International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.3
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pp.427-433
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2024
This study aims to develop a personalized music digital therapeutic based on MBTI personality types and apply it to depression treatment. In the data collection stage, participants' MBTI personality types and music preferences were surveyed to build a database, which was then preprocessed as input data for the KNN model. The KNN model calculates the distance between personality types using Euclidean distance and recommends music suitable for the user's MBTI type based on the nearest K neighbors' data. The developed system was tested with new participants, and the system and algorithm were improved based on user feedback. In the final validation stage, the system's effectiveness in alleviating depression was evaluated. The results showed that the MBTI personality type-based music recommendation system provides a personalized music therapy experience, positively impacting emotional stability and stress reduction. This study suggests the potential of nonpharmacological treatments and demonstrates that a personalized treatment experience can offer more effective and safer methods for treating depression.
Annual total values and thereby assets values of natural resources are determined by sample household WTP estimates and the extent of market. In the current domestic practice of CVM, total numbers of national households were used as the target population to measure total economic values including non-use values. This study proposed an alternative method of calculating potential user groups based on distributions of residential area of visitors in the sample using 4 provincial parks in the Chon Buk area as cases. The sample mean of WTP of Moak Mt. visitors, who are mostly from the nearby Chon Buk provincial area, was estimated to be about 8,215 won. On the other hand, the mean of WTP of Sun Woon Mt., whose visitors are evenly distributed from all over the country, was about 4,693 won. When applied national households as the target population, annual total benefits and thereby asset values of Moak Mt. was high enough to be 86 billion and 1.6 trillion won respectively. However, those of Sun Woon Mt. was low to be 52 billion and 1 trillion. On the contrary, when applied potential user groups of each park as the extent of market, annual total benefits and asset values of Sun Woon Mt. was reversed to be high--23 billion won and 400 billion won respectively. However, those of Moak Mt. was lowered to be 10 billion won and 200 billion won. Furthermore, asset values of the same park were differed by 2 to 8 times according to the way of setting the extent of market.
This study employs text mining techniques to compare user responses across various Over-The-Top (OTT) service platforms. The primary objective of the research is to understand user satisfaction with OTT service platforms and contribute to the formulation of more effective review strategies. The key questions addressed in this study involve identifying prominent topics and keywords in user reviews of different OTT services and comprehending platform-specific user reactions. TF-IDF is utilized to extract significant words from positive and negative reviews, while BERTopic, an advanced topic modeling technique, is employed for a more nuanced and comprehensive analysis of intricate user reviews. The results from TF-IDF analysis reveal that positive app reviews exhibit a high frequency of content-related words, whereas negative reviews display a high frequency of words associated with potential issues during app usage. Through the utilization of BERTopic, we were able to extract keywords related to content diversity, app performance components, payment, and compatibility, by associating them with content attributes. This enabled us to verify that the distinguishing attributes of the platforms vary among themselves. The findings of this study offer significant insights into user behavior and preferences, which OTT service providers can leverage to improve user experience and satisfaction. We also anticipate that researchers exploring deep learning models will find our study results valuable for conducting analyses on user review text data.
Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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pp.583-591
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2011
A number of Brain-Computer Interface (BCI) studies have been performed to assess the cognitive status through EEG signal. However, there are a few studies trying to prevent user from unexpected safety-accident in BCI study. The EEGs were collected from 19 subjects who participated in two experiments (rest & event-related potential measurement). There was significant difference in EEG changes of both spontaneous and event-related potential. Beta power and P300 latency may be useful as a biomarker for prevention of response to safety-accident.
A number of Brain-Computer Interface (BCI) studies have been performed to assess the cognitive status through EEG signal. However, there are a few studies trying to prevent user from unexpected safety-accident in BCI study. The EEGs were collected from 19 subjects who participated in two experiments (rest & event-related potential measurement). There was significant difference in EEG changes of both spontaneous and event-related potential. Beta power and P300 latency may be useful as a biomarker for prevention of response to safety-accident.
Bandwidth Trading(BT) represents a potential market with over 1 trillion USD across the world and high growth potential. BT is also likely to accelerate globalization of the telecommunications industry and massive restructuring driven by unbundling rush. However, systematic researches on BT remain at an infant stage. This study starts with structure analysis of the Internet industry, and discusses significance of Internet interconnection with respect to BT Issues. We also describe the bandwidth commoditization trends and review technical requirements for effective Internet interconnection with BT capability. Taking a step further, this study explores the possibility of improving efficiency of network providers and increasing user convenience by developing an architectural prototype of Hub-&-Spoke interconnection model required to facilitate BT. The BT market provides an Innovative base to ease rigidity of two-party contract and Increase service efficiency. However, as fair, efficient operation by third party is required, this research finally proposes an exchanging hub named NIBX(New Internet Business eXchange).
Android's inter-application access enriches its application ecosystem. However, it exposes security vulnerabilities where end-user data can be exploited by attackers. While existing techniques have focused on minimizing the risks of inter-application access, they either suffer from inaccurate risk detection or are primarily available to expert users. This paper introduces a novel technique that automatically analyzes potential risks between a set of applications, aids end-users to effectively assess the identified risks by crowdsourcing assessments, and generates an access control policy which prevents unsafe inter-application access at runtime. Our evaluation demonstrated that our technique identifies potential risks between real-world applications with perfect accuracy, supports a scalable analysis on a large number of applications, and successfully aids end-users' risk assessments.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.2
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pp.387-394
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2006
In Korea, a proton linear accelerator complex is being built as a part of the 21st Century Frontier Projects. Contingent valuation method (CVM) is a main evaluation method of nonmarket goods for which markets either do not exist at all or do exist only incompletely. This study shows the method can be applied to the benefit assessment of the proton accelerator complex. Using the discrete choice CVM method, this study estimates the willingness-to-pay (WTP) of a would-be user for the proton accelerator complex as 20,133 won per month.
The entire construction safety is significantly influenced by proper uses of temporary structures. However, in current practices, temporary structures are used without sufficient planning and analysis on their impact on safety. Consequently, problems in worker safety and loss of productivity are frequently caused related to temporary structures. This paper introduces an approach that uses Building Information Modeling (BIM) to automatically create temporary structures as part of construction plans and identifies potential safety hazards related to the temporary structures. In this study, the type of temporary structure is limited to scaffolding. Automation algorithms were developed and applied to (1) analyze daily construction site conditions (2) create required scaffolding objects, and (3) identify potential safety hazards related to scaffolding. A case study using a real-world construction project demonstrated that scaffolding objects were properly created based on user-input and potential safety hazards were successfully identified without human intervention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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