In huge video databases, the effective video content indexing method is required. While manual indexing is the most effective approach to this goal, it is slow and expensive. Thus automatic indexing is desirable and recently various indexing tools for video databases have been developed. For efficient video content indexing, the similarity measure is an important factor. This paper presents new similarity measures between frames and proposes a new algorithm to index video content using Kullback-Leibler distance defined between two histograms. Experimental results show that the proposed algorithm using Kullback-Leibler distance gives remarkable high accuracy ratios compared with several conventional algorithms to index video content.
One of noticeable features in the cross flow fan is that a working fluid passes through impeller blade twice without distinction between the inlet and exit angles. Also, it does produce higher circumferential velocity than other types of blade at the same flow rate in accordance with the application of the forward curved shape. However, a design theory for the cross-flow fan has not yet been formed owing to an eccentric vortex, which is the remarkable characteristics, occurred in a cross-flow fan. Furthermore, the eccentric vortex, which is difficult to control of the size and position, is the important cause of performance decrease. In this study, experiments are carried out to estimate the similarity of the cross-flow fan with various scales and rotational velocity changes. Pressure coefficients to flow coefficients with various scales of the cross-flow fan are plotted to research the application of the general similarity law of the turbomachinery in the cross-flow fan with Archimedes spital, which is the important factor haying an effect on it.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.9
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pp.1467-1477
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2008
This research examined how customers evaluate fashion brand collaborations in speculating the collaboration factors, product, model, and designer. Respondents evaluated 8 different collaborate case cards from 1 to 8, presenting a certain fashion brand, who had recently teamed up with various kinds of product companies for collaboration. Product was found as the most important factor in evaluating the collaboration case cards, analyzed through Conjoint Analysis. Respondents segmented additionally by clothing involvement valued different collaboration factors; products for the high clothing involvement group and messenger and designer for the low clothing involvement group. All the segments and respondents chose the best the card presenting blue jeans, Mr. Chang, and B.S. Choi, as similarity for products, fame for mdoel, and similarity for designer, respectively.
High spectral resolution of hyperspectral data enables analysis of complex natural phenomena that is reflected on the data nonlinearly. Although many manifold learning methods have been developed for such problems, most methods do not consider the spatial correlation between samples that is inherent and useful in remote sensing data. We propose a manifold learning method which directly combines the spatial proximity and the spectral similarity through kernel PCA framework. A gain factor caused by spatial proximity is first modelled with a heat kernel, and is added to the original similarity computed from the spectral values of a pair of samples. Parameters are tuned with intelligent grid search (IGS) method for the derived manifold coordinates to achieve optimal classification accuracies. Of particular interest is its performance with small training size, because labelled samples are usually scarce due to its high acquisition cost. The proposed spatial kernel PCA (KPCA) is compared with PCA in terms of classification accuracy with the nearest-neighbourhood classification method.
The purpose of this study is to explore the effect of different types of simultaneous presentation (i.e., reviewer information, textual and visual content, and similarity between textual-visual contents) on review usefulness and review enjoyment in online restaurant reviews (ORRs), as they are interrelated yet have rarely been examined together in previous research. By using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and state-of-the-art machine learning (ML) methodologies, we found that review readability in textual content and salient objects in images in visual content have a significant impact on both review usefulness and review enjoyment. Moreover, similarity between textual-visual contents was found to be a major factor in determining review usefulness but not review enjoyment. As for reviewer information, reputation, expertise, and location of residence, these were found to be significantly related to review enjoyment. This study contributes to the body of knowledge on ORRs and provides valuable implications for general users and managers in the hospitality and tourism industries.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.3
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pp.13-24
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2019
The concept of shape similarity has been applied to verify the accuracy of the SIND model, the real-time prediction model for disaster risk. However, the CRITIC method, one of the most widely used in geometric methodology, is definitely limited to apply to complex shape such as hazard map for coastal disaster. Therefore, we suggested the modified CRITIC method of which we added the shape factors such as RCCI and TF to consider complicated shapes. The matching pairs were manually divided into exact-matching pairs and mis-matching pairs to evaluate the applicability of the new method for shape similarity into hazard maps for storm surges. And the shape similarity of each matching pair was calculated by changing the weights of each shape factor and criteria. Newly proposed methodology and the calculated weights were applied to the objects of the existent hazard map and the results from SIND model. About 90% of exact-matching pairs had the shape similarity of 0.5 or higher, and about 70% of mis-matching pairs were it below 0.5. As future works, if we would calibrate narrowly and adjust carefully multi-objects corresponding to one object, it would be expected that the shape similarity of the exact-matching pairs will increase overall while it of the mis-matching pairs will decrease.
The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.
Online recommendation services help people search for an appropriate product among a huge assortment in stores that also minimize consumers' choice overload. People with a need for uniqueness are likely to prefer this online recommendation service based on individual needs and tastes. This study verifies the effect of consumers' choice overload and similarity avoidance in consumers' evaluation towards an online recommendation service with a focus on innovativeness and use comparability. Two-hundred consumers participated in this study and data were collected through an online survey firm. A mock retailer's webpage was created and showed six types of sneakers, which was presented as a result of product recommendation based on consumers' personal information. Data was analyzed using confirmatory factor analysis (CFA), analysis of variance (ANOVA), and regression analysis. The results show that people with a high similarity avoidance perceive an online recommendation service as an innovative and compatible service. They also perceive a high level of use compatibility for an online recommendation service, especially when it is difficult to choose a product under choice overload. Innovativeness and use compatibility of an online recommendation service increase behavioral intention. The results of this study can contribute to strategies to start online recommendation services from online retailers' websites that identify circumstances in which consumers can adopt innovative services in a positive manner.
This study is aimed to propose the evaluation model of forecasting visual quality of apartment buildings, which would be a useful tool to make the architectural concepts corresponding to user needs. This study was carried out through the four-step experiments as follows. The first step is to take the user's visual evaluation construct. To do this, the 22 adjective phrases were extracted, which were applicable to all apartment buildings. The second step is to analyze the user's visual preference, which is measured by the user's psychological quantity on the apartment buildings by S. D.(Semantic Differential) Method. The third step is to analyzethe five psychological-factors obtained from the Factor Analysis. The perceptual images on the 41 experimental subjects were checked up through evaluating and analyzing the factor scores of each subjects for each psychological-factor. The fourth step is to analyze, the similarity of various characters in a building, which is mirrored on the user's psychological quantity and how buildings are grouped by it.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.05c
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pp.27-30
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2002
In this paper, we were investigated leakage current properties of outdoor insulator on climatic environmental factor. Contamination is one of the most important factor to determine the performance of insulator. Thus, it is very important to exam the contamination degree on the outdoor insulator. There are many limits, such as reliability of data, interval of measurement and similarity of environmental conditions, in conventional method. So, we measured phase and leakage current of outdoor insulator using the temperature & humidity chamber. In this investigation, phase difference was measured to compare the variance of phase difference with the contamination degree and relative humidity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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