In this paper, we introduce a reinforcement learning-based algorithm for personalized tourist path recommendations. The algorithm employs a reinforcement learning agent to explore tourist regions and identify optimal paths that are expected to enhance tourism experiences. The concept of tourism experience is defined through points of interest (POI) located along tourist paths within the tourist area. These metrics are quantified through aggregated evaluation scores derived from reviews submitted by past visitors. In the experimental setup, the foundational learning model used to find tour paths is the Deep Q-Network (DQN). Despite the limited availability of historical tourist behavior data, the agent adeptly learns travel paths by incorporating preference scores of tourist POIs and spatial information of the travel area.
Kim, Seongseop;Han, Sunwoo;Mok, Ha-Eun;Choi, Hyebong
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.582-587
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2021
Book recommender system, which suggests book to users according to their book taste and preference effectively improves users' book-reading experience and exposes them to variety of books. Insufficient dataset of book rating records by users degrades the quality of recommendation. In this study, we suggest a book recommendation system that makes use of user's book ratings collaboratively with user's movie ratings where more abundant datasets are available. Through comprehensive experiment, we prove that our methods improve the recommendation quality and effectively recommends more diverse kind of books. In addition, this will be the first attempt for book recommendation system to utilize movie rating data, which is from the media-platform other than books.
In the last 10 years the digital music contents market has grown rapidly. However digital music contents product and services are not managed with product planning and price policy considered customer attitude and digital music contents values. This study is to define the value properties of digital music contents services based on streaming and download as genre, price, sound quality, and usage appliance, and suggest the strategic market price and service composition of digital music contents service by customer attitudes about the value properties. The research used the conjoint analysis methodology based on the hedonic price model and collected 405 questionaries by users of Korean digital music contents services to the analysis. Hence 'sound quality' in download platform, and 'appliance' in streaming platform were the elements to evaluate the customer attitude. The results present the music contents productions and companies have to provide the differentiated services and price by the value properties of user preference in the market.
P3P(Platform for Privacy Preference) that is used in the World Wide Web is a standard to define and negotiate policies about definition, transmission, collection, and maintenance of personal information. Current P3P standard provides methods that define client personal information protection policy and P3P policy associated with web server. It also provides a method that compares these two policies. The current P3P standard, however, does not handle detail functions for safe transmission of the personal information and data. Also, it does not handle problems that can be induced by the detail functions. In this paper, in order to solve these problems, we propose a Secure P3P(S-P3P) protocol, which is a security protocol for the current P3P standard, offers mutual authentication between the web server and the client, and guarantees integrity and confidentiality of the messages and data. Furthermore, a S-P3P protocol provides non-repudiation on transmission and reception of personal information that is transmitted from the client to the web server.
In the metaverse, it is important to embellish aesthetics of user with a character called 'Avatar', a virtual representation of the user. This study provides basic data related to the fashion trend of the metaverse by studying 'Zepeto', a representative Korean platform. For empirical research, Zepeto's "Best Items" section were investigated and analyzed in the first pre-survey. Based on this, the second and main survey was conducted using a questionnaire to investigate users' style-specific preferences and purchasing behaviors for virtual fashion, comparing style preferences between virtual and real, brand preferences, and purchasing behaviors of virtual fashion. The survey found that most users were teenage girls with a high preference for pastel-toned, feminine, and cute casual styles who had a much higher interest in brands bearing idol names than in real-world luxury brands. Many responded that they felt burdened by purchasing items that had to be purchased for cash. The same can be assumed to be the reason why they preferred a suit of items that were fully coordinated rather than individual items. These results seem to reflect characteristics of teenage girls who lack cash with a high preference for idols and feminine-cute casual styles. This study suggests considerations when creating virtual fashion items. By providing basic information, more effects and developments in creating virtual fashion items that reflect consumer preferences and reactions are expected in the future.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.54
no.3
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pp.41-69
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2020
The purpose of this study is to design and develop a alternative material recommendation system using automatic classification, based on user preference. Details of usage data by users from DREAM was analysed in order to develop the way of a method on selecting proper alternative material, and then the data by user preference were allocated under each category of 10 KDC categories. The keyword, selected from the title of users' usage data from a certain period of time, were divided into 10 subject categories and ranked by the order of frequency of appearance. Books including high frequency of the keyword in title can be selected as a preferred target for producing alternative materials. Lastly, a dynamic linkage for sharing usage data among National Library for the Disabled and other libraries is proposed to produce more proper alternative materials, based on user preference.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.4
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pp.43-61
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2011
We first develop a value ecosystem framework to model the SDP(Service Delivery Process) of web services. Since the web service has been evolving from the basic web architecture (e.g., traditional world wide web) to a prosuming platform based on virtualization technologies, the proposed framework of the value ecosystem focuses on capturing the key characteristics of SDP in each type of web services. Even though they share the basic elements such as PP(Platform Provider), CA(Customization Agency) and user group, the SDP in the traditional web services (so-called Web1.0 in this paper) is quite different from the most recent one (so-called Web2.0). In our value ecosystem, users are uniformly distributed over (0, ${\Delta}$), where ${\Delta}$��represents the variety level of users' preference on the web service level. PP and CA provide a standard level of web service(s) and prosuming service package, respectively. CA in Web1.0 presents a standard customization package($s_a$) at flat rate c, whereas PP and CA collaborate and provide customization service with a usage-based scheme. We employ a multi-stage game model to analyze and compare the SDPs in Web1.0 and Web2.0. Our findings through analysis and numerical simulations are as follows. First, the user group is consecutively segmented, and the pattern of the segmentations varies across Web1.0 and Web2.0. The standardized service level s (from PP) is higher in Web1.0, whereas the amount of information created in the value ecosystem is bigger in Web2.0. This indicates the role of CA would be increasingly critical in Web2.0: in particular, for fulfilling the needs of prosuming and service customization.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.360-363
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2010
Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with manufacturing home server system and simulation results.
This study examines mobile news engagement-conceptualized as news exposure and participation-in the context of South Asia which has experienced tremendous growth in mobile-Internet users without receiving much attention from communication scholars. Along with demographic characteristics, this research incorporates motivational factors (grounded on uses and gratifications-U&G-approach) and news type preferences to explore their roles in mobile news engagement among urban citizens in Bangladesh. Results of a self-administered survey (N = 504) revealed that participants' mobile news engagement partially varied depending on their demographic differences, particularly gender, age, and education. Our study also unveiled that individuals' motivation for sharing information seemed to be a strong predictor of mobile news exposure and participation. In addition, Bangladeshi respondents were more likely to be interested in the hard news in terms of expressing views on news comments and sharing news via mobile platform. Conversely, preference for soft type news had a significant influence on news exposure through mobile browsing. This study provides insights into the understanding of global phenomena of mobile news engagement by unpacking the case of Bangladesh where mobile news usage seems to be an evolving state.
ERP, a typical enterprise application, helps companies to increase their productivity and to support their decision makings. ERP is composed of diverse functions that are optimized under PC environment, whereas the ERP applications on a mobile platform have many constraints such as a small screen, limited resolution, and computing power. Because all the functions of a ERP legacy system are not required for ERP on a mobile device, the core functions of the ERP system should be selected to increase system efficiency. In this study, two main methods were used; interviews and log analyses. The end users using a ERP system were interviewed for their perceptions, and log data analyses were made for the hitting number of specific ERP functions. The differences between the actual usage based on log data and users' cognitive preferences about ERP functions were analysed. Finally, the functional differences between users' perception and actual usage were suggested for some practical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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