One of the most important parts of the user experience in mobile device interaction is navigation design. Navigation design plays a key role in enabling users to perform their desired functions and to access the information and content they need by mobile applications. In this process, differences in cultural characteristics and backgrounds of users may affect the navigation design, and thus the user experience may represent a significant difference. This study compared the navigation design of popular mobile shopping applications in China and the United States to examine the differences and analyzed the reasons. Based on this comparison, we proposed that the Chinese preferred rich information, colorful images and various menu styles, while Americans preferred simple designs, layouts and limited types of menu. In addition, two types of mobile shopping application navigation design schemes reflecting cultural characteristics were evaluated to examine the difference of Chinese and American users' preference, and the validity of our study was verified based on the results.
Even though the performance of microprocessor is improved continuously, the performance improvement of computing system becomes hard to increase, in order to some drawbacks including increased power consumption. To solve the problem, general-purpose computing on graphics processing units(GPGPUs), which execute general-purpose applications by using specialized parallel-processing device representing graphics processing units(GPUs), have been focused. However, the characteristics of applications related with graphics is substantially different from the characteristics of general-purpose applications. Therefore, GPUs cannot exploit the outstanding computational resources sufficiently due to various constraints, when they execute general-purpose applications. When designing GPUs for GPGPU, memory system is important to effectively exploit the GPUs since typically general-purpose applications requires more memory accesses than graphics applications. Especially, external memory access requiring long latency impose a big overhead on the performance of GPUs. Therefore, the GPU performance must be improved if hierarchical memory architecture which can reduce the number of external memory access is applied. For this reason, we will investigate the analysis of GPU performance according to hierarchical cache architectures in executing various benchmarks.
This study is about a method of extracting a summary from a news article in consideration of the importance of each sentence constituting the article. We propose a method of calculating sentence importance by extracting the probabilities of topic sentence, similarity with article title and other sentences, and sentence position as characteristics that affect sentence importance. At this time, a hypothesis is established that the Topic Sentence will have a characteristic distinct from the general sentence, and a deep learning-based classification model is trained to obtain a topic sentence probability value for the input sentence. Also, using the pre-learned ELMo language model, the similarity between sentences is calculated based on the sentence vector value reflecting the context information and extracted as sentence characteristics. The topic sentence classification performance of the LSTM and BERT models was 93% accurate, 96.22% recall, and 89.5% precision, resulting in high analysis results. As a result of calculating the importance of each sentence by combining the extracted sentence characteristics, it was confirmed that the performance of extracting the topic sentence was improved by about 10% compared to the existing TextRank algorithm.
After COVID-19, communication through online platforms has increased, leading to an accumulation of massive amounts of conversational text data. With the growing importance of summarizing this text data to extract meaningful information, there has been active research on deep learning-based abstractive summarization. However, conversational data, compared to structured texts like news articles, often contains missing or transformed information, necessitating consideration from multiple perspectives due to its unique characteristics. In particular, vocabulary omissions and unrelated expressions in the conversation can hinder effective summarization. Therefore, in this study, we restructured by considering the characteristics of Korean conversational data, fine-tuning a pre-trained text summarization model based on KoBART, and improved conversation data summary perfomance through a refining operation to remove redundant elements from the summary. By restructuring the sentences based on the order of utterances and extracting a central speaker, we combined methods to restructure the conversation around them. As a result, there was about a 4 point improvement in the Rouge-1 score. This study has demonstrated the significance of our conversation restructuring approach, which considers the characteristics of dialogue, in enhancing Korean conversation summarization performance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.786-789
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2015
Recent concept of smart wort which is advanced from that of existing smart work means the task performance method in which we can provide the highest value to our customers by accomplishing the customer-oriented business creatively, innovatively and quickly. New concept of smart work can come through adding multiple intelligence theory and open innovation to social media technologies which have the characteristics of high connectivity, collective intelligence, rapid feedback. In accordance with the evolution of smart work concept, it is necessary to make the plan and strategy on R&D and standardization through the analysis of key technologies in order to realize the advanced smart work and secure a leading position in smart work market. Accordingly, In this paper, we propose standardization tasks and technologies which our country can lead and present a long-term driving directions by analyzing the conceptual change of smart work, technology trends and standardization trends.
In this paper, the FIDO (Fast IDentity Online) transaction certification platform was proposed for applying the DID (Decentralized ID) of blockchain with home shopping channels to the IPTV service providers based on the Remocon (Remote Control). In this case, the DID based smart remocon applies biometric identification techniques for personal identification. These individual DID smart remote controls apply distributed ID blockchain, enabling home shopping viewers to conduct reliable ratings surveys through the detection of channel changed information. In addition, this smart remocon utilizes the product purchased information history on home shopping channels, allowing IPTV's home shopping viewers to compare the same broadcasted production information on all channels by blockchain technique and their production characteristics. IPTV service providers can process home shopping order/authorization informations in one-stop service via a number of home shopping broadcasting companies, and DID smart remote controls for home shopping viewers with the checking results of their real-time online access to confirm the FIDO2.0 transaction certification homepage. Thus, the FIDO transaction authentication platforms of IPTV service provider(Telecommunication company) can be expected to improve the benefits of home shopping customers, and to reduce the broadcasting companies' burden of payment, too.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.3
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pp.61-65
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2018
A Location Register(LR) system manages each subscriber's location information, which continuously changes in mobile cellular network. For this purpose, the LR database system provides backup management facilities. The objectives of this paper are to identify the problems of the current LR system through rigorous analysis, to suggest solutions to them. I proposed efficient backup methods that takes into account the characteristics of LR database transactions. In the proposed backup method, I use two kinds of dirty flags in order to solve the performance degradation problem caused by frequent registration- location operations.
This study discusses crossmedia storytelling strategy plans by utilizing N-Screen service. It conceptualizes the definitions of N-Screen service in terms of smart contents. Related previous researches are extensively introduced to clarify how N-Screen service would be different from previous similar services. Most domestic N-Screen services have adopted OSMU method which provides the same contents from various platforms. It is, however, centered only on a development company's one-sided service and neglects to reflect the characteristics of a media or platform. In this light of gap, this study introduces ASMD method which is based on cross media. By providing right contents services according to types of smart media and enhancing a user's participation, users can enjoy a variety of entertainment and rich contents experiences and development companies can expect better promotion effects and an increase in sales. Finally, this study argues for strategies of crossmedia storytelling by using ASMD method, based on both domestic and overseas examples of contents development with crossmedia. As more and more diverse forms of media and platform would be introduced in the future, new strategies and perspectives would be imperative to cope with new environment. Conventional OSMU method bears inherent limitations to cover the range of N-Screen application. This study discusses the ways to mitigate the limitations by proposing ASMD method with crossmedia.
What Michel Foucault has interpreted about Jeremy Bentham' Panopticon in the point of power relationship of ones's gaze is put in comparison with the characteristics shown in the modern media and mutual meanings are interpreted in the respect of a power relationship of modern gaze. Modern people communicating through media are placed in certain type of power relationship. This study analyzed the difference of it in the respect of the power of gaze in Panopticon and the consumption of information. Panopticon assumes single-network supervision, that is, one-way gaze. However, in modern media, interactive communication is possible based upon the development of information telecommunication technology. Therefore, this study aims to compare and study modern single-network supervision and multi-networks supervision based on information telecommunication technology. The development of various media such as internet, mobile phone and smart card has changed the single-network supervision system structured since modern times into the multi-network supervision system. 'Gaze-power' presented in the relationship to media enables us to discuss the problem of mutual receptiveness, the presence of various powers according to information structure and consumption power. In particular, the form provided by modern media has the complexity of mutual communication in the relationship of multi-networks, rather not assuming only one-way nature of single-network. Therefore, the approach of communication issue provided by modern media in the respect of multi-networks relationship was done by the power relationship of gaze in the respect of information communication. Gaze determines the power of watching. In addition, the visualization format aims at the power.
As understanding sudden climate change and agricultural productivity becomes increasingly important due to global warming, soil moisture prediction is emerging as a key topic in agriculture. Soil moisture has a significant impact on crop growth and health, and proper management and accurate prediction are key factors in improving agricultural productivity and resource management. For this reason, soil moisture prediction is receiving great attention in agricultural and environmental fields. In this paper, we collected and analyzed open field environmental data using a pilot field through random forest, a machine learning algorithm, obtained the correlation between data characteristics and soil moisture, and compared the actual and predicted values of soil moisture. As a result of the comparison, the prediction rate was about 92%. It was confirmed that the accuracy was . If soil moisture prediction is carried out by adding crop growth data variables through future research, key information such as crop growth speed and appropriate irrigation timing according to soil moisture can be accurately controlled to increase crop quality and improve productivity and water management efficiency. It is expected that this will have a positive impact on resource efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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