KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.109-134
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2018
Collaborative Filtering (CF) is widely used in recommendation field, which can be divided into rating-based CF and learning-to-rank based CF. Although many methods have been proposed based on these two kinds of CF, there still be room for improvement. Firstly, the data sparsity problem still remains a big challenge for CF algorithms. Secondly, the malicious rating given by some illegal users may affect the recommendation accuracy. Existing CF algorithms seldom took both of the two observations into consideration. In this paper, we propose a recommendation method based on listwise learning-to-rank by incorporating users' social information. By taking both ratings and order of items into consideration, the Plackett-Luce model is presented to find more accurate similar users. In order to alleviate the data sparsity problem, the improved matrix factorization model by integrating the influence of similar users is proposed to predict the rating. On the basis of exploring the trust relationship between users according to their social information, a listwise learning-to-rank algorithm is proposed to learn an optimal ranking model, which can output the recommendation list more consistent with the user preference. Comprehensive experiments conducted on two public real-world datasets show that our approach not only achieves high recommendation accuracy in relatively short runtime, but also is able to reduce the impact of malicious ratings.
Several studies have focused on multimedia transmission over wireless sensor networks (WSNs). In this paper, we propose a comprehensive and robust model to transmit images over cognitive radio WSNs (CRWSNs). We estimate the spectrum sensing frequency and evaluate its impact on the peak signal-to-noise ratio (PSNR). To enhance the PSNR, we attempt to maximize the number of pixels delivered to the receiver. To increase the probability of successful image transmission within the maximum allowed time, we minimize the average number of packets remaining in the send buffer. We use both single- and multi-channel transmissions by focusing on critical transmission events, namely hand-off (HO), No-HO, and timeout events. We deploy our advanced updating method, the dynamic parameter updating procedure, to guarantee the dynamic adaptation of model parameters to the events. In addition, we introduce our ranking method, named minimum remaining packet best channel selection, to enable us to rank and select the best channel to improve the system performance. Finally, we show the capability of our proposed image scrambling and filtering approach to achieve noticeable PSNR improvement.
본 연구는 인터넷 뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통해 뉴스 댓글 사용자의 정치적 성향을 추정하는 방법을 제안한다. 인터넷 뉴스 댓글과 작성자의 정치 성향을 함께 제공하여 디지털 매체를 통한 정보 전달의 객관성과 중립성을 확보하고자 한다. 250만 건 이상의 인터넷 뉴스 댓글의 특성을 분석하고 사용자의 정치적 성향을 효과적으로 추정하기 위한 특징을 추출한다. 어휘사전 기반 알고리즘과 유사도 기반 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교하고 효과를 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4892-4911
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2015
Trust as one of important social relations has attracted much attention from researchers in the field of social network-based recommender systems. In trust network-based recommender systems, there exist normally two roles for users, truster and trustee. Most of trust-based methods generally utilize explicit links between truster and trustee to find similar neighbors for recommendation. However, there possibly exist implicit correlations between users, especially for users with the same role (truster or trustee). In this paper, we propose a novel Collaborative Filtering method called CF-TC, which exploits Trust Context to discover implicit correlation between users with the same role for recommendation. In this method, each user is first represented by the same-role users who are co-occurring with the user. Then, similarities between users with the same role are measured based on obtained user representation. Finally, two variants of our method are proposed to fuse these computed similarities into traditional collaborative filtering for rating prediction. Using two publicly available real-world Epinions and Ciao datasets, we conduct comprehensive experiments to compare the performance of our proposed method with some existing benchmark methods. The results show that CF-TC outperforms other baseline methods in terms of RMSE, MAE, and recall.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5112-5129
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2019
Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.
Koo, Dae Lim;Kim, Won-Joo;Lee, Sang-Ahm;Kim, Jae Moon;Kim, Juhan;Park, Soochul;Korean Society of Clinical Neurophysiology Education Committee
Annals of Clinical Neurophysiology
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제19권2호
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pp.113-117
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2017
The performance of electroencephalogram (EEG) recordings is affected by electrode type, electronic parameters such as filtering, amplification, signal conversion, data storage; and environmental conditions. However, no single method has been identified for optimal EEG recording quality in all situations. Therefore, we aimed to provide general principles for EEG electrode selection as well as electronic noise reduction, and to present comprehensive information regarding the acquisition of satisfactory EEG signals. The standards provided in this document may be regarded as Korean guidelines for the clinical recording of EEG data. The equipment, types and nomenclature of electrodes, and the details for EEG recording are discussed.
Comprehensive study on a centrifugal blower for air-purifier involving a few physical filters for percolation process has been accomplished for an optimal design of the air handling system. The filtering media causes a flow resistance for induced flows by a rotating impeller. The present methodology is to adopt PIV system for velocity measurements and wind tunnel connected with an anechoic chamber for total performance test of the blower. Trial prototypes for the blades of a rotor and casing are presented for satisfaction of both flow rate and noise level set by design objectives. Tapered blades with a special casing for a fan show good performance data. The results of velocity fields also explain the reason of improvements of the blower performance.
To solve the problem of poor noise suppression capability and frequent loss of edge contour and detailed information in current fusion methods, an infrared and visible light image fusion method based on variational multiscale decomposition is proposed. Firstly, the fused images are separately processed through variational multiscale decomposition to obtain texture components and structural components. The method of guided filter is used to carry out the fusion of the texture components of the fused image. In the structural component fusion, a method is proposed to measure the fused weights with phase consistency, sharpness, and brightness comprehensive information. Finally, the texture components of the two images are fused. The structure components are added to obtain the final fused image. The experimental results show that the proposed method displays very good noise robustness, and it also helps realize better fusion quality.
This research regard it as most meaningful to realize the importance of the hedgerow in cultivated areas functioning as a residual landscape element in rural landscape and set improvement guidelines through landscape character and value analysis to cope with landscape malfunction. The results of summary are as follows. 1) First of all, as a result of landscape character analysis of edge stripe in cultivated land in total of 7 case areas, for example, the edge stripe in cultivated land in case area 4 and 8 maintain the width of 10m and are assessed satisfactory in terms of vegetation development condition, appearance of living species, connectivity, buffer capacity and so on. Also, as a result of structural character of correlation analysis among items, the correlation coefficient between width and appearance of living species showed 0.941, the highest. Following are connectivity and appearance of living species and width and buffer capacity respectively: 0.841 and 0.740. 2) As a result of landscape character analysis of uncultivated stripe in total of 6 case areas, it is analyzed that case area 4 maintains the widest width as almost 4.5m average width and considered valuable as I degree in vegetation development condition, filtering, and connectivity. 3) As a result of problem analysis of uncultivated stripe, for example, case 3, 9, and 10 was analyzed that the width was below 1.25m which is too small to carry out the function of buffer and habitat for living creature, so minimum standard width was set between 4~5m through comprehensive analysis of character of each case area. Based on the result above landscape character, value and problem analysis, main improvement guidelines are set in terms of width, connectivity, filtering, and vegetation development, restrictive practices and so on.
Merritt-Cummins의 체계에 기초하여 한국에 정리 ${\cdot}$ 보고된 수서곤충류(10목 96과 257속)를 6개 섭식기능군 유형의 분석과 검증을 실시하였다. 총 257개 속 가운데포식자인 섭식기능군이 122개 (47%)속으로 가장 많았으며, 두 번째와 세 번째로 높은 점유율을 나타낸 섭식기능군은 gathering-collectors(33개 속, 13%)와 shredders(21개 속,8%)로 나타났다. 그 다음으로는 Scrapers가 20개 (7%) 속으로 나타났으며, filtering-collectors (12개 속,5%)와 plant-piercers(6개 속, 2%)의 순으로 나타났다. 그러나 7개 목의 총 43개 속에 해당하는 분류군은 섭식기능군이 밝혀지지 않았다. 생물군집의 안정성을 유지하는데 있어 섭식기능군의 기능을 규명하기 위하여 속 수준에서의 상대적 저항력과 회복력이 분석되었다. 그 결과 섭식기능군 gathering-collectors와 scrapers는 군집 내에서 각각 개척자와 기능적 중간자로서의 역할을 수행하고 있음이 규명되었다. 상대적 저항력과 회복력의 등급화의 실질적은 적용은 하천생태계에 대한 포괄적인 연구의 수행에 높은 응용성을 지니는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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