Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권4호
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pp.1-17
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2010
As web technologies evolve and so-called Web 2.0 technologies appear, collective intelligence is being applied in widespread areas. In general, mass collective intelligence like Wikipedia is created, revised, and managed by anonymous participants in an uncontrolled system. Thus, the knowledge provided by mass collective intelligence may be distorted, and may not be true, which may affect the user acceptance behavior. However, there have been few academic studies that analyzed the factors that affect user acceptance of mass collective intelligence, and their relationships. Under this academic background, we develop a model to examine how mass collective intelligence is accepted by users. The theoretical model is validated through an online survey of the Wikipedia users from three universities in Korea. The results reveal that the users will have positive attitude towards adopting mass collective knowledge when they perceive that the knowledge from mass collective intelligence is useful. We also find that the perceived usefulness of the knowledge is affected by perceived knowledge quality and trust in knowledge contributors. The results also suggest that perceived knowledge quality is determined by perceived level of collaboration, perceived objectivity, and recipient expertise, whereas trust in knowledge contributors is determined by natural propensity to trust and perceived objectivity. Theoretical and practical implications about mass collective knowledge are discussed.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
Nowadays, nations cyber security capabilities play an important role in a nation's defense. Security-critical infrastructures such as national defenses, public services, and financial services are now exposed to Advanced Persistent Threats (APT) and their resistance to such attacks effects the nations stability. Currently Cyber Threat Intelligence (CTI) is widely used by organizations to mitigate and deter APT for its ability to proactively protect their assets by using evidence-based knowledge. The evidence-based knowledge information can be exchanged among organizations and used by the receiving party to strengthen their cyber security management. This paper will discuss on the business process reengineering of the CTI information exchange management for a nationwide scaled control and governance by the government to better protect their national information security assets.
Deep learning methods and attention mechanisms have been incorporated to improve facial emotion recognition, which has recently attracted much attention. The fusion approaches have improved accuracy by combining various types of information. This research proposes a fusion network with self-attention and local attention mechanisms. It uses a multi-layer perceptron network. The network extracts distinguishing characteristics from facial images using pre-trained models on RAF-DB dataset. We outperform the other fusion methods on RAD-DB dataset with impressive results.
Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models - BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
The artificial intelligence software market is developing in various fields world widely. In particular, there is a wide variety of applications for image recognition technology using deep learning. This study intends to apply image recognition technology to the 'Home Gardening' market growing rapidly due to COVID-19, and aims to build a small-scale smart farm in the house using artificial intelligence and IoT technology for convenient crop cultivation for busy people living in cities. This intelligent farm system includes an automatic image recognition function and recommendation function based on temperature and humidity sensor-based indoor environment analysis.
신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.
Is the social web environment in which production, distribution and consumption of information occurs from users an environment where manifestation of collective intelligence is easily made? Or is the social web environment a condition that incites people to depend on the groupthink due to biased information? It is important to conduct empirical studies on the possibility of social media as a tool of collective intelligence under the situation where conflicting opinions prevail. However, most of the existing studies related to this were limited to an exploratory research rather than an empirical research. In this regard, this study attempted to examine if the social media can perform a part as a platform of the collective intelligence empirically. Based on the experimental results, it can be safely said that the communication methods of social media showed its usefulness in both 'intellectual capacity of the group' and 'problem-solving skill of the group.'
Cars have become a necessity in modern life. It is widely used to transport people or products to a destination conveniently. However, the addition of a navigation service that provides route information and more makes driving more convenient and safer. Recent developments in the mobile app ecosystem encourages people to adopt not only an installation-type car navigation, but also a mobile app navigation, supporting connected car concepts. It should be noted that mobile apps with mobile Internet can be a significant linkage between information acquired online and offline business. This study demonstrates the impact of the app use experience for a driver in the context of applying artificial intelligence service. As a result, the introduction of artificial intelligence services has a statistically significant moderating effect on the use of mobile navigation apps. This seminal research is valuable as it evaluates the role of artificial intelligence applied to mobile navigation apps.
Artificial intelligence application in digital health care has been increasing with its development of artificial intelligence. The convergence of the healthcare industry and information and communication technology makes the diagnosis of diseases more simple and comprehensible. From the perspective of medical services, its practice as an initial test and a reference indicator may become widely applicable. Therefore, analyzing the factors that are the basis for existing diagnosis protocols also helps suggest directions using artificial intelligence beyond previous regression and statistical analyses. This paper conducts essential diagnostic prediction learning based on the analysis of blood cancer factors reported previously. Blood cancer diagnosis predictions based on artificial intelligence contribute to successfully achieve more than 90% accuracy and validation of blood cancer factors as an alternative auxiliary approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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