This study is to investigate the perception of domestic appraisers about the possibility of using artificial intelligence (AI) and related risks from the use of AI in the appraisal industry. We conducted a mobile survey of evaluators from February 10 to 18, 2022. We collected survey data from 193 respondents. Frequency analysis and multiple response analysis were performed for basic analysis. When AI is used in the appraisal industry, factor analysis was used to analyze various types of risks. Although appraisers have a positive perception of AI introduction in the appraisal industry, they considered collateral, consulting, and taxation, mainly in areas where AI is likely to be used and replaced, mainly negative effects related to job losses and job replacement. They were more aware of the alternative risks caused by AI in the field of human labor. I was very aware of responsibilities, privacy and security, and the risk of technical errors. However, fairness, transparency, and reliability risks were generally perceived as low risk issues. Existing studies have mainly studied analysis methods that apply AI to mass evaluation models, but this study focused on the use and risk of AI. Understanding industry experts' perceptions of AI utilization will help minimize potential risks when AI is introduced on a large scale.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.2
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pp.167-183
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2006
This paper describes a metadata extraction technique based on natural language processing (NLP) which extracts personalized information from email communications between financial analysts and their clients. Personalized means connecting users with content in a personally meaningful way to create, grow, and retain online relationships. Personalization often results in the creation of user profiles that store individuals' preferences regarding goods or services offered by various e-commerce merchants. We developed an automatic metadata extraction system designed to process textual data such as emails, discussion group postings, or chat group transcriptions. The focus of this paper is the recognition of emotional contents such as mood and urgency, which are embedded in the business communications, as metadata.
The purpose of this study was to investigate the relationship among perfectionism, stress, and burnout in college golf athletes. Participants were 221 college students. Self-oriented perfectionism and socially prescribed perfectionism were found to be the antecedent variables causing stress. Self-oriented perfectionism reduced personal accomplishments, and socially prescribed perfectionism increased the level of burnout. Additionally, perceived stress not only engendered emotional exhaustion but also reduced personal accomplishments. Regarding indirect effects, self-oriented perfectionism and socially prescribed perfectionism increased the level of stress and affected athletes' emotional exhaustion and lack of accomplishments. The results will be of use for helping athletes to escape from the perfectionism that occurs due to their obsession with winning, thus laying the foundation for athletes to continue to enjoy their sports.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.2
no.1
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pp.3-10
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1998
In this paper, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. This image processing techniques for the superimposition of skull and ante-morterm photographs simplify used the previous approach taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem Photographs. This system using various image Processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of computer individual identification.
Various methods of differentiating and servicing digital content for individual users have been studied. Searching for association rules is a very useful way to discover individual preferences in digital content services. The Apriori algorithm is useful as an association rule extractor using frequent itemsets. However, the Apriori algorithm is not suitable for application to an actual content service because it considers only the reference count of each content. In this paper, we propose a new algorithm based on the Apriori that searches association rules by using purchase history and usage-time for each item. The proposed algorithm utilizes the usage time with the weight value according to purchase items. Thus, it is possible to extract the exact preference of the actual user. We implement the proposed algorithm and verify the performance through the actual data presented in the actual content service system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.510-513
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2010
Color is basically composed of hue, saturation and value. Many objects are made up with color. When people see color, they feel different emotion because of different combination of hue, saturation and value of different colors. Thus, people feel different feeling about the taste of food depending on its color. Thus, by analyzing what color makes people feel tasty about food, we can make food to look more delicious. When people take pictures of food, theyusually do not consider this into account. However if we apply this technology into taking pictures of food, we can make the food look more delicious. This technology can be applied when people want to upload pictures of food in blog, homepage and twitter and so on. In this paper, we analyze the feelings of color of people and then choose the best color combination to present food. After that we change the original image into the new one based on the analysis of color. This way, we can reflect each user's preference.
Birdwhistell explains in the whole communication, language conveys only 35% of the meaning and the rest 65% is conveyed by non-linguistic media. Humans do not entirely depend on linguistic communication, but are sensitive being, using every sense of theirs. Human communication, by using facial expression, gesture as well as language, is able to convey more concrete meaning. Especially, facial expression is a many-sided message system, which delivers Individual Personality, interest, information about response and emotional status, and can be said as powerful communication tool. Though being able to be changed according to various expressive techniques and degree and quality of expression, the symbolic sign of facial expression is characterized by generalized qualify. Animation characters, as roles in story, have vitality by emotional expression of which mental world and psychological status can reveal and read naturally on their actions or facial expressions.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.293-294
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2016
스마트폰, 블랙박스, CCTV 등을 통해 다양하고 방대한 영상 데이터가 발생하고 있다. 그중에서 사람의 얼굴 영상을 통해 개인을 인식 및 식별하고 감정 상태를 분석하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 SIFT알고리즘을 이용하여, 얼굴영상에 대한 특징점을 추출하고 이를 기반으로 성별, 나이 및 기초적인 감정 상태를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.35
no.2
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pp.199-218
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2004
The purpose of this study is to examine the emotional and behavioral characteristics of information seeking of university students in context in which a class assignment should be completed. An attempt was made to understand better individualized and selective behavior observed while seeking information in the commonly defined context. Data was collected from content analysis of self-reports by 54 university students majoring in library and information science. Major findings were analyzed in relation to the preception and feelings over, and barriers and strategies of seeking information, and the use of information resources.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.113-116
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2009
보다 바람직한 운전 경험을 제공하기 위하여, 운전자의 감성에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 운전자의 운전 시의 기분 혹은 감정상태에 영향을 미치는 외부요인으로 도로 소통 상황, 계절, 날씨, 운전 시각, 운전 지역을 추출하였으며 운전자 개인의 감정상태를 결정짓는 주관적이고 심리적인 요인은 배제하였다. 운전 경력 3 년 이상의 운전자를 대상으로 감성 상태는 긍정/부정, 흥분/안정의 2 가지 축으로 나뉘어 측정하였다. 운전자의 무드는 중립을 기준으로 양 극단보다는 중립에 가까운 상태에 주로 분포하였는데 긍정/부정에는 각각 고루 분포한 반면, 흥분/안정에서는 안정 쪽에 더 많이 분포한 것을 알 수 있었다. 또한 다섯 가지 외부 요인들이 모두 운전자의 무드에 영향을 미쳤으며 도로 소통 상황이 긍정/부정과 흥분/안정 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 감성의 긍정/부정 축에서는 계절, 날씨, 소통 상황, 그리고 운전 지역이 유의미하였으며, 감성의 흥분/안정 축에서는 운전시간과 소통 상황이 유의미하였다. 본 연구의 결과를 확장시켜 운전자의 감성에 영향을 미치는 외부 요인들을 데이터베이스화하여 운전자를 위한 다양한 제품 및 서비스 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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