Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권3호
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pp.17-28
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2009
This paper presents a novel method for evaluating the usefulness of online product recommendation. Previous studies on evaluating recommendation systems have mostly relied on two methods : testing the accuracy of estimating user preferences by recommendation systems, or empirically testing the effectiveness with lab experiments involving human participants. The former does not measure the usefulness directly and hence can be misleading; the latter is expensive in that it requires a working online store System and test participants. In order to address the problems, the proposed approach uses simulation to imitate customer behavior and evaluate the usefulness of recommendation. Models for user behavior and an abstract Internet store are developed for simulation. Actual simulation experiments are performed to illustrate the use of the approach.
How to achieve engineering collaboration among diverse engineering activities is one of the key topics in manufacturing fields nowadays. The infrastructure for collaborative engineering is essential, and it can be realized by information technologies and intelligent engineering applications in digital environments. Digital Manufacturing is a technology to facilitate effective product developments and agile productions by computer models representing the physical and logical schema and the behavior of real manufacturing systems including products, processes and factories. A digital factory as a well-designed and integrated digital environment is incorporated in it. In this paper, digital manufacturing is recommended as a good strategy for collaborative engineering, especially in product developments and productions. By business process analysis and some case studies, we suggested sophisticated digital models are very useful to concurrent and collaborative engineering. It is expected that digital manufacturing is a very good strategy for achieving dramatic time and cost savings in many engineering activities of many manufacturing industries, including machinery, automotive and shipbuilding.
Thanks to the development of social media, general users become information and knowledge providers. But customers also feel difficulty to decide their purchases due to numerous information. Although recommender systems are trying to solve these information/knowledge overload problem, it may be asked whether they can honestly reflect customers' preferences. Especially, customers in book market consider contents of a book, recency, and price when they make a purchase. Therefore, in this study, we propose a methodology which can reflect these characteristics based on topic modeling and provide proper recommendations to customers in book market. Through experiments, our methodology shows higher performance than traditional collaborative filtering systems. Therefore, we expect that our book recommender system contributes the development of recommender systems studies and positively affect the customer satisfaction and management.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.55-70
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2016
Recently, development of indoor positioning system and IoT such as beacon makes it possible to collect and analyze each customer's shopping behavior in off-line shopping malls. In this study, we propose a realtime brand recommendation scheme based on each customer's brand visiting history for off-line shopping mall with indoor positioning system. The proposed scheme, which apply collaborative filtering to off-line shopping mall, is composed of training and apply process. The training process is designed to make the base brand network (BBN) using historical transaction data. Then, the scheme yields recommended brands for shopping customers based on their behaviors and BBN in the apply process. In order to verify the performance of the proposed scheme, simulation was conducted using purchase history data from a department store in Korea. Then, the results was compared to the previous scheme. Experimental results showd that the proposed scheme performs brand recommendation effectively in off-line shopping mall.
본 연구는 대학생 설문을 통해 Z세대가 일상적으로 협업을 하면서 어떻게 정보와 상호작용하는지 그 과정과 양상을 설명하였다. 본 연구는 특별히 급진적 변화 이론(Radical Change Theory)을 적용하여 대학생은 챌린지를 어떤 플랫폼으로 진행하며 어떤 정보행동을 보이는지, 또한 어떤 변화하는 관점을 적용하는지 알아보았다. 대학생들은 인스타그램과 네이버 블로그 등의 플랫폼을 주로 활용하여 챌린지에 참여하였다. 이론의 정보탐색 유형 가운데 첫 번째 유형인 정보탐색의 변화 측면에서는, 정보를 탐색하는 방식이 10여 년 전 디지털 시대가 도래할 때와는 사뭇 다르게 폭넓고 다양한 정보 행동이 관찰되었다. 정보원은 디지털화된 정보원뿐만 아니라 전통적인 정보원인 단행본이나 인적 정보원도 활발하게 활용하였다. 복합 매체의 정보 종류를 가장 많이 활용하였으며, 챌린지를 위해서는 자발적으로 협업을 진행하였다. 정보 행동의 유형2인 변화하는 관점 측면에서 정보획득과 지식확보를 위한 주요 동기가 챌린지를 참여하게 하였으며, 상호영향의식, 사회적 참여의식과 정서적 연계 등의 공동체 의식을 느끼는 것으로 나타났다.
As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. The results of the experiments show that collaborative filtering technique based on similarity of UCC customers' preferences performs better than other content-based recommendation methods based on tag information and content metadata.
The purpose of this research is to identify effect of communication strategy as effectively communication method which is decreasing Internet Web site users' perceived information privacy concerns as important factor affecting to positive behavior or behavioral intentions on long-term relational outcome perspectives. This study suggests alternatives concepts and causal relationship about information privacy issues. First, it addressed collaborative communication strategy (CCS) model of effective communication method for Web site's IPP to users. Second, it provided comparing and integrating streams of information privacy research on long-term relational outcomes perspective. Third, it assessed effectiveness of Web site's IPP on organization legitimacy ensured continuous survival of organization. A research model was proposed and subsequent hypotheses were empirically tested with partial least square (PLS) based on 684 responses from the users of 21 Internet Website among entirely finance, recruit, portal /e-store Web site. It was learned that CCS(as a communication method) and relationship quality(representing long-term relational outcomes)was positively associated with decreasing user's IPC more than privacy risk. Also, legitimacy to information privacy practice positively associated with willingness to information providing more than negative effect of IPC. Lastly, their association strength was partially moderated by the type of real information sensitivity.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
In this paper a body-centered cubic(BCC) crystal plasticity model based on microscopic dislocation mechanism is introduced and numerically implemented. The model is coupled with irradiation effect via tracking dislocation loop evolution on each slip system. On the basis of the model, uniaxial tensile tests of unirradiated and irradiated RPV steel(take Chinese A508-3 as an example) at different temperatures are simulated, and the simulation results agree well with the experimental results. Furthermore, crystal plasticity damage is introduced into the model. Then the damage behavior before and after irradiation is studied using the model. The results indicate that the model is an effective tool to study the effect of irradiation and temperature on the mechanical properties and damage behavior.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권3호
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pp.30-46
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2020
This research aimed (1) to study and analyze the ability of current information retrieval (IR) systems based on views of information behavior (IB), and (2) to propose a conceptual framework for an IB model based on the collaboration between the system and user, with the intent of developing an IR system that can apply intelligent techniques to enhance system efficiency. The methods in this study consisted of (1) document analysis which included studying the characteristics and efficiencies of the current IR systems and studying the IB models in the digital environment, and (2) implementation of the Delphi technique through an indepth interview method with experts. The research results were presented in three main parts. First, the IB model was categorized into eight stages, different from traditional IB, in the digital environment, which can correspond to all behaviors and be applied to with an IR system. Second, insufficient functions and log file storage hinder the system from effectively understanding and accommodating user behavior in the digital environment. Last, the proposed conceptual framework illustrated that there are stages that can add intelligent techniques to the IR system based on the collaboration perspective between the user and system to boost the users' cognitive ability and make the IR system more user-friendly. Importantly, the conceptual framework for the IB model based on the collaboration perspective between the user and system for IR assisted the ability of information systems to learn, recognize, and comprehend human IB according to individual characteristics, leading to enhancement of interaction between the system and users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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