인터넷 사용이 증가함에 따라 많은 사용자 행위가 로그 파일에 기록되고, 최근에 이들을 이용한 연구와 산업이 활성화되고 있다. 본 논문은 오픈 소스 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 하둡을 사용하고, 로그 파일에 기록된 사용자 행위를 분석하여 맞춤형 관광 정보를 제공하는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 사용자들이 검색한 웹사이트로부터 로그 파일을 얻기 위하여 구글의 Analytics를 사용하고, 하둡의 MapReduce를 사용하여 검색 항목을 추출하여 HDFS에 저장한다. Octopus 프로그램을 사용하여 여행안내 웹사이트로부터 여행관련 관광지나 도시에 대한 정보를 모으고, MapReduce를 사용하여 관광지의 특징을 추출한다. 그리고 관광지의 특징과 사용자 검색항목을 매칭하여 사용자에게 관광하고 싶은 맞춤형 도시를 제안한다. 본 논문에서는 매칭의 확률을 높이기 위하여 NBP(next bit permutation)알고리즘을 사용하여 검색항목과 관광지 특징을 재정렬하는 기법을 도입한다. 그리고 개발된 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 39 명의 사용자에 대한 로그 데이터를 분석하여 맞춤형 관광도시를 제안한다.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
최근 국가적 재난사고의 발생으로 인해 재난안전문제의 근원적 해결을 위한 과학기술의 활용과 역할에 대한 연구 관심이 증대되고 있다. 이에 재난 유형이나 재난안전 관리 단계별로 국민의 안전기본권 확보, 효과적 대응을 위한 기술개발 분야 발굴, 관련 R&D 투자의 효율적 방향 모색 등의 필요성도 크게 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 기반으로 과학기술을 통해 우선적으로 해결이 필요한 재난 유형 및 재난안전 관리 단계는 무엇인지 그리고 재난안전문제 해결을 위해서는 어떤 기술개발이 필요한지를 분석하였다. 전문가 수요조사에 대한 네트워크 분석 결과, 사회재난인 화재와 자연재난인 지진에 대한 우리사회의 불안감이 가장 큰 것으로 나타났으며, 대부분의 재난 유형에 공통적으로 요구되거나 재난 상황에 따라 응용 가능성이 높은 기술개발 분야는 인공지능과 빅데이터 분석인 것으로 조사되었다. 본 연구는 재난안전과 기술 분야 간 연결망 구조를 구축한 후 그 연계 속성이 갖는 구조적 특성을 탐색하고, 나아가 재난안전 과학기술의 역할 강화를 위한 함의를 제시하였다.
싸이월드와 아이러브스쿨 같은 소셜 미디어가 한국사회에서 실패한 요인을 찾기 위해 계층 모델의 관점에서 전문가 인터뷰를 분석했다. 이용자 측면, 매체적 측면, 조직적 측면에서 성공 요인을 찾은 결과, 연결을 통한 소셜 관계를 충족시키고, 이용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 소셜 미디어 서비스를 선점한 미디어가 성공했다. 페이스북과 카카오톡이 대표적인 소셜 미디어라고 할 수 있다. 실패한 요인으로는 이용자의 취향이나 욕구를 외면하고, 메시지를 공유하는 플랫폼으로서의 확장에 한계가 있고, 급변한 커뮤니케이션 환경에 대응하지 못한 것을 지적했다. 대표적인 서비스로 아이러브스쿨, 싸이월드, 트위터가 있다. 인터뷰를 통해 소셜 미디어가 생존하려면 환경 변화에 민감해야 한다는 것을 밝혔다. 전문가들은 4차 산업혁명 시대 AI, 빅데이터를 접목한 서비스를 제공하는 등 지속적으로 변화해야 한다는 제안을 했다.
With the advent of the 4.0 era of logistics due to the Fourth Industrial Revolution, infrastructures have been built to receive the same services online and offline. Logistics services affected by logistics 4.0 and IT technology are rapidly changing. Logistics services are developing using technologies such as big data, artificial intelligence, blockchain, Internet of things, and augmented reality. The convergence of logistics services and various IT new technologies is accelerating, and the development of data management solution technology has led to the emergence of electronic cargo waybill to replace paper cargo waybill. The electronic waybill was developed to supplement paper waybill that lack economical and safety. However, the electronic waybill that appeared to complement the paper waybill are also in need of complementation in terms of efficiency and reliability. New research is needed to ensure that electronic cargo waybill gain the trust of users and are actively utilized. To solve this problem, electronic cargo waybill that combine blockchain technology are being developed. This study aims to improve the reliability, operational efficiency and safety of blockchain electronic cargo waybill. The purpose of this study is to analyze the blockchain-based electronic cargo waybill system and to derive evaluation indicators for system supplementation.
Purpose: To analyze Korean nurse-related channels and video titles on YouTube, the world's largest online video sharing and social media platform, to clarify public opinion and image of nurses. We seek utilization strategies and measures through current status analysis. Methods: Data is collected by crawling video information related to Korean nurses, and correlation is analyzed with frequent word analysis and keyword network analysis. Results: Through the YouTube algorithm, 2,273 videos of 'Nurse' were analyzed in order of recent views, relevance, and rating, and 2,912 videos searched for with the keyword 'Nurse + Hospital, COVID-19, Awareness, University, National Examination' were analyzed. Numerous videos were uploaded, and nursing work that was uploaded in the form of a vlog recorded a high number of views. Conclusion: We could see if the YouTube video shows images of nurses. It has been confirmed that various information is being exchanged rather than information just for promotional purposes.
Barium titanate (BaTiO3) is considered to be a beneficial ceramic material for multilayer ceramic capacitor (MLCC) applications because of its high dielectric constant and low dielectric loss. Numerous attempts have been made to improve the physical properties of BaTiO3 in response to recent market trends by employing multicomponent alloying strategies. However, owing to its significant number of atomic combinations and unpredictable physical properties, finding a traditional experimental approach to develop multicomponent systems is difficult; the development of such systems is also time-consuming. In this study, 168 new structures were fabricated using special quasi-random structures (SQSs) of Ba1-xCaxTi1-yZryO3, and 1680 physical properties were extracted from first-principles calculations. In addition, we built an integrated database to manage the computational results, and will provide big data solutions by performing data analysis combined with AI modeling. We believe that our research will enable the global materials market to realize digital transformation through datalization and intelligence of the material development process.
The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1101-1121
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2024
Thorough understanding of user demands and formulation of product development strategies are crucial in product design, and can effectively stimulate consumer behavior. Scientific categorization and classification of demands contribute to accurate design development, design efficiency, and success rates. In recent years, e-commerce has become important consumption platforms for smart wearable products. However, there are few studies on product design and development among those related to promoting platform product services and sales. Meanwhile, design strategies focusing on real consumer needs are scarce among smart wearable product design studies. Therefore, an empirical consumer demand analysis method is proposed and design development strategies are formulated based on a categorized interpretation of demands. Using representative smart bracelets from wearable smart products as a case, this paper classifies consumer demands with three methods: big data semantic analysis, KANO model analysis, and satisfaction analysis. The results reveal that analysis methods proposed herein can effectively classify consumer demands and confirm that differences in consumer demand categories have varying impacts on consumer behavior. On this basis, corresponding design strategies are proposed based on four categories of consumer demands, aiming to make product design the leading factor and promote consumer behavior on e-commerce platforms. This research further enriches demand research on smart wearable products on e-commerce platforms, and optimizes products from a design perspective, thereby promoting consumption. In future research, different data analysis methods will be tried to compare and analyze changes in consumer demands and influencing factors, thus improving research on impact factors of product design in e-commerce.
현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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