The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.223-228
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2023
According to the Korea Information Society Development Institute, OTT services grew at a rate of 33.4% in four yearsfrom 2017, when they were first launched.TheKorea Export-Import Bank announced in 2020 that the domestic OTT market was worth 780.1 billionKRW. This growth of the OTT market is expected to stimulate competition among OTT service platforms, and user satisfactionwithconvenience features, such as video recommendations, seems to be acting as an important factor in the competition.Currently, the OTT market uses a variety ofdata for customized recommendations, but the limitationis that it only uses datacollected within the app. Thereby we have proposed the use ofpersonal data collected outside the app for personalized recommendations, and the survey results showed that user satisfaction was 23.72% higher for recommended content based on the proposedmethod thanNetflix recommended content.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.300-305
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2023
This thesis is a study of content development utilizing media outlets to date through digital humans. The trend of global content is that the video content industry, including the character business, is growing. Lil Michela, who was selected as one of the 25 most influential people on the Internet by Time magazine in 2018, Nasua, who appeared in a SK Telecom commercial, and Rosie, who appeared in a Shinhan Bank commercial, are representative. Digital humans, which are driving new content, are computer-generated human characters with various characteristics and are referred to as virtual humans, metahumans, and cyber humans. With the rise of the metaverse after COVID-19, digital humans are being utilized in various forms such as media and marketing as an element of visual content. In the form of media, we can see that the boundaries between the offline and digital worlds are converging, and in the form of marketing, we can see that digital humans connect consumers and products more naturally. In the form of interaction, it is possible to achieve two-way communication through various methods of operation, and through these factors, it is possible to go beyond behavioral communication in the form of memorialization to emotional communication through AI technology. What can be seen through these processes is that through the currently developing digital human production methods and AI functions, not only experts but also non-experts can create quality contents, and new directions of contents will appear, and contents that can provide immediate feedback by bringing consumers and creators closer together have been studied.
Kim, Yoosin;Hong, Sung-Gwan;Kang, Hee-Joo;Jeong, Seung-Ryul
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.4
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pp.121-131
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2017
With emergence of Internet, social media, and mobile service, the consumers have actively presented their opinions and sentiment, and then it is spreading out real time as well. The user-generated text data on the Internet and social media is not only the communication text among the users but also the valuable resource to be analyzed for knowing the users' intent and sentiment. In special, economic participants have strongly asked that the social big data and its' analytics supports to recognize and forecast the economic trend in future. In this regard, the governments and the businesses are trying to apply the social big data into making the social and economic solutions. Therefore, this study aims to reveal the capability of social big data analysis for the economic use. The research proposed a social big data analysis model and an online consumer sentiment index. To test the model and index, the researchers developed an economic survey ontology, defined a sentiment dictionary for sentiment analysis, conducted classification and sentiment analysis, and calculated the online consumer sentiment index. In addition, the online consumer sentiment index was compared and validated with the composite consumer survey index of the Bank of Korea.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.3
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pp.94-110
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2000
While most of the previous information technology adoption and diffusion researches focus the critical factors not on the organizational perspective but on the individual perspective based on the various reasons such as informational characteristics. This paper will try to analysis the adoption and diffusion factors of the Internet related technologies based on the organizational perspective. Nowadays, in especially, the evolving and fast diffusing Internet related technologies and the flourishing e-commerce applications pressure retail banks that prepare the new types of online payment systems to maintain their existing and new customer relationship and compete with their potential competitors in the coming market environments. In addition, while most previous researches only focus on the adoption of new information technologies, this paper not only analysis the adoption of innovational technology but also analysis the diffusion process in an organization, which encourage practitioners and researchers to reveal more detail and practical analysis of the innovational technology adoption and diffusion process in ann organizational setting. Based on the previous researches, there are several factor-category will be selected for this research: 1) organizational factor, 2) within banking industry factor, 3) non-banking industry factor, 4) customer acceptance factor, 5) government factor, and 6) the functionality of e-commerce systems factor. Finally, in this study, we assumed that the more sophisticated e-commerce adopting banks provide the more broad range of banking services in general. Thus, we develop the extended integrated technology diffusion model to provide empirical evidences to distinguish between adopters and non-adopters and explain the diffusion levels of e-commerce using the level of services provided via Internet to the customer in retail bank industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.21-30
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2023
The study proposes a model that utilizes Python-based deep learning text classification techniques to detect the legality of illegal financial advertising posts on the internet. These posts aim to promote unlawful financial activities, including the trading of bank accounts, credit card fraud, cashing out through mobile payments, and the sale of personal credit information. Despite the efforts of financial regulatory authorities, the prevalence of illegal financial activities persists. By applying this proposed model, the intention is to aid in identifying and detecting illicit content in internet-based illegal financial advertisining, thus contributing to the ongoing efforts to combat such activities. The study utilizes convolutional neural networks(CNN) and recurrent neural networks(RNN, LSTM, GRU), which are commonly used text classification techniques. The raw data for the model is based on manually confirmed regulatory judgments. By adjusting the hyperparameters of the Korean natural language processing and deep learning models, the study has achieved an optimized model with the best performance. This research holds significant meaning as it presents a deep learning model for discerning internet illegal financial advertising, which has not been previously explored. Additionally, with an accuracy range of 91.3% to 93.4% in a deep learning model, there is a hopeful anticipation for the practical application of this model in the task of detecting illicit financial advertisements, ultimately contributing to the eradication of such unlawful financial advertisements.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2007.05a
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pp.109-125
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2007
정보기술의 발전은 전통적인 개념의 은행산업 구조에도 변화를 주고 있다. 인터넷을 주요 영업채널로 하는 인터넷 전문은행의 출현도 그 중의 한 예이다. 오프라인 지점 없이 은행자체가 온라인에만 존재하는 인터넷 전문은행은 세계적으로 100개 가까이 영업 중에 있으며, 많은 은행들이 도입초기 적자에서 벗어나 최근 몇 년을 기준으로 흑자를 달성하고 있다. 우리나라에서는 여러 가지 이유로 인하여 도입이 유보되고 있지만 지난 2002년에는 SK텔레콤 컨소시엄을 중심으로 V뱅크라는 인터넷 전문은행의 추진이 있었고, 2007년 2월부터 HSBC에서 유사한 형태의 다이렉트뱅킹서비스를 선보이는 등 도입 움직임이 가시화 되고 있다. 지금까지 발표된 연구자료들은 해외사례와 함께 우리나라의 인터넷 전문은행 도입 필요성을 언급하면서 제도개선 측면을 많이 강조하였다. 인터넷 전문은행 도입에 장애가 되는 각종 법규제를 완화하고 활성화를 위한 환경을 조성해야 한다는 주장이나, 아직까지 관련 조치는 이루지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 EU와의 FTA, 자본시장통합법 등 급변하는 금융환경에서 외국의 인터넷 전업은행이 국내에 진출할 경우, 또는 비은행 기관들의 진출에 의한 시장영향 등을 고려하여 현행 제도하에서 국내 환경에 맞는 도입방안을 시장방어적인 측면에서 생각해 보고자 한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.5721-5727
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2012
In this study, we examine the effect of customers's participation and satisfaction on performance of IT project. This study collected data from the project team members of the next-generation internet banking project in K Bank. We found that customers's participation has positive effect on their satisfaction of IT project and the satisfaction also has a positive influence on performance of IT project. Implications and directions for future research are discussed.
The growing popularity of Internet and the technology revolution of information communication has affected our financial system, and electronic banking has increased its scale and range since '90. Now this changes, deeply and fast, invade the our economical-social environments. Without having to go to a bank, customer and merchants will be able to perform freely complicated financial transactions by accessing online banking network and CD/ATM etc. Customer can use the various payment method - cash, credit card, smart cards, electronic money in real world and cyberspace, and manager the assets more efficiently. They increased their money liquidity yet. Banks need to expand the various baskets of transaction services and methods to satisfy their customer needs and create new participator, Government had to evaluate and forecast the trend of electronic banking, and establish a new rules and standards in the new electronic payment system.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.1
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pp.172-176
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2020
The implementation of a low phase noise voltage controlled oscillator (VCO) is important for the signal integrity of wireless communication terminal. A low phase noise wideband VCO for a wireless local area network (WLAN) application is presented in this paper. A 6-bit coarse tune capacitor bank (capbank) and a fine tune varactor are used in the VCO to cover the target band. The simulated oscillation frequency tuning range is from 8.6 to 11.6 GHz. The proposed VCO is desgned using 65 nm CMOS technology with a high quality (Q) factor bondwire inductor. The VCO is biased with 1.8 V VDD and shows 9.7 mA current consumption. The VCO exhibits a phase noise of -122.77 and -111.14 dBc/Hz at 1 MHz offset from 8.6 and 11.6 GHz carrier frequency, respectively. The calculated figure of merit(FOM) is -189 dBC/Hz at 1 MHz offset from 8.6 GHz carrier. The simulated results show that the proposed VCO performance satisfies the required specification of WLAN standard.
In this paper, we present a structure of personalized e-Learning system to study for a test formalized by uniform multiple-choice using on/off line mixed estimations as is the case of Driver :s License Test in Korea. Using the system a candidate can study toward the license through the Internet (and/or mobile instruments) within the personalized concept based on IRT(item response theory). The system accurately estimates user's ability parameter and dynamically offers optimal evaluation problems and learning contents according to the estimated ability so that the user can take possession of the license in shorter time. In order to establish the personalized e-Learning concepts, we build up 3 databases and 2 agents in this system. Content DB maintains learning contents for studying toward the license as the shape of objects separated by concept-unit. Item-bank DB manages items with their parameters such as difficulties, discriminations, and guessing factors, which are firmly related to the learning contents in Content DB through the concept of object parameters. User profile DB maintains users' status information, item responses, and ability parameters. With these DB formations, Interface agent processes user ID, password, status information, and various queries generated by learners. In addition, it hooks up user's item response with Selection & Feedback agent. On the other hand, Selection & Feedback agent offers problems and content objects according to the corresponding user's ability parameter, and re-estimates the ability parameter to activate dynamic personalized learning situation and so forth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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