Public library effectiveness is determined by a complexity of the internal and external environments of the library. The purpose of this article is to investigate community environments and library resources as determinants of the output measures of the 15 municipal libraries in Seoul and to cope with changes in the environments for the improvement of their performance. This study is based on the hypotheses that the library's output would be proportioned to the size of budget and library collection, and to the relationships between the characteristics of the library and of the community in which the library develops. The variables identified in this .study are population density, family size, institutions (social, cultural, financial and educational), presence of the mass media, size of service area, and economic level of the community. The output measures employed for analysis are: number of professional staff, expenditures, number of books in the collection, number of books added annually, total circulation, number of library visits, circullation per capita, library visits per capita, .and registration as a percentage of population. The recommendation made in this study is the innovation of the 15 libraries in organization.
This study provides basic information for the convenient size selection of T-shirts in an online purchasing environment. The best preferred T-shirts fit was selected among five sizes of T-shirts according to body size group. The subjects were 103 students majoring in clothing. After setting a virtual model with her own body sizes, the subjects chose the best preferred fit among five sizes of T-shirts that included the one suitable to their bust circumference, two smaller T-shirts and two larger T-shirts. As a result, they preferred the fit of larger size T-shirts than body size, but they preferred a different fit by the body characteristic group such as waist height group and hip circumference group. T-shirt length was affected by waist height; in addition, shoulder ease was affected by hip circumference and bust circumference. Therefore waist height and hip circumference should be considerable sizes when consumers choose T-shirts sizes with a preferred fit.
This paper describes the design of elliptic curve cryptographic (ECC) coprocessor over binary fields for the If card. This coprocessor is implemented by the shift-and-add algorithm for the field multiplication algorithm. And the modified almost inverse algorithm(MAIA) is selected for the inverse multiplication algorithm. These two algorithms is merged to minimize the hardware size. Scalar multiplication is performed by the binary Non Adjacent Format(NAF) method. The ECC we have implemented is defined over the field GF(2$^{163}$), which is a SEC-2 recommendation[7]..
The object of this study was to help designing of well-fit and comfortable brassieres for the elementary school girls through the survey on actual condition of wearing brassieres. The subjects of investigation for this study was the elementary school girls in the province of Jeonbuk and Taejeon city. The conclusion of this study was as follows; The 40.2% of the total subjects were wearing brassieres like the 63.3% of the fourth, the 85.4% of the fifth, and the 89.7% of the sixth grade students. The main reason of non wearing brassieres was for the underdeveloped breast, and also that of wearing brassieres was for the good shape of the breast. The main types of brassieres were ranked "Tank Top type", "Mold type", and "Adolescent girl-Bra". They had started to wear brassieres by the recommendation of adults who were their mother or teachers, and usually wearing brassieres all day. They usually purchased brassieres "with mother together" or "only by their mother". The standard of choosing brassieres was also ranked by FASHION, CONVENIENCE, SIZE, TOUCH, and SWEAT ABSORPTION. The total score of satisfaction for wearing brassieres was showed "Average score" and the score higher in Jeonju and Taejeon than in Kunsan. The higher grade and fatter was showed decreasing the score of satisfaction. The higher grade became, the more various for the size and preferable a pure cotton fabric for brassieres. The favorite types of brassieres were "Sport Bra" and "Volume-up Bra". They usually purchased a little larger size than their original size of that.
This study analyzes interior features of indoor community facilities, focused on apartment complexes in capital area selected by 'Award of best living apartment' during $2000{\sim}2007$. First we analyze community facilities' concept, present standards of installment, present condition, then the size of each complex compared with legal standards. Also, we analyze interior features(spacial layout, furniture and furnishings, interior finishing materials, interior color), too. Research methods included both data survey and site visiting inquiry. Data survey method analyzes size of each complex using community facilities' floor plans, and site visiting inquiry analyzes type and feature of community facilities. Survey target was total 11 complexes, 7 in Seoul, 4 in Gyeonggi-do. The result is as follows. 1) It is needed to improve legal standards of installment, and to provide space with flexibility and changeability in order to allow alternation of usage purpose by resident's claim. 2) To determine size of community facilities, we must planned not only by the number of households, but by legal standards of supply according to the number of households, the rate of net area, and the recommended size per person. 3) The area of community facilities in apartment complex that residents use doesn't considered user's convenience. So it us needed to add each facility's recommendation in response to user's needs.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.
This study was designed to investigate the amount of free sugar according to each beverage category in coffee and beverage stores. The groups were categorized as 15 groups based on the kind of beverage material. The beverage groups contributing to total sugar per 100 mL were milk + syrup or powder, hot (12.9 g), ade (12.6 g), milk + syrup or powder + crushed ice (11.9 g), and espresso shot + milk + syrup + crushed ice (11.4 g). The beverage groups contributing to free sugar per 100 mL were ade (12.6 g), milk + syrup or powder + crushed ice (10.8 g), espresso shot + milk + syrup + crushed ice (10.3 g), and milk + syrup or powder, hot (9.7 g). The beverage groups contributing to total sugar (energy) per portion size were milk + syrup or powder + crushed ice 56.6 g (332.3 kcal), espresso shot + milk + syrup + crushed ice 49.3 g (333.4 kcal), milk + syrup or powder, hot 46.3 g (372.1 kcal), and milk + syrup or powder, ice 38.1 g (325.9 kcal). The beverage groups contributing to free sugar per portion size were milk + syrup or powder + crushed ice 51.2 g, espresso shot + milk + syrup + crushed ice 44.9 g, ade 37.1 g, milk + syrup or powder, hot 34.6 g, and milk + syrup or powder, ice 30.1 g. The percent of average free sugar per portion size of the WHO recommendation (free sugars <10% of total energy; <50 g/2,000 kcal) was milk + syrup or powder + crushed ice 102.4%, espresso shot + milk + syrup + crushed ice 89.8%, ade 74.1%, and milk + syrup or powder, hot 69.2%. The proportion of beverage in excess of WHO recommendation per portion size was 14.6% in espresso shot + milk + syrup + crushed ice, 22.7% in ade, and 10.9% in milk + syrup or powder, hot. Therefore, in coffee and beverage stores, menu development with reduced sugar content is needed, and nutrition information should be provided through sugar nutrition labeling.
The study was carried out to investigate the efficacy of current nutrition labeling of processed foods and examine awareness among university students of nutrition information given current nutrition labels, and also awareness of the one-serving size of snacks that come in differently sized packages. A total of 100 students in Chungbuk, Korea participated in this study. About 60% of the subjects knew about nutrition labeling; however, a very small percentage (11%) of the subjects reported an experience of being educated about nutrition labeling. Also, just 32% of the students checked nutrition labels when they purchased processed foods. When understanding of nutrition information on labels of snacks in differently sized packaging was tested, over 80% of the subjects understood nutrition information accurately. Five different package sizes were studied. Of these 5, packages containing about 200% of one standard serving showed the highest rate of misunderstanding of total energy contents per container. Interestingly, the students most strongly preferred containers that contained 300% of one standard serving. From these results, we conclude that students consider the current recommendation for a serving size to be small, which may be related to misreading of nutrition labels of snacks that come in packages containing less than 300% of one standard serving size. To improve accurate understanding of nutrition labels of snacks, total package labels or dual column labels on packages containing less than 300% of one standard serving size should be considered.
정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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