Ju-Hyeon Kim;Jeong-Eun Choi;U-Gyeong Shin;Min-Jun Piao;Tae-Kook Kim
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.10
no.1
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pp.21-27
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2024
This paper presents the implementation of a personalized real-time information-providing application utilizing filtering and web crawling technologies. The implemented application performs web crawling based on the user-set keywords within web pages, using the Jsoup library as a basis for the selected keywords. The crawled data is then stored in a MySQL database. The stored data is presented to the user through an application implemented using Flutter. Additionally, mobile push notifications are provided using Firebase Cloud Messaging (FCM). Through these methods, users can efficiently obtain the desired information quickly. Furthermore, there is an expectation that this approach can be applied to the Internet of Things (IoT) where big data is generated, allowing users to receive only the information they need.
The roles and functions of domestic public libraries are diversifying, but various problems have emerged due to internally biased book lending. In addition, due to the 4th Industrial Revolution, public libraries have introduced a book recommendation system focusing on popular books, but the variety of books that users can access is limited. Therefore, in this study, the public library unborrowed book recommendation system was implemented limiting its spatial scope to Duryu Library in Daegu City to enhance the satisfaction of public library users, by using the loan records data (213,093 cases), user information (35,561 people), etc. and utilizing methods like cluster analysis, topic modeling, content-based filtering recommendation algorithm, and conducted a survey on actual users' satisfaction to present the possibility and implications of the unborrowed book recommendation system. As a result of the analysis, the majority of users responded with high satisfaction, and was able to find the satisfaction was relatively high in the class classified by specific gender, age, occupation, and usual reading. Through the results of this study, it is expected that some problems such as biased book lending and reduced operational efficiency of public libraries can be improved, and limitations of the study was also presented.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.1
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pp.365-392
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2021
In order to assess the state of library and information science (LIS) research in Korea, the study analyzed bibliometric data of papers published in past 18 years in Korea Citation Index (KCI) and Social Science Citation Index (SSCI) journals. The analysis of study data, which consisted of 6,301 KCI journal papers with 26,474 citations and 86,727 SSCI journal papers with 1,196,961 citations from 2002 to 2020, involved comparison of research productivity and impact, collaboration trends, and key areas of research between domestic and international LIS scholars with normalizations by units of analysis for size differences. Even with size normalization, the study found a marked difference in citation patterns between domestic and international LIS research. Korean LIS authors were twice as productive as international LIS authors but a little over a half as impactful. The results also showed a much higher level of skewness in international research, where a fraction of top authors, institutions, and journals received a lion's share of citations. The trend of increasing co-authorship was much more pronounced among international publication, where the recent popularity of larger collaboration groups suggests multi-disciplinary and increasingly complex nature of modern LIS research in the world stage. The keyword analysis revealed a much more diverse subject area in international than domestic LIS research with a recent shift towards technology, such as big data, blockchain, and altmetrics. Keywords in SSCI journals also exhibited a less connection between popularity and impact than KCI keywords, where popular keywords did not necessarily correspond to impactful keywords.
Kim, Meen Chul;Shim, Kyu Seung;Han, Nam Gi;Kim, Ye Eun;Song, Min
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.1
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pp.269-286
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2013
The advent of Web 2.0 and social media is taking a leading role of emerging big data. At the same time, however, informational dysfunction such as infringement of one's rights and violation of social order has been increasing sharply. This study, therefore, aims at defining malicious usage, identifying malicious feature, and devising an automated method for classifying them. In particular, the rule-based experiment reveals statistically significant performance enhancement.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.36
no.3
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pp.259-274
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2002
Recently, a great deal of corporations have adopted knowledge management system with eagerness to enhance the company competitiveness. However, since the main feature of knowledge management system is not just a simple information system but another entity creating intangible assets tailed "knowledge", we need to develop a new approach to investigating the performance and acceptance of knowledge management systems from a perspective allowing knowledge-sensitive constructs. In this regard, we develop new constructs like knowledge schema and several knowledge circulation-related activities. As a research model, we adopt a famous technology acceptance model or TAM by Davis (1989), and extend it into incorporating knowledge schema. With the statistically valid and usable questionnaire survey data collected from 886 respondents in a big corporation typically using knowledge management system, we induced a robust result empirically, saying that knowledge schema and knowledge circulation activities are valid determinants of performance and acceptance of knowledge management systems.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.4
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pp.209-233
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2014
This study is to propose an archive management model based on cloud computing for preservation and utilization, as analyzing the characteristic of business model, electronic records and archival system. To achieve the goals this study classifies hardware and software resources by cloud computing models and redesigns business processes based on cloud computing. Adopting cloud computing technology in a central archives management system can be a exemplary case for other archives management systems to improve system and business performance.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.34
no.4
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pp.259-283
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2023
This study acknowledges that prevailing regulation concerning for the long-term preservation of electronic records focus mainly on document types, neglecting the preservation of electronic records from various administrative information systems. With the growing interest in data management in the era of big data, it is imperative to establish clear standards for the long-term preservation of datasets. The choice of preservation format for electronic records is based on the specific standards for each type of electronic record. These standards are formulated according to the significant properties relevant to the electronic record type. This study aims to identify the significant properties of electronic records of each record type, before creating specific preservation format selection criteria for these record types. To achieve this, we reviewed and analyzed R&D studies by the National Archives of Korea and the NARA in the United States. As a result of the research, 9 significant properties were identified for database-type entities, and 7 significant properties were identified for structured data-type entities.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.1
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pp.155-178
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2021
In the era of the 4th industrial revolution, public libraries need a strategy for promoting intelligent library services in order to actively respond to changes in the external environment such as artificial intelligence. Therefore, in this study, based on the concept of artificial intelligence and analysis of domestic and foreign artificial intelligence related trends, policies, and cases, we proposed the future direction of introduction and development of artificial intelligence services in the library. Currently, the library operates a reference information service that automatically provides answers through the introduction of artificial intelligence technologies such as deep learning and natural language processing, and develops a big data-based AI book recommendation and automatic book inspection system to increase business utilization and provide customized services for users. Has been provided. In the field of companies and industries, regardless of domestic and overseas, we are developing and servicing technologies based on autonomous driving using artificial intelligence, personal customization, etc., and providing optimal results by self-learning information using deep learning. It is developed in the form of an equation. Accordingly, in the future, libraries will utilize artificial intelligence to recommend personalized books based on the user's usage records, recommend reading and culture programs, and introduce real-time delivery services through transport methods such as autonomous drones and cars in the case of book delivery service. Service development should be promoted.
The purpose of this study is to analyze the metaverse-related issues in the news big data from an educational perspective, explore their characteristics, and provide implications for the educational applicability of the metaverse and future education. To this end, 41,366 cases of metaverse-related data searched on portal sites were collected, and weight values of all extracted keywords were calculated and ranked using TF-IDF, a representative term weight model, and then word cloud visualization analysis was performed. In addition, major topics were analyzed using topic modeling(LDA), a sophisticated probability-based text mining technique. As a result of the study, topics such as platform industry, future talent, and extension in technology were derived as core issues of the metaverse from an educational perspective. In addition, as a result of performing secondary data analysis under three key themes of technology, job, and education, it was found that metaverse has issues related to education platform innovation, future job innovation, and future competency innovation in future education. This study is meaningful in that it analyzes a vast amount of news big data in stages to draw issues from an education perspective and provide implications for future education.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.3
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pp.170-174
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2017
Nowadays, people share and discuss scientific papers on social media such as the Web 2.0, big data, online forums, blogs, Twitter, Facebook and scholar community, etc. In addition to a variety of metrics such as numbers of citation, download, recommendation, etc., paper review text is also one of the effective resources for the study of scientific impact. The social media tools improve the research process: recording a series online scholarly behaviors. This paper aims to research the huge amount of paper reviews which have generated in the social media platforms to explore the implicit information about research papers. We implemented and shown the result of text mining on review texts using R language. And we found that Zika virus was the research hotspot and association research methods were widely used in 2016. We also mined the news review about one paper and derived the public opinion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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