맥락매칭과 노출수준이 인터넷 광고의 CTR에 미치는 영향

최현식(Hyun Sik Choi),김덕영(Duck Young Kim) 한국광고홍보학회 2011 한국광고홍보학보 Vol.13 No.3

본 연구는 최근 인터넷 광고에서 활발하게 행해지고 있는 맥락 광고의 효과를 분석해 보았다. 맥락매칭 광고가 비맥락 매칭 광고에 비해 광고 효율(CTR)이 높은 것으로 나타났다. 맥락매칭 광고의 경우 일평균 노출량이 증가할수록 광고 CTR이 증가하다가 과도한 일평균 노출량에서는 오히려 CTR이 감소되는 역U자형(Inverted U-shaped)의 관계가 나타날 수도 있는 가능성이 시사되었다. 비맥락매칭 광고에서는 이와 같은 역U자형 관계의 가능성이 상대적으로 낮을 것으로 보였다. 광고 기간과 CTR과의 유의한 상관관계는 관찰할 수 없었다. The purpose of this paper is to study context-matching, the level of ad exposure that affect the CTR as one of the essential dependent variables of internet advertising. It was proved that CTR of context-matching advertising is more effective than that of non context-matching advertising. Moreover, as context-matching advertising per day increased, CTR increased; on the other hand, as context-matching advertising per day increased beyond the limit, CTR decreased, which shows an inverted U-shaped relationship. As non context-matching advertising per day increased, CTR increased; unlike the case of context-matching advertising, as non context-matching advertising per day increased beyond the limit, CTR did not decrease. In addition we failed to find the relationship found between advertising period and CTR.

이산 속성 컨텍스트를 위한 시퀀스 매칭 기반 컨텍스트 예측

최영환(Young-Hwan Choi),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.4

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다. Context prediction methods have been developed in two ways - one is a prediction for discrete context and the other is for continuous context. As most of the prediction methods have been used with prediction algorithms in specific domains suitable to the environment and characteristics of contexts, it is difficult to conduct a prediction for a user’s context which is based on various environments and characteristics. This study suggests a context prediction method available for both discrete and continuous contexts without being limited to the characteristics of a specific domain or context. For this, we conducted a context prediction based on sequence matching by generating sequences from contexts in consideration of association rules between context attributes and by applying variable weights according to each context attribute. Simulations for discrete and continuous contexts were conducted to evaluate proposed methods and the results showed that the methods produced a similar performance to existing prediction methods with a prediction accuracy of 80.12% in discrete context and 81.43% in continuous context.

모바일 환경에서의 지능형 서비스를 위한 베이지안 추론과 컨텍스트 트리 매칭방법 (pp.144-152)

김희택(Hee-Taek Kim),민준기(Jun-Ki Min),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.2

모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 등의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다. To provide intelligent service in mobile environment, it needs to estimate user's intention or requirement, through analyzing context information of end-users such as preference or behavior patterns. In this paper, we infer context information from uncertain log stored in mobile device. And we propose the inference method of end-user's behavior to match context information with service, and the proposed method is based on context-tree. We adopt bayesian probabilistic method to infer uncertain context information effectively, and the context-tree is constructed to utilize non-numerical context which is hard to handled with mathematical method. And we verify utility of proposed method by appling the method to intelligent phone book service.

Gated Recurrent Unit Architecture for Context-Aware Recommendations with improved Similarity Measures

( Kala K. U. ),( M. Nandhini ) 한국인터넷정보학회 2020 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.14 No.2

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

A visual shape descriptor using sectors and shape context of contour lines

Peng, Shao-Hu,Kim, Deok-Hwan,Lee, Seok-Lyong,Chung, Chin-Wan Elsevier 2010 Information sciences Vol.180 No.16

<P><B>Abstract</B></P><P>This paper describes a visual shape descriptor based on the sectors and shape context of contour lines to represent the image local features used for image matching. The proposed descriptor consists of two-component feature vectors. First, the local region is separated into sectors and their gradient magnitude and orientation values are extracted; a feature vector is then constructed from these values. Second, local shape features are obtained using the shape context of contour lines. Another feature vector is then constructed from these contour lines. The proposed approach calculates the local shape feature without needing to consider the edges. This can overcome the difficulty associated with textured images and images with ill-defined edges. The combination of two-component feature vectors makes the proposed descriptor more robust to image scale changes, illumination variations and noise. The proposed visual shape descriptor outperformed other descriptors in terms of the matching accuracy: 14.525% better than SIFT, 21% better than PCA-SIFT, 11.86% better than GLOH, and 25.66% better than the shape context.</P>

Multi-objective context-adaptive natural lighting system

Kwon, Sook-Youn,Lim, Jae-Hyun Elsevier 2017 Energy and buildings Vol.144 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>This study suggests a multi-objective context-adaptive natural lighting system that changes the lighting environment according to various control objectives (health, emotion, performance, and energy savings). The existing smart lighting system was mostly designed to be suitable for only one objective, such as performance improvement or energy savings, according to spatial characteristics and users’ work type. The existing smart lighting system always provides fixed service by reflecting only natural light characteristics at a specific time; therefore, it cannot be regarded as a healthy lighting environment that considers the changing circadian rhythm of a user for 24h a day. The suggested lighting system in this study provides healthy basic light utilizing subsequently changing chromaticity attributes (chromaticity coordinates) as the artificial lighting service’s standard. When the user’s surrounding context changes, the lighting system in this study provides effective lighting service for health, emotion, performance, and energy savings, according to context, by reconfiguring the lighting environment in accordance with short-wavelength ratio, color temperature, and energy.</P>

Approximate matching between a context-free grammar and a finite-state automaton

Ko, S.K.,Han, Y.S.,Salomaa, K. Academic Press 2016 Information and computation Vol.247 No.-

<P>For a given context-free grammar (CFG) and a finite-state automaton (FA), we tackle the edit-distance problem the problem of computing the most similar pair of strings in the two respective languages. In particular, we consider three different gap cost models for the edit-distance that are crucial for finding a proper alignment between two bio sequences: the linear, affine and concave models. We design efficient algorithms for the edit-distance between a CFG and an FA under these gap cost models. The time complexity of our algorithm for computing the linear or affine gap distance is polynomial and the time complexity for the concave gap distance is exponential. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.</P>

베이지안 네트워크를 이용한 위치인식 기반 일정관리 에이전트

연선정(Sun-Jung Yeon),황혜정(Hye-Jeong Hwang),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다. Recently, diverse schedule management agents are being researched for the efficient schedule management of smart devices users, but they remain at a confirmatory level. In order to efficiently manage user"s schedules, execution of planned schedules should be monitored to help users properly execute their schedules, or feedback must be given so that when setting up new schedules, users can plan their schedule according to their schedule establishment patterns. This research proposes a schedule management agent that infers the user"s behaviors by using acquired user context, and provides schedule related feedback depending on the user"s behavior patterns, when users are executing their schedules or planning new schedules. For this, collected user context information is preprocessed and user"s behavior is inferred by Bayesian network. Also, in order to provide feedbacks necessary for confirming the user"s schedule execution and new schedule establishment, a context tree pattern matching method for the user"s schedule, location and time contexts was applied, then verified with 6 weeks of user simulation in a mobile environment.

스포츠 승부조작 사례를 통한사회구조적 맥락 읽기

권기남,이정래,이원희 한국스포츠사회학회 2016 한국스포츠사회학회지 Vol.29 No.2

The purpose of this study is to find out, through the cases of match fixing rampant in sports, how sports players engaged themselves in match fixing and to understand social and structural contexts where they had no choice but to be a part of it. To achieve this purpose, this study performed a case study. Two subjects with experience of match fixing were chosen. Data have been collected through in depth interview, collection of related materials, which were analyzed by textual analysis. The results were as follow. Firstly, it turned out that players participated in match fixing under the pressure of seniors, usually higher in the hierarchy, and for pocket money. It was in rehabilitation centers or training camps that it started. Secondly, social and structural contexts with players being involved in match fixing were low salary as a player under contract, a rigid hierarchy, and absence of education. 본 연구의 목적은 스포츠에 만연되어 있는 승부조작의 사례를 통하여 선수들이 어떻게 승부조작에 가담하게 되는지 그 개입과정을 살펴보고, 이를 통해 선수들이 승부조작에 가담될 수밖에 없는 사회구조적 맥락을 밝히는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 사례연구를 실시하였다. 연구참여자는 과거 승부조작에 가담했던 경험자 2명을 선정하였다. 자료는 주로 심층면담을 중심으로 관련 자료 등을 이용하여 수집하였으며, 수집된 자료는 텍스트분석을 실시하였다. 이러한 연구방법을 통해 도출된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 선수들은 거부할 수 없는 위계관계인 선배를 통해 그리고 용돈벌이를 위해 승부조작에 가담하게 되는 것으로 나타났다. 이러한 승부조작의 시발점이 되는 장소는 재활센터나 합숙소인 것으로 나타났다. 둘째, 선수들이 승부조작에 개입하게 되는 사회구조적 맥락으로는 비정규직으로서의 낮은 연봉, 운동부 문화의 답습, 교육의 부재로 나타났다.

개량 Douglas-Peucker 알고리즘 기반 고속 Shape Matching 알고리즘

심명섭 ( Myoung-sup Sim ),곽주현 ( Ju-hyun Kwak ),이창훈 ( Chang-hoon Lee ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.10

Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 일반적인 SCR은 Shape의 모든 contour에 대해 히스토그램을 만들고 Shape A, B 비교를 위해 추출된 contour를 1:1 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다. 이렇게 개선된 방법을 사용함으로써 기존방법보다 처리 수행속도가 빨라짐을 확인하였다. Shape Contexts Recognition(SCR) is a technology recognizing shapes such as figures and objects, greatly supporting technologies such as character recognition, motion recognition, facial recognition, and situational recognition. However, generally SCR makes histograms for all contours and maps the extracted contours one to one to compare Shape A and B, which leads to slow progress speed. Thus, this paper has made simple yet more effective algorithm with optimized contour, finding the outlines according to shape figures and using the improved Douglas-Peucker algorithm and Harris corner detector. With this improved method, progress speed is recognized as faster.