With the wide spread of XML data in various fields, the interest in developing convenient user interfaces for inputting XML data is increasing. Previous works on the automated generation of user interfaces have given insufficient supports for various user environments and inconvenient editing tools for complex documents. In this paper, we presents an approach to generate XForms based user interfaces from XML schemas, for inputting XML data. The proposed method consists of three steps: parsing XML schemas, generating XForms codes, and embedding it into host language documents. Specifically, to generate XFonns codes, the rules for generating XForms codes, which support complex types and map simple types to appropriate input controls, are proposed. Experimental results with various kind of schemas show that the proposed method can generate XForms interfaces successfully.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.173-178
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2022
Recently, a recommendation system using deep learning in social network services has been actively studied. However, in the case of a recommendation system using deep learning, the cold start problem and the increased learning time due to the complex computation exist as the disadvantage. In this paper, the user-tailored exercise routine recommendation algorithm is proposed using the user's metadata. Metadata (the user's height, weight, sex, etc.) set as the input of the model is applied to the designed model in the proposed algorithms. The exercise recommendation system model proposed in this paper is designed based on the neural collaborative filtering (NCF) algorithm using multi-layer perceptron and matrix factorization algorithm. The learning proceeds with proposed model by receiving user metadata and exercise information. The model where learning is completed provides recommendation score to the user when a specific exercise is set as the input of the model. As a result of the experiment, the proposed exercise recommendation system model showed 10% improvement in recommended performance and 50% reduction in learning time compared to the existing NCF model.
It is very important for Internet searching systems to have user-friendly and rapid searching functions at the managers'point of view. The former finds optimized input parameters to support the various searching requirements of user. The latter has fast searching results which are effectively normalized to various input parameters having different attributes. In this paper we basically focus on optimized database construction not only to have searching functions with multiple attributes to support maximal various input requirements of the user but also to have more rapid searching functions. For this research, we suggest a modified association algorithm that takes into consideration to the support and confidence that is the criteria of the association mining rule in order to reflect the searching characteristics of internet shopping malls. We also propose the model management systems for rapid searching functions. The following results are from a processed simulation: the more the number of searching transactions of the users increase, the less the total relative average searching time becomes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.9-14
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2015
Touch interface is widely used in a smartphone instead of a keyboard or a keypad interface that has been adopted in a PC or a featurephone, respectively. Touch interface can recognize a variety of gestures that clearly represent the distinct features of each application's input. This paper analyzes users' gesture of each application captured by the touch interface of a smartphone. Specifically, we extract touch input traces from various application categories such as game, web browser, youtube, image and e-book viewer, video player, camera, and map applications, and then analyzed them. Through this analysis, we observed a certain unique characteristics of each application's touch input, and this can be utilized in various useful areas such as identification of an application user, prevention of running an application by an illegal user, or design of a new interface convenient to a specific user.
As the mobile computers such as Personal Digital Assistants (PDAs) or Smart Phone has been widespread in our daily life, the demand of an extensive data input will gradually be increased. Consequently, many alternative soft keyboards have been proposed to satisfy this requirement. However none of them can provide an absolute solutions for that, the segregated guideline for keyboard arrangement and usage still cause much confusion to the user. Therefore, an integrated guideline is seriously required. In order to come up with the integrated guideline for Korean Soft keyboard GUI, the questionnaire and the experimental test compared with five soft keyboards were conducted in this study. As a result this paper presents five guidelines for improving an input speed of soft keyboard on the mobile computing; following familiarity for effective screen use, using a single key rather than grouping key, considering position of prediction word, considering prompt feedback, finally, considering optimized keyboard size.
The purpose of this study is to develop walk score application GUI in a smart device for improving user convenience. This study uses the walk score dataset of Seoul City developed in previous studies. Application GUI consists of five parts: address input window and search button, detail information (address, latitude, longitude, walk score), window switching and input window for a number of data, data input window, and menu button. For verifying application GUI, this study uses 12 locations (sets of address, latitude, longitude, and walk score) near Gangnam Station and Myungdong Station in Seoul in several scenarios. First, this study checks if the application has been implemented with address and keyword search options. Then, new data insertion and file output operations are evaluated. The application system developed in this study operated properly in all scenarios. This walk score application can be a useful device in our daily lives.
This study proposes a text interface for support of language-based educational contents in a mobile platform environment. The proposed interface utilizes deep learning as an input structure to write words through handwriting. Based on GUI (Graphical User Interface) using buttons and menus of mobile platform contents and input methods such as screen touch, click, and drag, we design a text interface that can directly input and process handwriting from the user. It uses the EMNIST (Extended Modified National Institute of Standards and Technology database) dataset and a trained CNN (Convolutional Neural Network) to classify and combine alphabetic texts to complete words. Finally, we conduct experiments to analyze the learning support effect of the interface proposed by directly producing English word education contents and to compare satisfaction. We compared the ability to learn English words presented by users who have experienced the existing keypad-type interface and the proposed handwriting-based text interface in the same educational environment, and we analyzed the overall satisfaction in the process of writing words by manipulating the interface.
Multimodal interfaces are recognition-based technologies that interpret and encode hand gestures, eye-gaze, movement pattern, speech, physical location and other natural human behaviors. Modality is the type of communication channel used for interaction. It also covers the way an idea is expressed or perceived, or the manner in which an action is performed. Multimodal Interfaces are the technologies that constitute multimodal interaction processes which occur consciously or unconsciously while communicating between human and computer. So input/output forms of multimodal interfaces assume different aspects from existing ones. Moreover, different people show different cognitive styles and individual preferences play a role in the selection of one input mode over another. Therefore to develop an effective design of multimodal user interfaces, input/output structure need to be formulated through the research of human cognition. This paper analyzes the characteristics of each human modality and suggests combination types of modalities, dual-coding for formulating multimodal interaction. Then it designs multimodal language and input synchronization method according to the granularity of input synchronization. To effectively guide the development of next-generation multimodal interfaces, substantially cognitive modeling will be needed to understand the temporal and semantic relations between different modalities, their joint functionality, and their overall potential for supporting computation in different forms. This paper is expected that it can show multimodal interface designers how to organize and integrate human input modalities while interacting with multimodal interfaces.
The purpose of this study was to compare data input interfaces used in e-business applications on the web and find optimal input design characteristics. Basic data entry tools such as a pull down menu, list, text input box, and radio button were examined by inputting data into a simulated hotel room reservation web site. Experimental results indicated that the text input box was most efficient for experts or experienced operators when there are more than four menu-items and pull down menu was considered most satisfactory, simplest, and easier to use for novices or unexperienced users. A simple list was determined to be the best for the input of binary data considering user's satisfaction, simplicity, and flexibility but radio button was evaluated best for the ease to use. Design guide lines of this study can be applied to build a usable interactive web sites and increase economic efficiency.
This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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