The objective of this study was to examine the trends on social network services. The abstracts of 308 articles were extracted from web of science database published between 1994 and 2016. Time series analysis and topic modeling of text mining were implemented. The topic modeling results showed that the research topics were mainly 20 topics: trust, support, satisfaction model, organization governance, mobile system, internet marketing, college student effect, opinion diffusion, customer, information privacy, health care, web collaboration, method, learning effectiveness, knowledge, individual theory, child support, algorithm, media participation, and context system. The time series regression results indicated that trust, support satisfaction model, and remains of the topics were hot topics. This study also provided suggestions for future research.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.6
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pp.823-829
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2011
This paper covers the service quality of packet-based voice service that is provided over a wireless broadband (WiBro) network. Using a measurement software that has been developed in the course of preparing a advanced service quality management scheme for the packet-based voice service over a wireless network[2][3], a huge scale of experiment is conducted to measure the real quality of the voice service. Based on our analysis of the measurement result, the service quality of the voice service is supposed to be quite good over WiBro networks. In addition, another experiment to investigate the effect of degradation of wireless transmission conditions on the service quality of the voice service shows the values of wireless service metris in which mean opinion score (MOS) starts to decrease.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.2
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pp.211-218
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2017
In this study, we implemented IoT Sensor Network using Mobius Platform and implemented four kinds of Z-wave sensors applicable to smart home service to verify its performance. The 12 common service functions (CSF) provided by Mobius enable application services including status monitoring of sensors to be implemented quickly. The standard service procedures and protocols have eliminated the design process of the system and shortened the meeting time for establishing protocol between application software developer, gateway developer and sensor developer, and discussion time for adjustment of opinion. We confirmed that the application service based on the implemented sensor network and the implementation of IoT sensor can shorten the development schedule, and confirmed that most of the products purchased in the market can be accommodated without change. We hope that such speediness and openness will be able to meet the demands of various services and contribute to expanding services and creating new markets.
Rational debate and public conversation in the public sphere of social network are crucial conditions for realizing deliberative democracy. However, negative communication can occur online more frequently than in the real space, and mutually hostile messages are appearing. In the electoral process, citizens combining for particular candidates have made personal attacks against, abused and slandered the opposing candidates. Then, how and to what degree has the flaming behavior been appearing in the elections? Are there influencers to propagate the flaming behavior? And how flaming are these influencers, compared to internet users? This research focuses on the flaming behavior which occurred during the reelection for Seoul Mayor, in order to diagnose the role of social network as an online public sphere. This study analyzes the spreading degree of flaming messages depending on each issue, and the differences of messages between influencers and normal users. There was frequent flaming behaviors to distribute biased information which criticized, laughed at and maliciously attacked individual candidates. Moreover, influencers who advanced leading opinions, displayed a higher flaming degree than normal users.
The concept of energy-efficient networking has begun to spread in the past few years, gaining increasing popularity. A common opinion among networking researchers is that the sole introduction of low consumption silicon technologies may not be enough to effectively curb energy requirements. Thus, for disruptively boosting the network energy efficiency, these hardware enhancements must be integrated with ad-hoc mechanisms that explicitly manage energy saving, by exploiting network-specific features. The IEEE 802.3az Energy Efficient Ethernet (EEE) standard is one of such efforts. EEE introduces a low power mode for the most common Ethernet physical layer standards and is expected to provide large energy savings. However, it has been shown that EEE may not achieve good energy efficiency because mode transition overheads can be significant, leading to almost full energy consumption even at low utilization levels. Coalescing techniques such as packet coalescing and interrupt coalescing were proposed to improve energy efficiency of EEE, but their implementations typically adopt a simple policy that employs a few fixed values for coalescing parameters, thus it is difficult to achieve optimal energy efficiency. The paper proposes adaptive interrupt coalescing (AIC) that adopts an optimal policy that could not only improve energy efficiency but support performance. AIC has been implemented at the sender side with the Intel 82579 network interface card (NIC) and e1000e Linux device driver. The experiments were performed at 100 M bps transfer rate and show that energy efficiency of AIC is improved in most cases despite performance consideration and in the best case can be improved up to 37% compared to that of conventional interrupt coalescing techniques.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.567-575
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2020
As online social networks are used as a critical medium for modern people's information sharing and relationship, their users are increasing rapidly every year. This not only increases usage but also surpasses the existing media in terms of information credibility. Therefore, emerging marketing strategies are deliberately attacking social networks. As a result, public opinion, which should be formed naturally, is artificially formed by online attacks, and many people trust it. Therefore, many studies have been conducted to detect agents attacking online social networks. In this paper, we analyze the trends of researches attempting to detect such online social network attackers, focusing on researches using social network graph characteristics. While the existing content-based techniques may represent classification errors due to privacy infringement and changes in attack strategies, the graph-based method proposes a more robust detection method using attacker patterns.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.4
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pp.491-498
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2014
As internet services are being provided through a wireless access, the importance of quality of experience (QoE) is stressed that is defined as the quality that indicates user's actual feeling when a service is provided. Unlike quality of service (QoS) that can be expressed as a numerical value, it is difficult to represent QoE in an objective way. If an internet service is serviced over a wireless channel, its QoE can be affected by a number of factors such as fading, mobility and so on. This paper, therefore, attempts to specify the relationship between QoE and QoS by conducting practical measurements for the voice service through 3G high speed packet access (HSPA) access network. Analysing the measured results, it has been shown that received signal strength indicator (RSSI) has a great influence on mean opinion score (MOS) through transmission delay.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.11
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pp.41-50
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2020
Sentimental analysis begins with the search for words that determine the sentimentality inherent in data. Managers can understand market sentimentality by analyzing a number of relevant sentiment words which consumers usually tend to use. In this study, we propose exploring performance of feature selection methods embedded with Particle Swarm Optimization Multi Objectives Evolutionary Algorithms. The performance of the feature selection methods was benchmarked with machine learning classifiers such as Decision Tree, Naive Bayesian Network, Support Vector Machine, Random Forest, Bagging, Random Subspace, and Rotation Forest. Our empirical results of opinion mining revealed that the number of features was significantly reduced and the performance was not hurt. In specific, the Support Vector Machine showed the highest accuracy. Random subspace produced the best AUC results.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.292-297
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2014
As a Social Network Service (SNS) has become an integral part of our everyday lives, millions of users can express their opinion and share information regardless of time and place. Hence sentiment analysis using micro-blogs has been studied in various field to know people's opinion on particular topics. Most of previous researches on movie reviews consider only positive and negative sentiment and use it to predict movie rating. As people feel not only positive and negative but also various emotion, the sentiment that people feel while watching a movie need to be classified in more detail to extract more information than personal preference. We measure sentiment distributions of each movie from tweets according to the Thayer's model. Then, we find similar movies by calculating similarity between each sentiment distributions. Through the experiments, we verify that our method using micro-blogs performs better than using only genre information of movies.
As individual opinions are expressed and discussed through SNS, SNS is used as a new basis to estimate the direction of public opinion. This change also appears in election. So many voters state their views through SNS, so that candidates utilize it as a new space for communication. In this paper, positive mention in SNS were collected and analysed in the course of the election of Korean 20th Congressman, to understand how the mention on election in SNS affects the result of election. This result was compared with the traditional survey on public opinion, to find out which one more corresponds to the result. In conclusion, mention in SNS coincide more with the result of elelction than the traditional survey.
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