Umer, Muhammad;Ashraf, Imran;Mehmood, Arif;Ullah, Saleem;Choi, Gyu Sang
ETRI Journal
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제43권1호
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pp.95-108
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2021
Application (app) ratings are feedback provided voluntarily by users and serve as important evaluation criteria for apps. However, these ratings can often be biased owing to insufficient or missing votes. Additionally, significant differences have been observed between numeric ratings and user reviews. This study aims to predict the numeric ratings of Google apps using machine learning classifiers. It exploits numeric app ratings provided by users as training data and returns authentic mobile app ratings by analyzing user reviews. An ensemble learning model is proposed for this purpose that considers term frequency/inverse document frequency (TF/IDF) features. Three TF/IDF features, including unigrams, bigrams, and trigrams, were used. The dataset was scraped from the Google Play store, extracting data from 14 different app categories. Biased and unbiased user ratings were discriminated using TextBlob analysis to formulate the ground truth, from which the classifier prediction accuracy was then evaluated. The results demonstrate the high potential for machine learning-based classifiers to predict authentic numeric ratings based on actual user reviews.
기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.
We describe the development of an interactive aerobic training system using vision-based motion capture and multimedia technology. Unlike the traditional one-way aerobic training on TV, the proposed system allows the virtual trainer to observe and interact with the user in real-time. The system is composed of a web camera connected to a PC watching the user moves. First, the animated character on the screen makes a move, and then instructs the user to follow its movement. The system applies a robust statistical background subtraction method to extract a silhouette of the moving user from the captured video. Subsequently, principal body parts of the extracted silhouette are located using model-based approach. The motion of these body parts is then analyzed and compared with the motion of the animated character. The system provides audio feedback to the user according to the result of the motion comparison. All the animation and video processing run in real-time on a PC-based system with consumer-type camera. This proposed system is a good example of applying vision algorithms and multimedia technology for intelligent interactive home entertainment systems.
적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.
뇌졸중 환자들은 운동장애, 감각장애, 인지장애 등 다양한 후유증을 경험하게 되며 이를 극복하기 위하여 많은 재활훈련을 받게 된다. 이러한 재활훈련은 병원에서만 이루어 질 때 보다 일상 속에서 지속적으로 수행될 때 그 효과가 극대화 된다. 이를 위해서 다양한 가정용 훈련프로그램이 보급되었지만 이를 수행함에 있어서 적절한 피드백에 제공되어 지는 프로그램 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서 3차원 깊이 측정이 가능한 키넥트 센서를 이용하여 사용자에게 필요한 피드백을 제공 받을 수 있는 가정용 운동프로그램을 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안된 프로그램은 사용자가 원할 때만 수행지식(knowledge of performance; KP) 피드백과 결과지식(knowledge of result; KR) 피드백을 선택적으로 제공하며 이러한 사용자 주도적인 선택적 피드백은 사용자의 운동효과를 극대화 시킬 것이다.
최근 헬스케어 산업의 증가와 웨어러블 디바이스 및 건강 관련 모니터링 기술의 발전은 자신의 행동을 측정하고 계량화하는 자아정량화 운동의 부흥을 촉진시키고 있다. 퍼스널 헬스케어를 통해 사용자들은 자신의 건강관련 행동을 정량적으로 인지하고 건강관련 인식을 향상할 수 있게 되었다. 본 연구는 사용자에게 전달되는 건강정보를 보다 효과적으로 전달하는 방법을 찾고 제안하고자 한다. 이를 위해 어플리케이션에서 피드백 유형(feedback type)의 비교반응과 정보 제공형태(presentation mode)의 심리적 효과에 대한 실험연구를 진행하였으며 이를 위해 피험자들의 건강 자가보존 성향을 측정하였다. 실험연구 결과, 비교조건과 텍스트 조건에서 사용자의 개인정량화 정보를 효과적으로 전달하는 것으로 나타났다. 또한 피험자의 건강 관련 자가 인지에 따라 건강 자가보존 성향 역시 증가하였다. 이러한 연구 결과 분석은 사용자의 건강 관련 행동 변화 유도의 관점에서 건강정보학 분야 연구의 사용자 행동유도성에 관한 학술적 방법론에 기여할 수 있으며 개인정보학 어플리케이션 설계 및 개발에 의미있는 기여를 할 수 있다. 또한 연구결과는 향후 웨어러블 디바이스의 지속적인 사용을 위한 요인 분석과 개인 트래킹 데이터 분석을 통한 효율적인 건강관리 등 헬스케어 산업에 새로운 통찰을 제공할 것이다.
키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.
본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.
In this paper, we study scheduling schemes for two-user two-way wireless relaying systems. Two transmission modes are considered: point-to-point direct transmission and two-way amplify-and-forward relaying. An optimal scheduling scheme that opportunistically selects the best transmission mode for each user is proposed to minimize the sum bit error rate (BER). The performance lower bound of the optimal scheduling scheme is analyzed, and closed-form expression of the lower-bound BER is derived. However, for optimal scheduling, the scheduler requires the knowledge of channel state information (CSI) of all links. To reduce the feedback information of CSI, we also propose a suboptimal scheduling scheme that selects the transmission mode using only the CSI of two direct links. Simulation results show that there are 4 dB to 8 dB gains for the proposed optimal and suboptimal schemes over the fixed direct transmission and fixed two-way relayed transmission scheme. The performance gap between the optimal and suboptimal scheduling schemes is small, which implies a good trade-off between implementation complexity and system performance.
Realistic Modeling is to maximize the reality of the environment in which perception is made by virtual environment or remote control using two or more senses of human. Especially, the field of haptic rendering, which provides reality through interaction of visual and tactual sense in realistic model, has brought attention. Haptic rendering calculates the force caused by model deformation during interaction with a virtual model and returns it to the user. Deformable model in the haptic rendering has more complexity than a rigid body because the deformation is calculated inside as well as the outside the model. For this model, Gibson suggested the 3D ChainMail algorithm using volumetric data. However, in case of the deformable model with non-homogeneous materials, there were some discordances between visual and tactual sense information when calculating the force-feedback in real time. Therefore, we propose an algorithm for the Volume Haptic Rendering of non-homogeneous deformable object that reflects the force-feedback consistently in real time, depending on visual information (the amount of deformation), without any post-processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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