In this paper, after defining the requirements to improve the processing of Internet auction, we design and implement Internet Auction Agent System (IAAS) based on the requirements. IAAS consists of a multi - agent system with buying/selling/negotiation agents for auction processing in accordance with the given price strategy, a graphic interface for supporting price strategies, an information agent for supplying real time information and remote control of agents, and DB. For the mobility, scalability, functionality and communication efficiency of agents, IAAS is implemented by using Java JDK1.3, Servlet, RMI and socket. Through the comparative analysis, we show that IAAS fulfills the requirements defined. IAAS can improve the convenience of users and the efficiency of auction processing, and thus increase the utilization of Internet auction.
This paper proposes a semantic recommendation technique for a personalized e-commerce portal. Semantic recommendation is achieved by utilizing the attributes of products. The semantic similarity of the products is merged with the rating information of the products to provide an accurate recommendation. The recommendation technique also analyzes various attitudes of the customer to evaluate the implicit rating of products. Attitudes are classifies into three types such as "purchasing product", "adding product to shopping cart", and "viewing the product information." We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recommending products. Also we implement a session validation process to identify the valid sessions that are highly important for giving an accurate recommendation. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age groupings of customers with similar preferences. The experimental section shows that our proposed recommendation method outperforms well known collaborative filtering methods not only for the existing customer, but also for the new user with no previous purchase record.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.8
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pp.1139-1145
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2018
According to the prosecutors' office's statistics for 2014, 53% of a bicycle users have experienced theft. The reason for the high rate of bicycle stolen in Korea is that there is no bicycle management system. This is because they do not use bicycle numbers to manage bikes like cars do. Most people do not know if they have a VIN(Vehicle Identification Number) on their bike. If the buyer registers the bicycle in the bicycle management blockchain system, anyone can view the information registered in the chain, so that if the bicycle number is filled in, the bicycle can be identified. In addition, when an accident occurs, blockchain will record what kind of equipment it is replacing, like an automobile, to manage all the information about the bicycle. In this way, consumers can inquire whether they have a history of accident when they make a second-hand transaction. In this paper, we propose a method to construct bicycle management system using bicycle VIN.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.935-938
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2006
Recently, import liberalization begin in earnest through the WTO/FTA. but the interior agriculture status is insufficient to management system. So, interior agriculture will hard hit before import liberalization. Whereupon, the government organs establish GAP standard that elevate a quality of agricultural product. And be in force preferential application to valuable agricultural product like ginseng. In this paper, we designed of management system for culture and distributive of ginseng that correspond of interior GAP standard. And we implementation of system for offered to information of recording data. Also, we recorded of data that weather, insect, agrochemical and manure for studing of good product. And we introduced monitoring system and guidance as well as management system for efficient system management.
Because of the spread of smartphones due to the development of information and communication technology, online shopping mall services can be used on computers and mobile devices. As a result, the number of users using the online shopping mall service increases rapidly, and the types of products traded are also growing. Therefore, to maximize profits, companies need to provide information that may interest users. To this end, the recommendation system presents necessary information or products to the user based on the user's past behavioral data or behavioral purchase records. Representative overseas companies that currently provide recommendation services include Netflix, Amazon, and YouTube. These companies support users' purchase decisions by recommending products to users using ratings, purchase records, and clickstream data that users give to the items. In addition, users refer to the ratings left by other users about the product before buying a product. Most users tend to provide ratings only to products they are satisfied with, and the higher the rating, the higher the purchase intention. And recently, e-commerce sites have provided users with the ability to vote on whether product reviews are helpful. Through this, the user makes a purchase decision by referring to reviews and ratings of products judged to be beneficial. Therefore, in this study, the correlation between the product rating and the helpful information of the review is identified. The valuable data of the evaluation is reflected in the recommendation system to check the recommendation performance. In addition, we want to compare the results of skipping all the ratings in the traditional collaborative filtering technique with the recommended performance results that reflect only the 4 and 5 ratings. For this purpose, electronic product data collected from Amazon was used in this study, and the experimental results confirmed a correlation between ratings and review usefulness information. In addition, as a result of comparing the recommendation performance by reflecting all the ratings and only the 4 and 5 points in the recommendation system, the recommendation performance of remembering only the 4 and 5 points in the recommendation system was higher. In addition, as a result of reflecting review usefulness information in the recommendation system, it was confirmed that the more valuable the review, the higher the recommendation performance. Therefore, these experimental results are expected to improve the performance of personalized recommendation services in the future and provide implications for e-commerce sites.
Aside from serving as a body that monitors and criticizes the government through reviews and comments on public issues, newspapers can also form and spread public opinion. Metadata contains certain picture records and, in the case of local newspapers, the former is an important means of obtaining locality. Furthermore, advertising in newspapers and the way of editing in newspapers can be viewed as a representation of the times. For the value of archiving in newspapers when a documentation strategy is established, the newspaper is considered as a top priority that should be collected. A newspaper archive that will handle preservation and management carries huge significance in many ways. Journalists use them to write articles while scholars can use a newspaper archive for academic purposes. Also, the NIE is a type of a practical usage of such an archive. In the digital age, the newspaper archive has an important position because it is located in the core of MAM, which integrates and manages the media asset. With this, there are prospects that an online archive will perform a new role in the production of newspapers and the management of publishing companies. Korea Integrated News Database System (KINDS), an integrated article database, began its service in 1991, whereas Naver operates an online newspaper archive called "News Library." Initially, KINDS received an enthusiastic response, but nowadays, the utilization ratio continues to decrease because of the omission of some major newspapers, such as Chosun Ilbo and JoongAng Ilbo, and the numerous user interface problems it poses. Despite these, however, the system still presents several advantages. For example, it is easy to access freely because there is a set budget for the public, and accessibility to local papers is simple. A national library consistently carries out the digitalization of time-honored newspapers. In addition, individual newspaper companies have also started the service, but it is not enough for such to be labeled an archive. In the United States (US), "Chronicling America"-led by the Library of Congress with funding from the National Endowment for the Humanities-is in the process of digitalizing historic newspapers. The universities of each state and historical association provide funds to their public library for the digitalization of local papers. In the United Kingdom, the British Library is constructing an online newspaper archive called "The British Newspaper Archive," but unlike the one in the US, this service charges a usage fee. The Joint Information Systems Committee has also invested in "The British Newspaper Archive," and its construction is still ongoing. ProQuest Archiver and Gale NewsVault are the representative platforms because of their efficiency and how they have established the standardization of newspapers. Now, it is time to change the way we understand things, and a drastic investment is required to improve the domestic and international online newspaper archive.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.9
no.6
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pp.183-188
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2009
HwaSeong (Suwon Fortress) was built during the reign of King Jeong-jo in the Choseon Dynasty. Detailed information on the construction of HwaSeong can be found in Hwaseong Seongyeok Euigui. In this sense, it is necessary to perform a comparative analysis on the Hwaseong Seongyeok Euigui based on construction management factors. This paper aims to analyze the HwaSeong construction project from a modern construction perspective by comparing and reviewing information related to the procurement of construction materials of the time. For this, wooden and steel materials and tiles were analyzed by supply area, supply channel, type and price. From the results of the analysis, it is found that the government used both private and official channels to supply materials. In particular, except for wooden materials that could be supplied from Bongsan, the supply of materials showed a high dependency on private channels. In terms of steel, it was almost 30 percent cheaper through private channels than when purchased through the official channel. Finally, materials vulnerable to damage like tiles were manufactured from the areas near the construction site. From this fact it can be interpreted that the government had a flexible procurement system, including manufacturing on the spot and external suppliers,depending on the property of the material. It is expected these analytical results will serve as key data to understand the management factors in constructing HwaSeong.
In this study, it investigates the highly controversial issue "low carbon car subsidy". Through the policy's intent, purpose, and necessity, it aims to present alternatives for automotive industry development. Introducing the low carbon car subsidy will bring a huge change to the vehicle purchase practices by changing vehicle purchase cost. It expects that this change will reduce greenhouse gas emission from vehicles. For successful settlement of the system, it shall set up the target sections for subsidy and levy appropriately in order to get the nation's consensus. Additionally, it has to conduct sufficient reviews the measures such as adjustment to the existing auto tax, divided payments of burden charge, etc before enforcing the system. In terms of the automobile industry, it must do their level best in technical development in order to meet the carbon dioxide emission level of imported cars until the enforcement. Also, the government has to strengthen its support to the industry.
As volumes of electronic commerce increase rapidly, customers are faced with information overload, and it becomes difficult for them to find necessary information and select what they need. In this situation, recommender systems can help the customers search and select the products and services they need more conveniently. These days, the recommender systems play important roles in customer relationship management. In this research, we develop a recommender system that recommends the books to the customers of Internet bookstore. In previous researches on recommender systems, collaborative filtering technique has been often employed. For the collaborative filtering technique to be used, the rating scores on books given by previous purchasers have to be collected. However, the collection of rating scores is not an easy task in reality. Therefore, in this research, we employed case-based reasoning technique that can work only with the book purchase history of customers. The accuracy of recommendation of the resulting book recommender system was about 40% on the level 3 classification code.
With the development of artificial intelligence technology, interest in data-based product preference estimation and personalized recommender systems is increasing. However, if the recommendation is not suitable, there is a risk that it may reduce the purchase intention of the customer and even extend to a huge financial loss due to the characteristics of the financial product. Therefore, developing a recommender system that comprehensively reflects customer characteristics and product preferences is very important for business performance creation and response to compliance issues. In the case of financial products, product preference is clearly divided according to individual investment propensity and risk aversion, so it is necessary to provide customized recommendation service by utilizing accumulated customer data. In addition to using these customer behavioral characteristics and transaction history data, we intend to solve the cold-start problem of the recommender system, including customer demographic information, asset information, and stock holding information. Therefore, this study found that the model proposed deep learning-based collaborative filtering by deriving customer latent preferences through characteristic information such as customer investment propensity, transaction history, and financial product information based on customer transaction log records was the best. Based on the customer's financial investment mechanism, this study is meaningful in developing a service that recommends a high-priority group by establishing a recommendation model that derives expected preferences for untraded financial products through financial product transaction data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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