Kim Dong-Hyun;Cho Chang-Su;Shin Jeong-Hoon;Hong Kwang-Seok
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.2
s.302
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pp.21-30
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2005
Development of both multimedia technology and communication network technology has accomplished many changes through the field of learning system. For the construction of a more efficient and clever learning system there is a research being done by the use of the Web and the telephone network. But until now, the case of current implemented teaming system is single system and so it has each merits and demerits. That is to say, when we use the learning system through the Web, the demerit is only possible by the static states using computer. For those who do not use the computer, the demerit is that the user must learn the use of the new system. Also, the case of using telephone network has merits that one can use the system anyplace, anytime by the telephone. But it has the problem of not being able to transmit information very efficiently. From these, this paper proposes the learning system that can be used efficiently and conveniently anyplace, anytime by connecting both telephone network and web. Also, we propose a new algorithm of user ID, password and name registration function using teaming system using VoiceXML and individual learning progress save function using VoiceXML and web.
The purpose of this study was to examine the characteristics of dental homepages in korea to discuss how they could be improved better. The findings of this study could be described as below : First, dental homepage should include differentiated, specialized content and features. Second, the use of three-dimensional image or multimedia would contribute to increasing people's understanding of dental treatment or general dental information and elevating the effectiveness of dental publicity activities. Third, the want ad and order system used by the business sector or hospital would serve to multiply the management efficiency of dental institutions. Fourth, dental hospitals and clinics that belong to the same network or franchise need to make publicity banner for feasible mutual link, and the use of the same homepage design or common logo would be effective for better image and publicity activities. Fifth, it would be convenient to add the map search function or inquiry system. Seventh, if multiple types of services, such as entertainment or game, are prepared, it would be possible for dental institutions to project a better image and to induce visitors to hit the sites again.
While new service development has become one of the most popular topics among practitioners and academics, methodologies development for new service development is only in its infancy. Especially, despite the growing interests in open innovations that effectively utilize external resources for R&D, existing research on new service development methodology designed to use external resources is scant. This article proposes a new methodology to generate new service business models that utilize massive external resources in combination with internal resources using ICT. The "Open Collaboration Innovation Methodology (OCIM)" is built based upon the theory of open innovation model and social psychology theories on behavioral motivation for cooperation. The model begins with the procedures to identify external resources that meet service objectives and requirements, and suggests motivation, control and monitoring mechanisms to implement a new service model. A business case is followed to demonstrate the use of the model. We expect that this model can be practically used by companies that are planning for developing new business models, and will provide a better understanding on open collaboration models, collective intelligence and crowd sourcing models.
In the Korea stock market, individual investors have perceived stock as short arbitrage investment, not long-term investment strategy. In order to reinforce stock market transparency and soundness, it is important to enforce the measures for stock market management. Especially, stock market event caused by financial policy can be given individual investors negative information regarding a stock trading. Thus, it is a need for investigating whether comprehensive review of listing eligibility is influenced on individual investors' responses and stock behaviors in respect of effectiveness. The purpose of this study to examine the relations between such stock market management and transitional aspect of individual investors' trading types and response on the based of pre- and post-event occurrence. Using an dataset of user's text messages on 9 firms posted on the firm-based social media (i.e., Naver, Daum, Paxnet) over the period 2009 to 2014. And we performed text-clustering and topic modeling according to keywords for classifying into investors group and non-investors groups and two types of investors were categorized depending on main topic transition by event windows in Comprehensive review of listing eligibility. The results indicated that a variety of stockholders existed in the stock. And the ratio of non-investors group was on the decrease, on the other hand, the proportion of investors group veer onto the side of pre-pattern after comprehensive review of listing eligibility. A distinctive feature of our study is to explain the influence of stock market management on response changes of individual investors as well as to categorize in accordance with time progression. Implications an suggestions for future research were also discussed.
Kang, Se Won;Park, So Young;Patnaik, Bharat Bhusan;Hwang, Hee Ju;Chung, Jong Min;Song, Dae Kwon;Park, Young-Su;Lee, Jun Sang;Han, Yeon Soo;Park, Hong Seog;Lee, Yong Seok
The Korean Journal of Malacology
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v.32
no.3
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pp.185-188
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2016
PANM-DB (version 1.0) was constructed as a web-based interface for the analysis and annotation of Next-Generation Sequencing (NGS) data of Mollusca, Arthropoda, and Nematoda. The database collected the sequences of Protostomes (Mollusca, Arthropoda, and Nematoda) from the NCBI Taxonomy Browser, and the same were compiled in a multi-FASTA format and stored using the formatdb program. This improved the processing of the RNA-seq sequences in terms of speed and hit percentage. PANM-DB has been successfully used for the transcriptome annotation of butterfly, land snail, and other commercial mollusca. We have improved the database by updating the same with new sequences and version 2.0 contains a total of 7,571,246 protein sequences (two times more as compared to version 1.0). Furthermore, the updated version contains the Cephalopoda database. The constructed web interface is available that independently analyses following these updates that is an improvement of the mollusks BLAST server. The updated version of PANM-DB will be helpful for the analysis of the NGS based sequencing data of non-model species, especially Mollusca, Arthropoda, Nematoda.
Kang, Se Won;Hwang, Hee Ju;Park, So Young;Wang, Tae Hun;Park, Eun Bi;Lee, Tae Hee;Hwang, Ui Wook;Lee, Jun-Sang;Park, Hong Seog;Han, Yeon Soo;Lim, Chae Eun;Kim, Soonok;Lee, Yong Seok
The Korean Journal of Malacology
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v.30
no.4
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pp.429-431
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2014
Since we reported a BLAST server for the mollusk in 2004, no work has reported the usability or modification of the server. To improve its usability, the BLAST server for the mollusk has been updated as version II (http://www.malacol.or.kr/blast) in the present study. The database was constructed by using the Intel server Platform ZSS130 dual Xeon 3.20 GHz CPU and Linux CentOS system and with NCBI WebBLAST package. We downloaded the mollusk nucleotide, amino acid, EST, GSS and mitochondrial genome sequences which can be opened through NCBI web BLAST and used them to build up the database. The updated database consists of 520,977 nucleotide sequences, 229,857 amino acid sequences, 586,498 EST sequences, 23,112 GSS and 565 mitochondrial genome sequences. Total database size is 1.2 GB. Furthermore, we have added repeat sequences, Escherichia coli sequences and vector sequences to facilitate data validation. The newly updated BLAST server for the mollusk will be useful for many malacological researchers as it will save time to identify and study various molluscan genes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.777-787
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2020
With the development of the Internet and the spread of mobile devices, the online market is growing rapidly. As the number of customers using online shopping malls explodes, research is being conducted on the analysis of usage behavior from customer data, personalized product recommendations, and service development. Thus, this paper seeks to analyze the overall process of online shopping malls through process mining, and to identify the factors that influence users' purchases. The data used are from a large online shopping mall, and R was the analysis tool. The results show that customer activity was most prominent in categories with event elements, such as unconventional discounts and monthly giveaway events. On the other hand, searches, logins, and campaign activity were found to be less relevant than their importance. Those are very important, because they can provide clues to a customer's information and needs. Therefore, it is necessary to refine the recommendations from related search words, and to manage activity, such as coupons provided when customers log in. In addition to the previous discussion, this paper proposes various business strategies to enhance the competitiveness of online shopping malls and to increase profits.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4036-4044
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2012
This study is aimed to investigate the association between web-based visual stress and MBTI personality types. The stressor deriving visual stress is built by 14 vowels out of Korean alphabet as a content and parallel striples as a background on the screen, which is given to each subject during 5min. The dependent variable indicating how much human takes visual stress is the reduction rate of flicker fusion frequency, which is evaluated with visual flicker fusion frequency tester. The independent variables are gender and 8 MBTI personality types(E-I, S-N, T-F, and J-P), and hypotheses are based on human information processing model and previous studies. The results address that the reduction rate is not significantly affected by gender, S-N, and J-P, but E-I and T-F have significant influences on it. The reduction rate in I-type is almost 2 times as much as that in E-type and T-type has the rate 2.2 times more than F-type. This study can be applicable to determine the adequate personnel for jobs requiring less sensibility to visual stressors in areas that human error may lead to critical damages to an overall system.
The purpose of this study is to explore possible ways to make a strategical use of CRM(Customer Relationship Management) for facilitating performing arts. In order to satisfy the purpose, this study investigated actual cases of CRM, primarily focusing on LG Art Center, one of representative performance venues in South Korea, and CREDIA, a performing art planning agency in South Korea. Here, it was found that LG Art Center operated its independent TMS(Theater Management System) and thereby could afford to successfully plan performing art programs on the basis of customer-oriented convenient ticketing system as well as a pile of customer information. On the other hand, CREDIA introduced advanced performance management system and has successfully attracted larger membership than before. Moreover, it organized specialized personnel in membership management and thereby could manage membership in systematic manner. And it was found that based on web log analysis, CREDIA developed a variety of products to comply with customer needs and thereby could realize higher returns and better customer satisfaction through cross-selling activities as well as performance ticketing. However, it was found that CREDIA still operated its membership system and mileage point system in stereotypes manner. Thus, it is required to operate differentiated membership system based on membership grades and diversify practical ways to save and use mileage points, so that CRM can be strategically applied to develop new audience and maintain loyal customers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.75-84
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2018
Increasing the operation rate of components and stabilizing the operation through timely management of the core parts are crucial for improving the efficiency of the railroad maintenance industry. The demand for diagnosis technology to assess the condition of rolling stock components, which employs history management and automated big data analysis, has increased to satisfy both aspects of increasing reliability and reducing the maintenance cost of the core components to cope with the trend of rapid maintenance. This study developed a big data platform-based system to manage the rolling stock component condition to acquire, process, and analyze the big data generated at onboard and wayside devices of railroad cars in real time. The system can monitor the conditions of the railroad car component and system resources in real time. The study also proposed a machine learning technique that enabled the distributed and parallel processing of the acquired big data and automatic component fault diagnosis. The test, which used the virtual instance generation system of the Amazon Web Service, proved that the algorithm applying the distributed and parallel technology decreased the runtime and confirmed the fault diagnosis model utilizing the random forest machine learning for predicting the condition of the bearing and wheel parts with 83% accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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