Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.16
no.2
/
pp.83-91
/
2011
Much research has been conducted on the e-learning systems for recommending a learning content to a student based on the difficulty of it. The difficulty is one of the most important factors for selecting a learning content. In the existing learning content recommendation systems, the difficulty of a learning content is determined by the creator. Therefore, it is not easy to apply a standard rule to the difficulty as it is determined by a subjective method. In this paper, we propose an ontology-based method for determining the difficulty of a learning content in order to provide an objective measurement. Previously, ontologies and knowledge maps have been used to recommend a learning content. However, their methods have the same problem because the difficulty is also determined by the creator. In this research, we use an ontology representing the IS-A relationships between words. The difficulty of a learning content is the sum of the weighted path lengths of the words in the learning content. By using this kind of difficulty, we can provide an objective measurement and recommend the proper learning content most suitable for the student's current level.
Purpose Product characteristics and price value in website have strongly effects on customer satisfaction. Especially, in the online shopping site, the scarcity limits the customer's opportunity to purchase the product. Thus scarcity has been proposed as a important factor that makes the customer highly aware of the merchantability of the product. The scarcity in the web store is used as an important variable to make purchasing decisions of users easier by psychological pressure. In the case of scarce products with price discounts in online commerce, advertising formats that highlight scarcity value in the web commerce market are very effective in enhancing purchase intentions of consumers. Unlike offline stores, the importance of scarcity becomes more important when reflecting the characteristics of online commerce. Therefore, this study intends to confirm the influence of the degree of price discounts and scarcity information presented by Web sites on consumer purchase behavior in Web purchase behavior. Design/methodology/approach This study conducted a web-based experimental study on price sensitivity and price discount. Therefore, we created experimental web-sites that offer two stimuli according to the discount rate. The 200 respondents were randomly assigned. The stimuli were fictitious based on tourism products. The first stimulus presented the price discount(15% discount) with basic explanation about the package of the tourist package. The stimuli assigned to the second group were used for groups with high price discount intensity(65% discount). In this way, the two stimuli clearly distinguished the level of price discount intensity. This paper conducted t-test analysis and structural equation to analyze the experiemental results after confirming the reliability and validity. Findings The results of this study are as follows. The difference in price discount intensity (15% vs 65%) with scarcity showed the mean difference among all the variables. Therefore, this study concluded that there is a significant difference between the price discount of 15% and 65% for the acquisition value and transaction value of users. In particular, consumers' purchase intention is greater and product recommendation intensity is stronger when the price discount is 65%. As a result, the high degree of the price discount intensity with scarcity exerts a greater influence on consumers' purchase intentions. Product scarcity also have a significant impact on perceived value of users. Therefore, purchase intention of customers increases when perceived value increases their profit and pleasure feeling.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.10
no.3
/
pp.511-516
/
2006
In this raper, we propose the Sequentiel Couleur Avec Memoire or Sequential Color with Memory (SECAM) video encoder system using modified anti-cloche filters and the SECAM video decoder system using a band pass filter (BPF) and an error-free square root. The SECAM encoder requires an anti-cloche filter recommended by International Telecommunication Union-Recommendation (ITU-R) Broadcasting service Television (BT) 470. However, the design of the anti-cloche filter is difficult because the frequency response of the anti-cloche filter is very sharp around rejection-frequency area. So, we convert the filter into a hish pass filter (HPF) by shifting the rejection frequency of 4.286MHz to 0Hz frequency. The design of HPF becomes very easy, compared to that of the anti-cloche filter. The proposed decoder also uses an error-free square root, two differentiators and trigonometric functions to extract color-component information of Db and Dr accurately from frequency modulation (FM) signals in SECAM systems. Also, the BPF in decoder it used for removing color noise in chrominance and dividing CVBS into chrominance and luminance. The proposed systems are experimentally demonstrated with Altera FPGA APEX20KE EP20K1000EBC652-3 device and TV sets.
This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.
Collaborative Filtering (CF), one of the most successful technologies among recommender systems, is a system assisting users in easily finding the useful information. However, despite its success and popularity, CF encounters a serious limitation with quality evaluation, called cold start problems. To alleviate this limitation, in this paper, we propose a unique method of building models derived from explicit ratings and applying the models to CF recommender systems. The proposed method is divided into two phases, an offline phase and an online phase. First, the offline phase is a building pre-computed model phase in which most of tasks can be conducted. Second, the online phase is either a prediction or recommendation phase in which the models are used. In a model building phase, we first determine a priori predicted rating and subsequently identify prediction errors for each user. From this error information, an error-reflected model is constructed. The error-reflected model, which is reflected average prior prediction errors of user neighbors and item neighbors, can make accurate predictions in the situation where users or items have few opinions; this is known as the cold start problems. In addition, in order to reduce the re-building tasks, the error-reflected model is designed such that the model is updated effectively and users'new opinions are reflected incrementally, even when users present a new rating feedback.
In a situation where the use and introduction of Large Language Models (LLMs) is expanding due to recent developments in generative AI technology, it is difficult to find actual application cases or implementation methods for the use of internal company data in existing studies. Accordingly, this study presents a method of implementing generative AI services using the LLM application architecture using the most widely used LangChain framework. To this end, we reviewed various ways to overcome the problem of lack of information, focusing on the use of LLM, and presented specific solutions. To this end, we analyze methods of fine-tuning or direct use of document information and look in detail at the main steps of information storage and retrieval methods using the retrieval augmented generation (RAG) model to solve these problems. In particular, similar context recommendation and Question-Answering (QA) systems were utilized as a method to store and search information in a vector store using the RAG model. In addition, the specific operation method, major implementation steps and cases, including implementation source and user interface were presented to enhance understanding of generative AI technology. This has meaning and value in enabling LLM to be actively utilized in implementing services within companies.
Social media-based communication has become crucial part of our personal and official lives. Therefore, it is no surprise that social media sentiment analysis has emerged an important way of detecting potential customers' sentiment trends for all kinds of companies. However, social media sentiment analysis suffers from huge number of sentiment features obtained in the process of conducting the sentiment analysis. In this sense, this study proposes a novel method by using Bayesian Network. In this model MBFS (Markov Blanket-based Feature Selection) is used to reduce the number of sentiment features. To show the validity of our proposed model, we utilized online review data from Yelp, a famous social media about restaurant, bars, beauty salons evaluation and recommendation. We used a number of benchmarking feature selection methods like correlation-based feature selection, information gain, and gain ratio. A number of machine learning classifiers were also used for our validation tasks, like TAN, NBN, Sons & Spouses BN (Bayesian Network), Augmented Markov Blanket. Furthermore, we conducted Bayesian Network-based what-if analysis to see how the knowledge map between target node and related explanatory nodes could yield meaningful glimpse into what is going on in sentiments underlying the target dataset.
Soojeong Kim;Chanhee Kwak;Minhyung Lee;Junyeong Lee;Heeseok Lee
Information Systems Review
/
v.22
no.2
/
pp.25-41
/
2020
Along with the expectation about 5G network commercialization, interests in realistic and immersive media industries such as virtual reality (VR) are increasing. However, most of studies on VR still focus on video technologies instead of factors for popularity and consumption. Thus, the main objective of this research is to identify meaningful factors, which affect the view counts of VR videos and to provide business implications of the content strategies for VR video creators and service providers. Using a regression analysis with 700 VR videos, this study tries to find major factors that affect the view counts of VR videos. As a result, user assessment factors such as number of likes and sicknesses have a strong influence on the view counts. In addition, the result shows that both general information factors (video length and age) and content characteristic factors (series, one source multi use (OSMU), and category) are all influential factors. The findings suggest that it is necessary to support recommendation and curation based on user assessments for increasing popularity and diffusion of VR video streaming.
The development and generalization of the Internet increased the popularity of food delivery service applications in Korea. The food delivery market based on online-to-offline service is growing rapidly. This study compares the usability of Korean food delivery service application between that of Chinese food delivery service application. This study suggests improvement points for Korean food delivery service applications. To conduct this study, we explore the status of various food delivery service applications and conduct interviews and surveys based on the honeycomb model developed by Peter Morville. This study obtained the following results. First, all restaurants participating in the Korean food delivery service must be able to accept order through the application. Second, the shopping cart function must be able to accept order of all restaurants simultaneously. Third, when users look for menu recommendation, their purchase history and shopping cart functions should appear at the first page of the website. Users should be able to perceive the improved usability of the website using those functions. Fourth, when the search window is fixed on the top of each page, users should be able to find the information they need. Fifth, the application must allow users to find the exact location of the delivery person and the estimated delivery time. Finally, the restaurants'address should be disclosed and fast delivery time should be confirmed to enhance users'trust on the application. This study contributes to academia and industry by suggesting useful insight into food delivery service applications and improving the point of food delivery service application in Korea.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
/
v.31
no.4
/
pp.636-644
/
2004
Recently, self-etching adhesive system have been developed and bonding procedures simplified into one or two steps, which are simultaneously applied to both enamel and dentin. These systems are easy to use and have the potential for good clinical success. The purpose of this study is to evaluate in vitro the microleakage on the cementum/dentin and enamel walls in composite resin restoration of Class V cavities, regarding the use of different adhesive systems. 30 human premolars were divided into 3 groups. A standardized Class V preparation was prepared on the buccal and lingual surface of each premolar. The preparation were made parallel to the cementoenamel junctions, with the gingival half of the preparation extending 1mm apical to the cementoenamel junction. After adhesive system was applied to teeth as manufacture's recommendation, hybrid resin composite was filled in bulk into the preparation and light polymerized according to manufacturer's recommendations. Specimen were stored in distilled water at $37^{\circ}C$ for 5 days and thermocycled 1000 times ($5^{\circ}C{\pm}2^{\circ}C\;and\;55^{\circ}C{\pm}2^{\circ}C)$, then immersed in a 2% methylene blue solution for 12 hours. After sectioning mesio distally through the restorations, the degree of dye penetration was scored under a stereomicroscope at ${\times}\;25$ magnification. The data were analyzed statistically using t-test and one-way ANOVA. The results were as follows: ${\cdot}$ There is no adhesive system which can prevent microleakage perfectly. ${\cdot}$ There is significant difference in microleakage between enamel margin and dentin margin (p<0.0001). ${\cdot}$ In enamel margin, self-etching primer systems did not show any significant difference comparing total-etching system. In denin margin, self-etching primer systems did not show any significant difference comparing one-bottle adhesive system used in combination with total-etching.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.