Purpose: In the 4th industrial revolution, services that incorporate various smart technologies in the tourism sector have begun to gain popularity. Accordingly, academic discussions on smart tourism have also started to become active in various fields. Despite recent research, the definition of smart tourism is still ambiguous, and it is not easy to differentiate its scope or characteristics from traditional tourism concepts. Thus, this study aims to analyze the perception of smart tourism exposed online to identify the current point of smart tourism in Korea and present the research direction for conceptualizing smart tourism suitable for the domestic situation. Research design, data, and methodology: This study analyzes the perception of smart tourism exposed online based on 20,198 news data from portal sites over the past six years. Data on words used with smart tourism were collected from the leading portal sites Naver, Daum, and Google. Text mining techniques were applied to identify the social awareness status of smart tourism. Network analysis was used to visualize the results between words related to smart tourism, and CONCOR analysis was conducted to derive clusters formed by words having similarity. Results: As a result of keyword analysis, the frequency of words related to the development and construction of smart tourism areas was high. The analysis of the centrality of the connection between words showed that the frequency of keywords was similar, and that the words "smartphones" and "China" had relatively high connection centrality. The results of network analysis and CONCOR indicated that words were formed into eight groups including related technologies, promotion, globalization, service introduction, innovation, regional society, activation, and utilization guide. The overall results of data analysis showed that the development of smart tourism cities was a noticeable issue. Conclusions: This study is meaningful in that it clearly reflects the differences in the perception of smart tourism between online and research trends despite various efforts to develop smart tourism in Korea. In addition, this study highlights the need to understand smart tourism concepts and enhance academic discussions. It is expected that such academic discussions will contribute to improving the competitiveness of smart tourism research in Korea.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.740-743
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2012
The initial role of the operating system acts as an intermediary between the computer and the user, and, hardware and process management, and the convenience of your computer system is to use. Of these operating systems as well as servers and personal computers, smartphones and tablet mounted on mobile devices such as mobile operating system was born. Mobile Operating System has been expanded a TV or Car Area that built into a simple embedded operating system, is emergence of a variety of devices, cloud services, combined with the desire of users due to the high built-in simple embedded operating system that was working on a TV or a car is expanding to the area. The reason for the emergence of a variety of devices, cloud services, combined with the desire of users is high. In this paper, the mobile operating system, N-Screen, Smart TV to find out about and through the analysis of the major smart TV, the future Find out about trends in the mobile operating system.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.41
no.6
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pp.1022-1038
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2017
Wearable smart products contributed to expand the concept of modern clothing in terms of closer communication between wearers and the surrounding environment. This study investigated the concept of wearable smart actuators and characteristics of actuating feedback. The representative product development trends over the past 10 years are examined based on the method of actuating feedback. A first keyword search from Naver and Google reused to select the final 58 products based on the second key keyword actuating feedback. The wearable smart actuator system works in a similar way to a human body system such as those of the information processing process. Actuating feedback is delivered directly to the user as the last signal of the system, which has visual, auditory and tactile feedback. It works in complex at the device to be delivered to the user. Actuator feedback is divided into three types of active and passive, depending on the user situation, the overall purpose of the product, the collected information, and the device dependency. Active actuating feedback determines and actuates the situation on behalf of the user when the user is in an emergency or a disability situation. Passive actuating feedback plays a role in environmental monitoring to help in a healthy daily life.
This paper proposes a model for demand forecasting that will require less effort in the process of utilizing the new product diffusion model while also allowing for more objective and timely application. Drawing upon the theoretical foundation provided by the hype cycle model and the consumer adoption model, this proposed model makes it possible to estimate the maximum market potential based solely on bibliometrics and the scale of the early market, thereby presenting a method for supplying the major parameters required for the Bass model. Upon analyzing the forecasting ability of this model by applying it to the case of the hybrid car market, the model was confirmed to be capable of successfully forecasting results similar in scale to the market potential deduced through various other objective sources of information, thus underscoring the potentials of utilizing this model. Moreover, even the hype cycle or the life cycle can be estimated through direct linkage with bibliometrics and the Bass model. In cases where the hype cycles of other models have been observed, the forecasting ability of this model was demonstrated through simple case studies. Since this proposed model yields a maximum market potential that can also be applied directly to other growth curve models, the model presented in the following paper provides new directions in the endeavor to forecast technology diffusion and identify promising technologies through bibliometrics.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.237-245
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2017
Our research is aimed at predicting recent trend and leading technology for the future and providing optimal Nano technology trend information by analyzing Nano technology trend. Under recent global market situation, Users' needs and the technology to meet these needs are changing in real time. At this point, Nano technology also needs measures to reduce cost and enhance efficiency in order not to fall behind the times. Therefore, research like trend analysis which uses search data to satisfy both aspects is required. This research consists of four steps. We collect data and select keywords in step 1, detect trends based on frequency and create visualization in step 2, and perform analysis using data mining in step 3. This research can be used to look for changes of trend from three perspectives. This research conducted analysis on changes of trend in terms of major classification, Nano technology of 30's, and key words which consist of relevant Nano technology. Second, it is possible to provide real-time information. Trend analysis using search data can provide information depending on the continuously changing market situation due to the real-time information which search data includes. Third, through comparative analysis it is possible to establish a useful corporate policy and strategy by apprehending the trend of the United States which has relatively advanced Nano technology. Therefore, trend analysis using search data like this research can suggest proper direction of policy which respond to market change in a real time, can be used as reference material, and can help reduce cost.
In this study, we have developed a model for predicting the number of patients (flu, pneumonia, and outbreak) using Big Data, which has been mainly performed overseas. Existing patient number system by government adopt procedures that collects the actual number and percentage of patients from several big hospital. However, prediction model in this study was developed combing a real-time collection of disease-related words and various other climate data provided in real time. Also, prediction number of patients were counted by machine learning algorithm method. The advantage of this model is that if the epidemic spreads rapidly, the propagation rate can be grasped in real time. Also, we used a variety types of data to complement the failures in Google Flu Trends.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.10
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pp.251-258
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2018
Ransomware, a malicious software that requires a ransom by encrypting a file, is becoming more threatening with its rapid propagation and intelligence. Rapid detection and risk analysis are required, but real-time analysis and reporting are lacking. In this paper, we propose a ransomware infection detection system using social big data mining technology to enable real-time analysis. The system analyzes the twitter stream in real time and crawls tweets with keywords related to ransomware. It also extracts keywords related to ransomware by crawling the news server through the news feed parser and extracts news or statistical data on the servers of the security company or search engine. The collected data is analyzed by data mining algorithms. By comparing the number of related tweets, google trends (statistical information), and articles related wannacry and locky ransomware infection spreading in 2017, we show that our system has the possibility of ransomware infection detection using tweets. Moreover, the performance of proposed system is shown through entropy and chi-square analysis.
The purpose of this study is to analyze the Muslim fashion that has recently appeared in the global fashion collection to see how the global fashion brand expresses Muslim's traditional costumes so as to provide references in design development to prepare for the larger Muslim fashion market in the future. In order to analyze Muslim fashion, keywords related to Muslims such as "Muslim," "Islamic fashion" and "hijab" were searched on Google, Samsung Design Net and Vogue websites, and a total of 370 fashion photos were selected for the final data, which was judged to reflect Muslim fashion styles after a review by four clothing experts. Muslim fashion styles have the following characteristics: Above all, the use of veils was most noticeable, with many T-shaped loose long tunic dresses. The hijab, which had the highest proportion of veils, was used to produce various images with wide range of materials and colors. Achromatic colors were the most common, but more than three colors were used to create an exotic image. There have also been cases of using direct religious images such as arabesque patterns and mosques and Muslim priests. As a final, Muslim fashion styles were studied follow: first, a unique style using a veil. Second, conservative style with minimal exposure, third, restrained long-and-lose fit style, fourth, exotic style by elaborate pattern. The domestic fashion industry is also expected to generate economic demand if it is designed with reference to such collection trends along with market research on Muslim consumers.
Currently, Korea is entering an aging society, causing the issues of older adults in a wide range of fields. This study focuses on the health and safety issues of the older adults. As a theoretical background, Maslow's hierarchy of needs theory was applied, and a new theory was established in connection with the physiological needs and safety needs of the 5 stages of desire in relation to the health and safety issues of the older adults. Health issues applying to physiological needs for the older adults are examined in detail in the body, perception and psychology areas, and safety accidents occurring indoors and outdoors are examined in relation to safety needs. Naver DataLab, a big data portal, shows that the number of bugs regarding health and safety of the older adults is steadily increasing. And through Google Trends, we can understand the interest setting up related search keyword about the older adults. According to the related search keywords, social part related to health in health issues is ranked high and kewords related to accident type in safety issues is ranked high. These findings will be an important basis data for research and solution to the issues of older adults.
One of the words frequently mentioned in our society today is the smart machine. Smart machines are machines that contain smart or intelligent functions. These smart machines have recently been applied in our home environment. These are phenomena that occur as a result of smart home. In a smart home environment, smart speakers have moved away from traditional music playback functions and are now increasingly serving as interfaces to control devices, the various components of a smart home. In this study, the technology trends of domestic and foreign smart speaker market are examined, problems of current products are analyzed, and necessary core technologies are described. In the domestic smart speaker market, SKT and KT are leading the related industries, while major IT companies such as Amazon, Google and Apple are focusing on launching related products and technology development.
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