The rapid growth of e-business market makes new online companies to start and existing offline companies to join in this area. As the number of players of this market grows rapidly, the competition among them is very intense. Many companies invest huge resources to online marketing including search advertisement, email advertisement and banner advertisement. Because these traditional online marketing activities mainly focus on how to invite visitors to their web sites, ROI of these marketing activities are getting lower. Many companies are looking for a new marketing method to escape this situation. In this paper, we propose ROMS (Realtime Online Marketing System) which supports tools to improve conversion ratio of e-commerce sites, ROMS gathers behavioral data of visitors and analyzes it in realtime. ROMS supports live chats, visitor profiling, context analysis, event detection, and live marketing. With ROMS, personalized offers based on visitors' realtime context can be made for each visitor.
Since collaborative filtering has used the nearest-neighborhood method based on item preference it cannot only reflect exact contents but also has the problem of sparsity and scalability. The item-based collaborative filtering has been practically used improve these problems. However it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the method of associative group using the FP-Tree to solve the problem of existing recommendation system. The proposed makes frequent item and creates association rule by using FP-Tree without occurrence of candidate set. We made the efficient item group using $\alpha-cut$ according to the confidence of the association rule. To estimate the performance, the suggested method is compared with Gibbs Sampling, Expectation Maximization, and K-means in the MovieLens dataset.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2043-2051
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2017
Lately, In addition to the increased interest in the big data field, there is also a growing interest in application fields through the processing of big data. Opinion Mining is a big data processing technique that is widely used in providing personalized service to users. Based on this, in this paper, textual review of users' places is processed by Opinion mining technique and the sentiment of users was analyzed through k-means clustering. The same numerical value is given to users who have a similar category of sentiment classified as a clustering operation. We propose a method to show recommendation contents to users by predicting preference using collaborative filtering recommendation system with assigned numerical values and marking contents with markers on the map in order of places with high predicted value.
As electronic commerce systems have been widely used, the necessity of adaptive e-commerce agent systems has been increased. These kinds of adaptive e-commerce agents can monitor customer's behaviors and cluster thou in similar categories, and include user's preference from each category. In order to implement our adaptive e-commerce agent system, in this paper, we propose an adaptive e-commerce agent systems consider customer's information of interest and goodwill ratio about preference goods. Proposed system build user's profile more accurately to get adaptability for user's behavior of buying and provide useful product information without inefficient searching based on such user's profile. The proposed system composed with three parts , Monitor Agent which grasps user's intension using monitoring, similarity reference Agent which refers to similar group of behavior pattern after teamed behavior pattern of user, Interest Analyzing Agent which personalized behavior DB as a change of user's behavior.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.600-602
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2015
WHO(World Health Organization) as specified due to the global epidemic of obesity in the nation and the social costs associated with health increase. If treating diseases of the existing research targets the medical field with increasing interest in the welfare and well-being sector due to the improvement in earnings, and gradually change to advance the prevention and management. In this paper, we consider these social changes, we propose a personalized recommendation system fitness. This makes it possible that the recommendation is effective to the movement by the movement mechanism by which user. Mobile sensor is overcome by software and having hardware limitations for this purpose, proposes an optimized sensor control mechanism.
We present a system for generating 3D personalized figures. This system provides 3D figures model modification and combination functions based on the content-awareness. The integrity of the 3D model must be guaranteed at the time of slicing of the 3D model for 3D printing. In addition to this, with 3D printing, we generally have to print a hollow model in order to save money, time, and the integrity of the print. This paper proposes the automatic algorithm that creates the 3D individual figures with depth sensor and the easy UI functions for deformation, thickness adjustment, and combination of the generated 3D figures model based on the content-awareness. Our proposed method maintains the unique features of the generated 3D figures and ensures the successful 3D printing.
In order to elucidate ultimate biological function of the genome, the model animal system carrying mutations is indispensable. Recently, large-scale mutagenesis projects have been launched in various species. Especially, the mouse is considered to be an ideal model to human because it is a mammalian species accompanied with well-established genetic as well as embryonic technologies. In 1990', large-scale mouse mutagenesis projects firstly initiated with a potent chemical mutagen, N-ethyl-N-nitrosourea (ENU) by the phenotype-driven approach or forward genetics. The knockout mouse mutagenesis projects with trapping/conditional mutagenesis have then followed as Phase II since 2006 by the gene-driven approach or reverse genetics. Recently, the next-generation gene targeting system has also become available to the research community, which allows us to establish and analyze mutant mice carrying an allelic series of base substitutions in target genes as another reverse genetics. Overall trends in the large-scale mouse mutagenesis will be reviewed in this article particularly focusing on the new advancement of the next-generation gene targeting system. The drastic expansion of the mutant mouse resources altogether will enhance the systematic understanding of the life. The construction of the mutant mouse resources developed by the forward and reverse genetic mutagenesis is just the beginning of the annotation of mammalian genome. They provide basic infrastructure to understand the molecular mechanism of the gene and genome and will contribute to not only basic researches but also applied sciences such as human disease modelling, genomic medicine and personalized medicine.
Kim, Young-Uk;Kim, Seung-Ho;Jin, Hoon;Park, Young-Kyu;Ji, Mi-Hyun;Kim, Young-Joo
Genomics & Informatics
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v.6
no.2
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pp.91-94
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2008
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are the most abundant form of human genetic variation and are a resource for mapping complex genetic traits. A genome is covered by millions of these markers, and researchers are able to compare which SNPs predominate in people who have a certain disease. The International HapMap Project, launched in October, 2002, motivated us to start the Korean HapMap Project in order to support Korean HapMap infrastructure development and to accelerate the finding of genes that affect health, disease, and individual responses to medications and environmental factors. A Korean SNP and haplotype database system was developed through the Korean HapMap Project to provide Korean researchers with useful data-mining information about disease-associated biomarkers for studies on complex diseases, such as diabetes, cancer, and stroke. Also, we have developed a series of software programs for association studies as well as the comparison and analysis of Korean HapMap data with other populations, such as European, Chinese, Japanese, and African populations. The developed software includes HapMapSNPAnalyzer, SNPflank, HWE Test, FESD, D2GSNP, SNP@Domain, KMSD, KFOD, KFRG, and SNP@WEB. We developed a disease-related SNP retrieval system, in which OMIM, GeneCards, and MeSH information were integrated and analyzed for medical research scientists. The kHapMap Browser system that we developed and integrated provides haplotype retrieval and comparative study tools of human ethnicities for comprehensive disease association studies (http://www.khapmap.org). It is expected that researchers may be able to retrieve useful information from the kHapMap Browser to find useful biomarkers and genes in complex disease association studies and use these biomarkers and genes to study and develop new drugs for personalized medicine.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1494-1502
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2016
With the increasing availability of medical sensors and Internet of Things(IoT) devices for personal use, considering the interaction with users, it is planned to add intelligent function design to the fashionable jewelry, and develop composite multi-function intelligent jewelry through sensors identification. By means of IoT technology, while possessing communication function of intelligent jewelry, the function of intelligent jewelry can be expanded to the linkage network. In order to rapidly manage the mass data produced by intelligent jewelry sensors based on IoT, an intelligent jewelry system for health management is designed and an ontology model of intelligent jewelry system based on IoT is worked out. After the state of the services through the smart phone application is shown. The application provides a personalized service to the user and to determine the risk to show the guide lines according to the disease.
As there has been growing interests in PHR-based personalized health management project, various institutions recently explore safe methods of recording personal medical and health information. In particular, innovative medical solution can be realized when medical researchers and medical service institutes can generally get access to patient data. As EMR data is extremely sensitive, there has been no progress in clinical information exchange. Moreover, patients cannot get access to their own health data and exchange it with researchers or service institutions. It can be operated in terms of technology, yet policy environment are affected by state laws as well as Privacy and Security Policy. Blockchain technology-independent, in transaction, and under test-is introduced in the medical industry in order to settle these problems. In other words, medical organizations can grant preliminary approval on patient information exchange by using the safely encrypted and distributed Blockchain ledger and can be managed independently and completely by individuals. More apparently, medical researchers can gain access to information, thereby contributing to the scientific advance in rare diseases or minor groups in the world. In this paper, we focused on how to manage personal medical information and its protective use and proposes medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network for the safe PHR operation. Trusted Model for Sharing Medical Data (TMSMD), that is proposed model, is based on exchanging information as patients rely on hospitals as well as among hospitals. And introduce medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network. This system is a model that encrypts and records patients' medical information by using this permissioned Blockchain and further enhances the security due to its restricted counterfeit. This provides service to share medical information uploaded on the permissioned Blockchain to approved users through role-based access control. In addition, this paper presents methods with smart contracts if medical institutions request patient information complying with domestic laws by using the distributed Blockchain ledger and eventually granting preliminary approval for sharing information. This service will provide an independent information transaction and the Blockchain technology under test will be adopted in the medical industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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