Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.24
no.4
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pp.75-90
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2013
Given the context that users are actively using social media with multimedia embedded information, the purpose of this study is to demonstrate how images are used within Twitter messages, especially in influential and favorited messages. In order to achieve the purpose of this study, the top 200 influential and favorited messages with images were selected out of 1,589 tweets related to "Boston bombing" in April 2013. The characteristics of the message, image use, and user are analyzed and compared. Two phases of the analysis were conducted on three data sets containing the top 200 influential messages, top 200 favorited messages, and general messages. In the first phase, coding schemes have been developed for conducting three categorical analyses: (1) categorization of tweets, (2) categorization of image use, and (3) categorization of users. The three data sets were then coded using the coding schemes. In the second phase, comparison analyses were conducted among influential, favorited, and general tweets in terms of tweet type, image use, and user. While messages expressing opinion were found to be most favorited, the messages that shared information were recognized as most influential to users. On the other hand, as only four image uses - information dissemination, illustration, emotive/persuasive, and information processing - were found in this data set, the primary image use is likely to be data-driven rather than object-driven. From the perspective of users, the user types such as government, celebrity, and photo-sharing sites were found to be favorited and influential. An improved understanding of how users' image needs, in the context of social media, contribute to the body of knowledge of image needs. This study will also provide valuable insight into practical designs and implications of image retrieval systems or services.
Nowadays various new items are available, but limitation of searching effort makes it difficult for customers to search new items which they want to purchase. Therefore new item providers and customers need recommendation systems which recommend right items for right customers. In this research, we focus on the new item recommendation issue, and suggest preference boundary- based procedures which extend traditional content-based algorithm. We introduce the concept of preference boundary in a feature space to recommend new items. To find the preference boundary of a target customer, we suggest heuristic algorithms to find the centroid and the radius of preference boundary. To evaluate the performance of suggested procedures, we have conducted several experiments using real mobile transaction data and analyzed their results. Some discussions about our experimental results are also given with a further research area.
Ji-Yeon Hwang;Cheol-Ung Choi;Kwang-Woo Nam;Chang-Woo Lee
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.6
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pp.45-52
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2023
Recently, as the importance of walking in daily life has been emphasized, projects to guarantee walking rights and create a pedestrian environment are being promoted throughout the region. In previous studies, a pedestrian environment assessment was conducted using Jeonju-si road images, and an image comparison pair data set was constructed. However, data sets expressed in numbers have difficulty in generalizing the judgment criteria of pedestrian environment assessors or visually identifying the pedestrian environment preferred by pedestrians. Therefore, this study proposes a method to interpret the results of the pedestrian environment assessment through data visualization by building a web application. According to the semantic segmentation result of analyzing the walking environment components that affect pedestrian environment assessors, it was confirmed that pedestrians did not prefer environments with a lot of "earth" and "grass," and preferred environments with "signboards" and "sidewalks." The proposed study is expected to identify and analyze the results randomly selected by participants in the future pedestrian environment evaluation, and believed that more improved accuracy can be obtained by pre-processing the data purification process.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.895-898
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2021
DB로부터 위치 데이터를 추출해오면, location visiting measure를 통해 한 개인의 장소 방문 선호도를 측정한다. 이 과정에서 위치 데이터 클러스터링 및 개인의 이동성 파악을 위한 6가지 조치를 한다. 위치 데이터 분석 결과로 얻은 이동성 통계는 LBS(Location Based System)를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있다. 연구의 최종 목표는 새로운 위치 데이터의 수집에 따른 방문 선호도 변화를 적용할 수 있도록 하는 location visiting measure의 자동화 시스템을 구축하는 것이다.
본 논문에서는 분신과 지능형 쇼핑에이전트에 입각한 새로운 개념의 가상현실 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 전체적인 설계를 웹에 기초한 의사결정지원시스템 즉 웹 DSS 개념에 기초하고 있다 일반적으로 전통적인 DSS의 경우 모델 데이터 그리고 사용자 인터페이스를 기본 구성요소로하고 있는데 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 모델로서는 지능형 쇼핑에이전트를 데이터로서는 각종 제품 정보 및 상용자 기호를 사용자 인터페이서로서는 분신(Avatar) 및 웹 환경을 전제로 한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰의 모든 의사결정지원과정은 웹 DSS 개념에 기초한다. 또한 소비자들의 흥미성과 몰입감 증대를 위하여 전체적인 환경을 가상현실로 하였다 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰인 VRISA의 특징을 요약하면 우선 라이프스타일 에이전트와 선호속성 에이전트를 가지고 있어서 이를 기초로 하여 소비자의 라이프스타일 확인 및 선호속성을 파악할 수가 있으며 또한 해당 라이프스타일 및 선호속성에 맞는 제품을 추천할 수도 있다 이같은 에이전트의 작동결과는 분신으로 반영되어 해당 분신이 적절한 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며 모든 제품추천환경 및 분신의 작동환경은 가상현실 환경으로 구축되어 있어서 소비자들의 흥미성과 몰입감을 증대시킬 수가 있다. 이는 소비자들의 구매의도 향상에 크게 기여할 수가 있다.
본 논문에서는 오프라인 쇼핑몰에서 위치추적 기술과 동선분석을 이용하여 오프라인 쇼핑몰 고객의 위치분석 데이터를 분석한 결과를 토대로 고객에게 실시간 대화형(Interactive) 서비스 제공을 위한 선호 상품 시스템을 설계하여 쇼핑효과를 극대화하며, 고객 만족도를 향상시킬 수 있도록 돕는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 RFID 태그를 이용하여 고객의 위치를 인식할 수 있는 개체 인식 기술과 고객의 현재 위치 및 쇼핑 동선파악을 위한 데이터 무선 전송 및 저장 기술, 마지막으로 고객화된 정보를 자동으로 생성하고 적시에 해당 고객에게 제공해 줄 유비쿼터스형 에이전트 기술을 적용하여 쇼핑 선호 상품 추천 시스템을 설계 및 구현 하고자 한다.
본고에서는 사용자의 콘텐츠 이용 방법 및 선호 요소를 능동적으로 수용하고 반영하는 접근성 메타데이터 서술 및 그들의 정합을 실현하는 접근성 플랫폼 구성 개요와 모형을 제시하고 그것의 개발과 서비스에 적용될 표준화 가능 항목과 범위를 제안한다. 본 제안은 사용자 개인화 및 접근성이 제공되는 전자책, 사이버 가정학습, 디지털 교과서의 표준에 따른 제작에 기여할 것으로 생각한다.
본 논문에서는 오프라인 쇼핑몰에서 위치추적 기술과 동선분석을 이용하여 오프라인 쇼핑몰 고객의 위치분석 데이터를 분석한 결과를 토대로 고객에게 실시간 대화형(Interactive) 서비스 제공을 위한 선호 상품 시스템을 설계하여 쇼핑효과를 극대화하며, 고객 만족도를 향상시킬 수 있도록 돕는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 RFID 태그를 이용하여 고객의 위치를 인식할 수 있는 개체 인식 기술과 고객의 현재 위치 및 쇼핑 동선파악을 위한 데이터 무선 전송 및 저장 기술, 마지막으로 고객화된 정보를 자동으로 생성하고 적시에 해당 고객에게 제공해 줄 유비쿼터스형 에이전트 기술을 적용하여 쇼핑 선호 상품추천 시스템을 설계 및 구현 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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