방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
The purpose of this study is to reveal and compare the differences in the types and characteristics of purchase channel journeys of MZ generation consumers. In this study a survey was conducted on the purchase channel journey of 20 women in the MZ generation using the ethnographic method of in-depth interviews and observations. As a result, three purchase channel journeys were identified: mobile, multi-channel, and offline. These were variously subdivided according to the characteristics of the MZ generations. Gen Z's journey was categorized into types: fashion platform app, Youtube, multi-channel supplement, multi-channel non-planned store visit, offline loyalty store, and impulsive offline store. Gen M's journey was categorized as: an online community bond, portal site, online loyalty store, multi-channel brand involvement, multi-channel efficiency, a multi-channel conversion, offline efficiency and offline task. The difference in mobile journey between generations was found in the time and length of the purchase. Gen M recognized both online and offline search processes to be tiring, while Gen Z enjoyed the search process using the online path. In the offline journey Gen Z began with their own intention to purchase, while Gen M sometimes recognized that purchasing fashion products necessary for work was a cumbersome task.
Objective: The aim of this study is to understand and identify the critical issues in vision research area using content analysis and network analysis. Background: Vision, the most influential factor in information processing, has been studied in a wide range of area. As studies on vision are dispersed across a broad area of research and the number of published researches is ever increasing, a bibliometric analysis towards literature would assist researchers in understanding and identifying critical issues in their research. Method: In this study, content and network analysis were applied on the meta-data of literatures collected using three search keywords: 'visual search', 'eye movement', and 'eye tracking'. Results: Content analysis focuses on extracting meaningful information from the text, deducting seven categories of research area; 'stimuli and task', 'condition', 'measures', 'participants', 'eye movement behavior', 'biological system', and 'cognitive process'. Network analysis extracts relational aspect of research areas, presenting characteristics of sub-groups identified by community detection algorithm. Conclusion: Using these methods, studies on vision were quantitatively analyzed and the results helped understand the overall relation between concepts and keywords. Application: The results of this study suggests that the use of content and network analysis helps identifying not only trends of specific research areas but also the relational aspects of each research issue while minimizing researchers' bias. Moreover, the investigated structural relationship would help identify the interrelated subjects from a macroscopic view.
최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.
업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
비동기 방식 W-CDMA 시스템은 동기식 방식보다 복합적인 셀 구조를 갖는 차세대 이동통신 시스템에 적합하다는 장점이 있다. 그러나, 이 경우 각 기지국마다 서로 다른 코드를 부여하기 때문에 단말기가 통화가능한 셀을 찾고 코드 동기를 이루는 데에 오랜 시간이 걸린다. 셀 획득의 지연은 통화 실패로 이어질 수 있으므로, 비동기 방식 W-CDMA 시스템을 구현하기 위해서는 고속 셀 탐색 알고리즘이 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 도약 코드 시퀀스에 의하여 셀을 구분하고, 코드 블록 내의 이진코드이 위치를 도약코드를 사용하여 변화시킴으로써 기지국의 셀을 찾아내는 코드블럭 내의 코드 위치변조를 이용한 고속 셀 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 방식에 비하여 보다 빠른 시간내에 셀을 찾을 수 있으며, 수신기도 더 간단하게 구현될 수 있다는 장점이 있다.
XML은 SOAP(Simple Object Access Protocol)와 REST(Representational State Transfer) 같은 웹서비스들을 위해 널리 사용되며 데이터를 표현하기 위한 사실상의 표준이다. DOM(Document Object Model)을 사용하는 XML 파서는 DOM 트리로 생성하여 메모리에 저장하는 전처리가 요구되기 때문에, 제한적 자원을 갖는 임베디드 시스템들은 일반적으로 전처리를 요구하지 않는 스트리밍 XML 파서를 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)에서 적응적 병렬 검색을 사용하는 스트리밍 XML 파서를 위한 새로운 구조를 제안한다. 제안된 APSearch(Adaptive Parallel Search) 파서는 이전 연구들과 비교하여 소프트웨어의 오버헤드를 상당 수 감소시켰으며 XML 파싱을 위한 처리 시간이 약 2.55배와 2.96배 향상되었다. 따라서, 제안된 APSearch 파서는 XML 파싱을 가속화하기 위한 시스템들에 적합한 구조이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
Objective : The objective of this case study is to search the effects of sensory integration treatment. First we have taken a child with a cerebral palsy and given him/her sensory integration treatment. Then, we intended to look into whether the child performed his daily-life tasks and how satisfactory the parents were with the treatment. Methods : We have chosen a child with a cerebral palsy and tested his sensory integration functions. Applying the 30 minutes-sensory integration treatment twenty times to the child, we compared the result of the treatment using Canadian Occupational Performance Measure. We counseled the parents of the child before and after the treatment. Results : We have rated the problems with the degrees of importance referring to the parents. Important problems include controlling eliminations, having meals, moving by self, interacting with peer groups, and performing delicate hand-movements. The score of the in the performance is 1.2 and the score of the degree in the satisfaction is 1.4 compared with the total score. Conclusion : We have concluded that the sensory integration treatment has the effective result to the daily-life task performances of a child with a cerebral palsy, a kind of sensory integration dysfunction and satisfies the child's parents after this case study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1693-1713
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2018
An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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