Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.348-351
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2016
Recently on IoT environment, there is necessary of protected network, which is only specific user can access it. Applying OAuth protocol on IoT, it can be easier to construct network authentication system, but it is hard to construct protected network authentication system. And there is weakness of OAuth protocol, which is easily attacked by sniffing Token by attacker. So, it is necessary to secondary authentication for OAuth. In ultimate IoT, the fog computing is essential. Fog computing is extension of cloud that enables networking not only in core system but also in edge system and communication node to node. Strength of fog computing is location awareness, support for mobility, and so on. If authentication in fog computing uses this strength, it can be more specialized in Fog Computing. So, in secondary Authentication, using Cyber-Physical-Social System will increase convenience of user than using existing authentication system, such as authentication certificate, id/password and group key, which is inconvenient for user. This study is about authentication based Cyber-Physical-Social System.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.960-966
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2012
It is prevalent to gather the location information from GPS, WiFi and etc, and therefore LBSNS (Location-Based SNS) has increased rapidly (such as location-augmented Twitter services). The message created from LBSNS include the specific area of interests which the message is created in or mentions. It is easy to propagate the location-based information of LBSNS by adapting the retweet function which is efficient way to propagate the message in tweeter. In this paper, we have defined the smart retweet as a automatic retweet function for efficient propagating the messages which is geo-tagging the location of interests. We have designed the smart retweet system based on the tweeter system. The user could specify the area of interests and build the social networking among the users which have interested in common area. The smart retweet system have been implemented by mesh-up services based on Open-API of trweeter and google map. It is expected that the smart retweet service proposed in this paper makes easy sharing of the location-based interesting information.
More sales of food and beverage coupons have been made using SNS on social commerce recently. If one buys coupons on social commerce, he/she can enjoy products at a lower price; however, there are drawbacks that one must consider such as location, service hours, and discount rate. Thus, this paper suggests a system that recommends food and beverage coupons on social commerce for users that considers a user's personal context of location, time, and purchase history. In order to reflect a user's context awareness and continuous preference, this paper suggests a method based on the Bayesian network. In order to reflect personalized weighting on the standard of coupon selection to match a user's preference, a measurement and classification of weighting preferences is performed on the basis of AHP. 20 experiments in one month involving 12 students were carried out to verify the effectiveness of the system, resulting in an 80% satisfaction level.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.377-379
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2022
POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
This study proposed an approach of clustering collective users' activities of location-based social networks using check-in data of Foursquare users in Seoul. In order to cluster the collective activities, we generated sequential rules of the activities using sequential rule mining, and then constructed activity networks based on the rules. We analyzed the activity networks to identify network structure and hub activities, and clustered the activities within the networks. Unlike previous studies that analyzed activity transition patterns of location-based social network users, this study focused on analyzing the structure and clusters of successive activities. Hubs and clusters of activities with the approach proposed in this study can be used for location-based services and marketing. They could also be used in the public sector, such as infection prevention and urban policies.
In these days, along with the extreme popularity of online social network services, it becomes an important problem understanding the role of social network in the research of message dissemination. Past studies of message dissemination over online social network services mostly consider the coverage of message dissemination and the methods to maximize it. But, these works lack of the consideration of the impact of multi channel social network, which has multiple communication channel with distinct properties of message transfer and various users with distinct channel preferences. In this paper, the new message dissemination model over multi-modal multi-channel social network, the Delay Weighted Independent Cascade Model, is proposed. The proposed model considers various channels including online social network service, email, SMS messaging, phone and mouth-to-mouth and their distinct message transfer properties. In order to consider the various user properties, the different value of probability of forwarding a message and the different preference of communication channel is considered. Moreover, the proposed model considers the distribution of user location and allows to analyze the properties of message dissemination under various scenarios. Based on the proposed model, a message dissemination simulator is generated and the message disseminations on various scenarios are analyzed.
In case of a emergency situation or a natural disaster, a warning notification system is an essential tool to notify at-risk people in advance and provide them useful information to survive the event. Although some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS, or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this paper, we proposed a novel design and implementation of a personalized warning notification system to help inform not only the at-risk people but also their family and friends about the coming disaster as well as escape plan and survival information. The system consists of three main modules: the user selection module, the knowledge based message generator, and message distribution modules. The user selection module collects the list of people involved in the event and sorts them based on their level of involvement (their location, working position and social relationships). The knowledge based message generator provides each person with a personalized message that is concise and contains only the necessary information for the particular person based on their working position and their involvement in the event. The message distribution module will then find a best path for sending the personalized messages based on trustiness of locations since network failures may exist in a disaster event. Additionally, the system also have a comprehensive database and an interactive web interface for both user and system administrator. For evaluation, the system was implemented and demonstrated successfully with a building on fire scenario.
NGUYEN, Hong Thu;LE, My Kim;NGUYEN, Thi Thuy Dung;DAO, Vu Phuong Linh;NGUYEN, Ngoc Tien
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.1
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pp.63-71
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2022
To investigate the short-run effects of social capital on migration decisions of individuals in the rural areas of Vietnam, we conducted dataset mining and performed regression model analysis in the form of panel data. As control variables, we employed the variable of social capital, which is measured by an individual's network, as well as demographic characteristics of individuals and households. We discovered that when a household is in financial distress, social networks such as linkages or asking for aid from others often enhance individual capacity. Individuals with a large social network outside of their immediate area are more inclined to relocate to the location where their connectors live. Individual participation and degree of participation in the organizational community, on the other hand, have little bearing on the likelihood of migration. In addition, this research examines theories and empirical research on the relationship between social capital and migration. Based on our research findings, we have recommended some measures to boost the efficiency of social capital and migration in rural areas of Vietnam through local government solutions.
As the recent advances in network and wireless communications and semiconductor design and process technologies, our computing platform is rapidly shifting from desktop PCs to mobile devices such as UMPC (Ultra Mobile PC), Tablet PC, and Smartphone. Especially, wide-spreading Smartphones allow a new field of application based on location based services available with an user interface called augmented reality (AR). Therefore, this paper introduces an implementation of AR using various OpenAPls on Android Smartphones. In order to utilize enrich user data in real time, the system integrates with location based social network services also with OpenAPI. These APIs enable third-party developers to make use of rich contents of many portal web sites. The prototype was implemented on the real Android phone, Sky Sirius, and the result shows that it can provide an efficient location based service using AR technology without any constraints on mobile devices; in addition, it connects SNS to AR for sharing user data including photos, videos, and messages based on a specific location.
Many companies are increasingly using social network service(SNS) as an online marketing tool, and its marketing activation has been in the limelight as a differentiation strategy most recently. The purpose of this study is to analyze online marketing cases utilizing SNS and to apply it in Franchise Enterprise in order to activate its marketing activities. This study is more concerned with the cases of facebook, twitter, and blog among social network services and suggests some ways of utilizing them in Franchise Enterprise as follows: Based on the examples of facebook, firstly, we set up the role as a homepage in individul, Franchise Enterprise, and other organizations. Secondly, we also set up the role as an organizing tool in communities, and thirdly, setting up the role as a location map tool. Regarding some applications in marketing tool of Franchise Enterprise, we suggest the role as a public relation tool of the company and brand, and also propose the role of brand planning and development. Finally, we suggest a way of overcoming the limitation in offline operations.
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