
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2009
This paper presents a circularly symmetric point spread function (PSF) estimation technique for a fully digital auto-focusing system. The proposed algorithm provides realistic, unsupervised PSF estimation by establishing the relationship between one-dimensional ideal step response and two-dimensional circularly symmetric PSF.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.1018-1021
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2007
This paper explores the use of BEM based NAH to reconstruct the surface vibration of a plate in a rectangular finite cavity, in which the distances between sensors and the nearest points on the source surface are not equal. In such circumstances, different degree of information on propagating and non-propagating wave components will be detected by sensors at different positions, as well as the influence of measurement noise will vary significantly from the nearest points of measurement to the farthest ones. On the other hand, the condition number of the vibro-acoustic transfer function matrix relating normal surface velocities and field pressures will becomes high, numerically indicating an increase of linear dependency between rows of transfer function matrix. The combination of poor measurement and high condition number will result inaccurate reconstruction. Therefore, one approach to be investigated in this work is to select the measurement positions in such ways that reduce measurement redundancy, as it indicated by the condition number. The improvement is found to be significant in the numerical simulations utilizing two different criterions, spanning from over-determined to under-determined cases, and in the validation experiment.
Augustine volcano is an active stratovolcano located southwest of Anchorage, Alaska. Augustine volcano experienced seven significantly explosive eruptions in 1812, 1883, 1908, 1935, 1963, 1976, and 1986, and a minor eruption in January 2006. To measure ground surface deformation of Augustine volcano, we applied satellite radar interferometry with ERS-1/2 and ENVISAT SAR images acquired from three descending and three ascending satellite tracks. Multiple interferograms are stacked to reduce artifacts due to changes in atmospheric condition and retrieve temporal deformation sequence. For this, we used Least Square (LS) method for reducing atmospheric effects and Singular Value Decomposition (SVD) method for the retrieval of a temporal deformation sequence. Interferograms before 2006 eruption show about 3 cm/year subsidence by contraction of pyroclastic flow deposits from the 1986 eruption. Interferograms during 2006 eruption do not show significant deformation around volcano crater. Interferograms after 2006 eruption show again a several cm subsidence by compaction and contraction of pyroclastic flow deposits for a few months. This study demonstrates that satellite radar interferometry can monitor deformation of Augustine volcano to help understand the magma plumbing system driving surface deformation.
This paper proposes a new haptic device using a parallel mechanism with gimbal type actuators. This device has three legs actuated by 2-DOF gimbal mechanisms, which make the device simple and light by fixing all the actuators to the base. Three extra sensors are placed at passive joints to obtain a unique solution of the forward kinematics problem. The proposed haptic device is developed for an operator to use it on a desktop in due consideration of the size of an average Korean. The proposed haptic device has a small workspace for on operator to use it on a desktop and more sensitivity than a serial type haptic device. Therefore, the motors of the proposed haptic device are fixed at the base plate so that the proposed haptic device has a better dynamic bandwidth due to a low moving inertia. With this conceptual design, optimization of the design parameters is carried out. The objective function is defined by the fuzzy minimum of the global design indices, global force/moment isotropy index, global force/moment payload index, and workspace. Each global index is calculated by a SVD (singular value decomposition) of the force and moment parts of the jacobian matrix. Division of the jacobian matrix assures a consistency of the units in the matrix. Due to the nonlinearity of this objective function, Genetic algorithms are adopted for a global optimization.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.1
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pp.97-103
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2016
The sensitivity of interior noise that the passengers perceive is comparatively high in the train, and structure-borne and air-borne types of noises come into the train. In this paper, to analyze contributions of these noise sources operational transfer path analysis(OTPA) is used. OTPA has some advantages of executing the contribution rates of several sources simultaneously, and in this work, 29 points are measured while running. Transfer functions between reference measurement points and response measurement points are calculated by the singular value decomposition(SVD) and Principal component analysis(PCA) method, and the frequency characteristics of the noise source are successfully derived. Also the interior noise is predicted and compared with measurement data to show the reliability.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.335-338
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2001
잔향음은 시변동성이 존재하는 유동성 경계면 잔향음(해수면, 체적)과 시변동성이 존재하지 않는 고정 경계면 잔향음(해저면)으로 분류된다. 그러나 고정 경계면 잔향음으로 알려진 해저면 잔향음에서도 단주기적 시변동성이 존재하고 있음이 여러 실측자료에서 관측되고 있다. 본 연구는 시변동성의 원인을 파악하고자 실험실에서 부유성 퇴적물의 농토에 따른 후방산란 신호를 측정하였다. 또한 동해에서 측정된 시간에 따른 잔향음신호(80kHz)와 ADCP(4.2MHz) 자료를 비교하여 천해에서의 체적 산란체의 변동이 잔향음 신호에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 아울러 본 논문에서는 잔향음 신호의 단주기적 시변동성에 의한 잡음 성분을 제거하여 표준화된 잔향음 신호를 획득하기 위한 방법으로 Low Rank Approximation(LRA)을 제안하였다. 이 기법은 특이해 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하여 실측 자료 행렬로부터 고유치(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector)를 추출한 후, 추출된 고유치를 제한적으로 사용하여 근사화 하는 기법으로 시변동성 신호를 제거하는데 효율적인 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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