KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2069-2085
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2021
A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.
After the Tohoku earthquake and tsunami (Japan, 2011), regulatory efforts to mitigate external hazards have increased both the safety requirements and the total capital cost of nuclear power plants (NPPs). In these circumstances, identifying not only disaster robustness but also cost-effective capacity setting of NPPs has become one of the most important tasks for the nuclear power industry. A few studies have been performed to relocate the seismic capacity of NPPs, yet the effects of multiple hazards have not been accounted for in NPP capacity optimization. The major challenges in extending this problem to the multihazard dimension are (1) the high computational costs for both multihazard risk quantification and system-level optimization and (2) the lack of capital cost databases of NPPs. To resolve these issues, this paper proposes an effective method that identifies the optimal multihazard capacity of NPPs using a multi-objective genetic algorithm and the two-stage direct quantification of fault trees using Monte Carlo simulation method, called the two-stage DQFM. Also, a capacity-based indirect capital cost measure is proposed. Such a proposed method enables NPP to achieve safety and cost-effectiveness against multi-hazard simultaneously within the computationally efficient platform. The proposed multihazard capacity optimization framework is demonstrated and tested with an earthquake-tsunami example.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.583-600
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2014
Social media is considered a valuable platform for gathering and analyzing the collective and subconscious opinions of people in Internet and mobile environments, where they express, explicitly and implicitly, their daily preferences for brands and products. Extracting and tracking the various attitudes and concerns that people express through social media could enable us to categorize brands and decipher individuals' cognitive decision-making structure in their choice of brands. We investigate the cognitive network structure of consumers by building an inter-category map through the mining of big data. In so doing, we create an improved online recommendation model. Building on economic sociology theory, we suggest a framework for revealing collective preference by analyzing the patterns of brand names that users frequently mention in the online public sphere. We expect that our study will be useful for those conducting theoretical research on digital marketing strategies and doing practical work on branding strategies.
The improvement in computing systems and sensor technologies devotes to conduct data-driven structural health monitoring algorithms for existing civil infrastructures. Despite of the development of techniques, the uncertainty oriented from the measurement results in the discrepancy to the actual structural parameters and let engineers or decision makers hesitate to adopt such techniques. Many studies have shown that the modal identification results can be affected by the uncertainties due to the applied methods and the types of loading. This paper aims to compare the performance of modal identification methods using Structural Modal Identification Toolsuite (SMIT) which has been developed to facilitate multiple identification methods with a user-friendly designed platform. The data fed into SMIT processes three stages for the comprehensive identification including preprocessing, eigenvalue estimation, and post-processing. The seismic and white noise response for shear frame model was obtained from numerical simulation. The identified modal parameters is compared to the actual modal parameters. In order to improve the quality of coherence in identified modal parameters, several hurdles including modal phase collinearity and extended modal amplitude coherence were introduced. Numerical simulation conducted on the 5 dof shear frame model were used to validate the effectiveness of using these parameters.
The present research addresses the system design for building a geospatially-based web services application for mobile users. In recent years, geospatial information(GI) and Geographic Information Systems(GIS) are significant resources in decision-making analyses at various levels of society and activities. Recently, the integration of GIS and web services, called GIS web services, provides the wider implementation of GIS. At the present time, accessing, presenting, and manipulating updatedgeospatial information to locate geo-related facility services are real challenges related to application developers to implement for foot-travelers properly. The present paper investigates how the web services work in a GIS for discovering geo-related facility services such as a restaurant and post office in the user's vicinity. Thus, a prototype, with an architecture consisting of a windows application on the client side as well as facility services and geo-engineon the server side, were designed and implemented with the proposed GIS web services platform. On both the client and server sides, visual studio .Net technology was used. A geo-engine on the server side was also built with ESRI's MapObjects. Following successful implementation of the prototype presented in this study, the mobile user is able to invoke remote web services to assess the location of various facilities such as restaurants. Moreover, the present research demonstratesthat web services are not restricted only to web-based use, but can also be utilized by any web-connected application.
Mohammadzadeh, Zeinab;Davoodi, Somayeh;Ghazisaeidi, Marjan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권3호
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pp.933-936
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2016
Online social network technologies have become important to health and apply in most health care areas. Particularly in cancer care, because it is a disease which involves many social aspects, online social networks can be very useful. Use of online social networks provides a suitable platform for cancer patients and families to present and share information about their medical conditions, address their educational needs, support decision making, and help to coping with their disease and improve their own outcomes. Like any other new technologies, online social networks, along with many benefits, have some negative effects such as violation of privacy and publication of incorrect information. However, if these effects are managed properly, they can empower patients to manage cancer through changing behavioral patterns and enhancing the quality of cancer patients lives This paper explains some application of online social networks in the cancer patient care process. It also covers advantages and disadvantages of related technologies.
인공지능의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 광범위한 적용은 필연적인 것이 되었다. 본 연구의 목적은 RPA를 기반으로 하여 교차되는 원가정보의 자동수집, 적시성 및 유연성을 지닌 원가관리의 최적화 방안을 모색하고자 함에 있다. RPA기반의 원가관리시스템은 원가정보 인식의 교차시스템, 클라우드 플랫폼 등을 통하여 원가관리프로세스의 최적화와 개선을 이룩할 수 있을 것이다. RPA 관련기술의 효익, RPA기술과 회계기능에 대한 선행연구를 조사하고, 현행의 원가관리 문제점을 파악하여 경영의사결정을 지원하는 관리회계 실행을 위한 원가관리의 최적화를 구현하는 RPA적용방안을 제시하고자 한다.
Health technology assessment (HTA) is defined as multidisciplinary policy analysis to look into the medical, economic, social, and ethical implications of the development, distribution, and use of health technology. Following the recent changes in the social environment, there are increasing needs to improve Korea's healthcare environment by, inter alia, assessing health technologies in an organized, timely manner in accordance with the government's strategies to ensure that citizens' medical expenses are kept at a stable level. Dedicated to HTA and research, the National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency (NECA) analyzes and provides grounds on the clinical safety, efficacy, and economic feasibility of health technologies. HTA offers the most suitable grounds for decision making not only by healthcare professionals but also by policy makers and citizens as seen in a case in 2009 where research revealed that glucosamine lacked preventive and treatment effects for osteoarthritis and glucosamine was subsequently excluded from the National Health Insurance's benefit list to stop the insurance scheme from suffering financial losses and citizens from paying unnecessary medical expenses. For the development of HTA in Korea, the NECA will continue exerting itself to accomplish its mission of providing policy support by health technology reassessment, promoting the establishment and use of big data and HTA platforms for public interest, and developing a new value-based HTA system.
급변하는 IT 환경에서 웜 및 바이러스 동 매우 다양한 보안 위협요소들이 증가하고 있다. 특히 기업의 사내 네트워크에서는 이러한 위협을 원천적으로 차단할 수 있는 방안이 필요하다. 이러한 면에서 현재 네트워크 접근제어 (NAC: Network Access Control)는 차세대 네트워크 보안기법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 허가되지 않거나 웜이나 바이러스 등 악성코드에 감염된 PC나 모바일 단말 등이 사내 네트워크에 접속하는 것을 원천적으로 차단하기 위해, 네트워크 접근제어시스템을 설계하고 구현방안을 제안하고자 한다.
습윤지수는 TOPMODEL, THALES 등의 수문모형에서 유역수문과정을 기술하는 지표로서 사용되며, 습윤지수의 계산방법과 한계성에 대한 많은 연구가 보고되고 있다. 임의유역에 대한 습윤지수 분포함수는 사용되어지는 흐름분배 알고리즘에 의존하게 되므로, 적절한 알고리즘의 선정과 알고리즘간의 비교가 필요하다. 본 연구에서는 엔트로피 개념을 이용하여 수치고도모형내의 정보가 각 흐름분배 알고리즘에 의해 습윤지수 분포함수로 도출되는 과정에서, 각 흐름분배 알고리즘에 따른 정보이동량을 해석하고 실측된 지표토양수분과의 상관성 검토를 통한 기존흐름분배 알고리즘들의 고찰을 시도하였다. Holmgren의 구배멱급수 알고리즘과 SDFAA 알고리즘은 습윤지수의 정보량 최대화를 위해 가장 적절한 알고리즘으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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