As the individual participation in online news sites proliferates, the importance of online news comments has been increasing. Social comment services which help people leave comments on news articles using their own SNS (social networking site) accounts have gained popularity recently. Using data gathered from an online news site, this study, therefore, (1) identifies factors differentiating social comments from general comments, (2) examines how social comments are significantly different from general comments in terms of each factor, (3) and further validates how the social comments' characteristics vary among different type of SNS. Then, we investigated this study by applying t-test, ANOVA, and Duncan test of SPSS Statistics. Our results provide insights on the significant differences in all the factors between general and social comments. We also found that there is a significant difference between Facebook and Twitter groups among three types of SNS. The findings of this study would help assess the actual benefit of social comment services as they may provide us with several valuable leads to solve the malicious comments issue. Moreover, they would suggest the need to apply this service to other areas, such as online environments in private and public sectors.
Collaborative research has been actively done on the basis of academic relationships among various study area. The importance of collaboration has also been increased. Collaborative researchers can reduce time, cost, and research risk to maximize research productivity. This study aims to develop a framework for understanding the behavior of professional groups through network characteristics. To achieve the goal, we collected data of the co-authored network and that of the reviewer network from from 2006 to 2012. Total 230 submitted papers were analyzed on the views of research performance and productivity. Various analytical methods such as centrality analysis, sub-group analysis, correlation, and regression were conducted for assuring the reliability and validity of our research. The results shows that the productivity of the co-authored network was increased and the efficiency of the reviewer network was also identified through several network indexes.
Recently the effort of retailers improving the efficiency of store operations by using the information technology (IT) is increasing. Among them, the analysis of the shoppers' flow in retail stores is one of the critical tasks since it is an essential part in optimizing store layout and item grouping, and in developing the customized services specialized to shoppers' classification. Agent-Based Modeling and Simulation (ABMS) is one of the most promising methods which support analyzing the shoppers' flow. In this paper, we suggested a shopper's behavior model and developed an agent-based simulator for optimizing the operations of retail stores. In order to model the shoppers' behavior, we analyzed the behavioral characteristics of shoppers based on their shopping lists, suggesting BDI-based agent models of the shoppers' behavior. The shopping agent model were suggested, which has an additional mental state, the shopper's behavioral characteristic, as well as the original mental states of the BDI theory which has beliefs, desires and Intentions. The result of this study can be used in as a preliminary study for modeling and simulation of retail stores congestion and in the end the optimization of item grouping and store layout.
As the cloud computing law was passed in March, 2015, many private companies and public organizations give consideration to introduce cloud computing services. However, most of them are still concerned about the security issues in cloud computing services. To solve the problem, a certification system of cloud security is necessary as an enabler for adoption of the trusted cloud services. There have been a number of studies about certification systems for cloud security, but only few studies exist about certification scheme of cloud security. Therefore, in this study, foreign certification systems for cloud security are analyzed to draw requirements for developing a domestic certification scheme for cloud security. Based on the result of analysis, this study proposes the three certification schemes of cloud security, which have been reviewed by the focus group interview method to draw advantages and disadvantages of each scheme.
This study focused on the focus group interview based on the questionnaire. Prior to the interview, we used questionnaires from the previous researchers in order to select the questionnaires and interviews of the focus group. In order to measure the possibility, which is the expression characteristic of the safety education app, the items related to cognitive, sensual, physical, and safety behaviors were used as constituent factors. And the safety education app to analyze was selected 'Water Go GO!' App developed by the National Emergency Management Agency. The results of this study are as follows: First, the learner should help to participate in learning continuously in order to make meaningful learning activities in safety education app learning environment. Second, learners must interact with mobile devices in their apps to facilitate learning while reducing the number of factors that can interfere with learners' learning. This study is meaningful in that it can utilize this design principle as a guideline for enhancing safety behaviors.
The purpose of this study is to classify customer bye-mailing responsiveness on time-series analysis and RFM module and testify the effectiveness of grouping by ROI analysis. RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) analysis are used for customer classification that is fundamental process of e-CRM application. ROI analysis were consisted of open, click-through, duration time, conversion rate, personalization and e-mail loyalty index. Major findings are as follows; Customer segmentation were loyal customer, odds customer, dormant customer, secession customer and observation customer by Activity email module. And Loyal, dormant and secession customer are segregated by RFM module. Loyal customer group have higher point of all ROI index than other groups. These results indicated that customer responsiveness of e-mailing and RFM analysis were appropriate methods to grouping the customer. Mid-small Internet Biz adapted marketing strategy by optimization of consumer information.
Multicast protocols ore developed in order to support group communications efficiently, However. there still exist some issues to be solved for deploy multicast protocol in the public internet. This paper refers problem of existing Reliable Multicast Protocols and redesigns component function, and proposes enhanced reliable multicast transport protocol, This paper proposed a improved multicast transport scheme in NACK based reliable multicast. This scheme is much faster than by sender-initiated or receiver-initiated recovery and latency is smaller. Designed components are implemented in UNIX environment using C programming longuage. Then the protocol was evaluated performance through simulation. As the result, proposed protocol is better than existing protocols in both of transmission delay and packet loss. Especially, proposed protocol in this paper con be used in multicast services needed high reliability.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2375-2382
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2011
The user clustering for web navigation pattern discovery is very useful to get preference and behavior pattern of users for web pages. In addition, the information by the user clustering is very essential for web personalization or customer grouping. In this paper, an algorithm for clustering the web navigation path of users is proposed and then some special navigation patterns can be recognized by the algorithm. The proposed algorithm has two clustering phases. In the first phase, all paths are classified into k-groups on the bases of the their similarities. The initial solution obtained in the first phase is not global optimum but it gives a good and feasible initial solution for the second phase. In the second phase, the first phase solution is improved by revising the k-means algorithm. In the revised K-means algorithm, grouping the paths is performed by the hyperplane instead of the distance between a path and a group center. Experimental results show that the proposed method is more efficient.
In the design of mobile entertainment systems for historical heritage sites, it is important to not only overcome technical challenges imposed by power requirements, computation limits, and connectivity, but to support group experiences and consider users preferences for situated media consumption. Cultural heritage sites provide an opportunity to entertain and educate the public through the use of mobile media. The proposed system implemented on a Java-enabled mobile phone provides both audio and visual content that is tailored by tracking user movement with GPS, collecting various user inputs and demographics, and allowing for socially acceptable eavesdropping via wireless networking. By designing for the spatial, personal, and social considerations of the environment, we aim to help users navigate the diverse topology of the space and consume the vast quantities of historical media.
This paper examined the relationship between stress, the most potential cause among a variety of factors causing temporomandibular joint disorder, and temporomandibular joint disorder. In particular, this paper aimed to identify the temporomandibular joint disorder of those who were in their 20s, the age when temporomandibular joint disorder possibility increased. The survey was conducted by randomly selecting 120 college students who understood the purposes of this research and agreed to the survey from July 11 to 30, 2011. For the general features of the subjects, only gender showed any statistically significant difference. In the relationship between stress and habits related to temporomandibular joint disorder, the habit which the subjects had the most was "propping up of the chin", 64.4%. Five habits were observed the most frequently in the group with the highest stress. The habit of chewing on one side of the mouth showed the highest response as 81.5% in the group with high stress. Other habits showed similar results, about 60%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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