본 논문에서는 4차원의 히스토그램 기반 상관성을 이용한 효과적인 모양영상의 인식방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 기반 상관성은 4개 방향을 고려한 계산으로 얻어지며, 이는 영상 사이에 대응하는 차원의 위치를 비교함으로써 유사성을 좀 더 정확하게 반영하기 위함이다. 또한 상관성 척도로 정규화된 상호상관계수를 이용함으로써 모양, 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화에 강건한 인식성능을 얻기 위함이다. 제안된 방법을 8개의 $64\times64$ 픽셀의 모양영상과 30개의 $256\times256$ 픽셀의 모양영상을 대상으로 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영하는 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
In a personalized product recommendation system, when the amount of log data is large or sparse, the accuracy of model recommendation will be greatly affected. To solve this problem, a personalized product recommendation method using deep factorization machine (DeepFM) to analyze user behavior is proposed. Firstly, the K-means clustering algorithm is used to cluster the original log data from the perspective of similarity to reduce the data dimension. Then, through the DeepFM parameter sharing strategy, the relationship between low- and high-order feature combinations is learned from log data, and the click rate prediction model is constructed. Finally, based on the predicted click-through rate, products are recommended to users in sequence and fed back. The area under the curve (AUC) and Logloss of the proposed method are 0.8834 and 0.0253, respectively, on the Criteo dataset, and 0.7836 and 0.0348 on the KDD2012 Cup dataset, respectively. Compared with other newer recommendation methods, the proposed method can achieve better recommendation effect.
Community portraits can deeply explore the characteristics of community structures and describe the personalized knowledge needs of community users, which is of great practical significance for improving community recommendation services, as well as the accuracy of resource push. The current community portraits generally have the problems of weak perception of interest characteristics and low degree of integration of topic information. To resolve this problem, the reader community portrait method based on the thematic and timeliness characteristics of interest labels (UIT) is proposed. First, community opinion leaders are identified based on multi-feature calculations, and then the topic features of their texts are identified based on the LDA topic model. On this basis, a semantic mapping including "reader community-opinion leader-text content" was established. Second, the readers' interest similarity of the labels was dynamically updated, and two kinds of tag parameters were integrated, namely, the intensity of interest labels and the stability of interest labels. Finally, the similarity distance between the opinion leader and the topic of interest was calculated to obtain the dynamic interest set of the opinion leaders. Experimental analysis was conducted on real data from the Douban reading community. The experimental results show that the UIT has the highest average F value (0.551) compared to the state-of-the-art approaches, which indicates that the UIT has better performance in the smooth time dimension.
Solar activity shows a self-similarity as it has many periods of activity cycle in the time series of long-term observation, such as 13.5, 51, 150, 300 days, and 11, 88 years and so on. Since fractal dimension is a quantitative parameter for this kind of an irregular time series, we applied this method to long-term observations including sunspot number, total solar irradiance, and 3.75 GHz solar radio flux to predict the start and maximum times as well as expected maximum sunspot number for the next solar cycle. As a result, we found that the radio flux data tend to have lower fractal dimensions than the sunspot number data, which means that the radio emission from the sun is more regular than the solar activity expressed by sunspot number. Based on the relation between radio flux of 3.75 GHz and sunspot number, we could calculate the expected maximum sunspot number of solar cycle 24 as 156, while the observed value is 146. For the maximum time, estimated mean values from 7 different observations are January 2013 and this is quite different to observed value of February 2014. We speculate this is from extraordinary extended properties of solar cycle 24. As the cycle length of solar cycle 24, 10.1 to 12.8 years are expected, and the mean value is 11.0. This implies that the next solar cycle will be started at December 2019.
In this paper, new Partial Discharge (PD) detection technique using Pockels cell was proposed and considerable apparent chaotic characteristics were discussed. For this purpose, PD was generated from needle-plane electrode in air and detected by optical measuring system using Pockels cell, based on Mach-Zehnder interferometer, consisting of He-Ne laser, single mode optical fiber, 50/50 beam splitter and photo detector. A qualitative analysis was carried out by drawing Return map for the normalized time series of the detected PD signals. The results are as follows:(a) Fixed points, between 0.7 and 1.0, are appeared clearly in the right upper area of the return map as the increase in the number of obtained data.(b) Considerable periodicity have been remarked even though exact period and length can not be determined.(c) The self-similarity can be also observed inasmuch as the late paths do not follow the previous ones. Accordingly, exact quantitative analysis such as embedding dimension, fractal dimension, and Lyapunov exponents should be carried out for deducing the quantitative properties regarding PD phenomena.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
For the hotel industry, the situations having difficulties in management are becoming we planed by the rises of the cost and labor costs, the imbalance between supply and demand, stiffening competitions between the hotels. Therefore, there has been a plan for a great change to attract customers, escaping from the existing form of management in order to secure competitive powers in the food and beverage field. For that purpose, we plan to investigate into the preference of buffet restaurants in ten 5star hotels in Seoul. By the analysis, we also plan to present the menu concepts that stand out and are preferred by the customers in managing semi-buffet restaurants. Therefore, the linear and planar coordinate values of the H Hotels and I Hotels came out both positive(+) as results of a similarity analysis using MOS, we can predict that they would be positioning on the same dimension. Furthermore we can predict that the menu of antipasto, sushi, sashimi and desserts would be positioning on the same dimension as a result of analysis of the most preferred menu by customers for each station in managing a semi-buffet restaurant. Based on these results, there must be continuous supervision over the menu of buffet restaurants.
Purpose - The study aims to provide the relationships between the social servicescape and customer's emotion and voluntary behaviors were investigated in this study. The social servicescape was largely divided into service employee's image and other customers (in customer's similarity, physical appearance and suitable behavior). Firstly, the relationship between service employee's image and customer's positive emotion was investigated as a specific purpose of study. Secondly, this study attempted to understand the relationship between other customers (in customer's similarity, physical appearance and suitable behavior) and customer's positive emotion. Lastly, the relationship between customer's positive emotion and customer's voluntary behavior dimension (intention to cooperate, intention to participate in and loyalty) was examined. Research design, data, & methodology - In order to prove the hypotheses in this study, the customers who have experienced family restaurants during the last two months were targeted for a survey. A total number of 300 survey papers were distributed and as a result, 248 papers could be used for analysis, except the papers with insincere answers. After the analysis of the reliability and validity of each major variable, the hypothesis was verified through the structure method by using Amos 20.0. Results - First, the results of hypothesis testing on the relationship between social servicescape and customer's positive emotion showed service employee image gives a positively meaningful impact on customer's positive emotion. Secondly, the results on the relationship between other customers and customer's positive emotion indicated that the customer's similarity and physical appearance has a positively significant impact on customer's emotion while customer's suitable behavior has not a significantly positive impact on customer's positive emotion Lastly, customer's positive emotion was shown to have a significantly positive influence on customer's voluntary behavior dimension, that is, intention to cooperate, intention to participate in and loyalty. Conclusions - This study aims to focus on and emphasize the social servicescape and its importance, which is different from the previous studies that have been focused largely on physical servicescape. Such results in this study indicated the social servicescape (service employee's image and other customers) as an important factor that affects customer's positive emotion and voluntary behavior.
최근 소셜미디어 이용이 심리적 웰빙에 미치는 영향이 부각되고 있으나 어떤 요소가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지에 대한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 COVID-19로 인한 자가격리 동안 인스타그램 활동과 외로움, 우울 등의 심리 상태가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 성인 95명을 대상으로 자가격리 중과 자가격리 해제 후 시점에서 외로움, 인스타그램 활동, 소셜미디어 상에서의 관계, 우울 등에 대해 자기보고식 설문에 응답하도록 하였다. 그 후, 다차원 척도법과 표상유사성분석, 분류분석을 각 시점에 대해 수행하였다. 다차원척도법 결과, 1차원에서 인스타그램 이용 시간과 우울이 다른 변인들과 구별되었으며, 2차원에서 외로움과 수동적 이용이 다른 변인들과 구별되었다. 그 후 소셜미디어 상에서의 관계의 질의 고,저 집단에 대해 표상유사성분석을 실시한 결과, 소셜미디어 상에서의 관계의 질이 높은 집단은 낮은 집단보다 자가격리의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 분류분석 결과에서도 소셜미디어 상에서의 관계의 질 예측 변인이 사회적 고립의 여부에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 사람들이 사회적 고립 상황에 있지 않을 때 인스타그램 이용 변인과 심리적 변인이 소셜미디어 상에서의 관계를 더 잘 예측할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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