Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.3
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pp.11-17
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2011
In this paper, we propose method of the social scenario generation that maximize public`s participation taking advantage of a Social Network Service technology to overcome limit of scenario generation formed in existent analog space. The method is novel because digital technology was used only in storytelling, and never used in improving the quality of information introducing in scenario generation. Existent scenario generation was apt to lean in subjective thinking of individual and when handle story of professional field, there was difficulty because it was writer individual`s generation. Entrance on the stage of digital scenario generation programs was standardized form of scenario, but This limitation did not still solve. Therefore, whatever make scenario in digital space, scenario generation is still depending on only writer individual`s ideas. By method that overcome this limit, we propose social scenario generation that use SNS that writer can accommodate opinions of many people and relevant informations up to date.
Purpose: This study aims to explore the feasibility of expanding complex wards to provide efficient hospital management and high-quality medical services to local residents of Gangneung Medical Center (GMC). Research Design, Data and Methodology: There are four research designs to achieve the research objectives. We analyzed Big Data for 3 months on Social Network Services (SNS). A questionnaire survey conducted on 219 patients visiting the GMC. Surveys of 20 employees of the GMC applied. The feasibility to expand the GMC ward measured through Focus Group Interview by 12 internal and external experts. Data analysis methods derived from various surveys applied with data mining technique, frequency analysis, and Importance-Performance Analysis methods, and IBM SPSS statistical package program applied for data processing. Results: In the result of the big data analysis, the GMC's recognition on SNS is high. 95.9% of the residents and 100.0% of the employees required the need for the complex ward extension. In the analysis of expert opinion, in the future functions of GMC, specialized care (△3.3) and public medicine (△1.4) increased significantly. Conclusion: GMC's complex ward extension is an urgent and indispensable project to provide efficient hospital management and service quality.
This study derived from 5 variables(information, product diversity, communication possibility, responsiveness, price) of service quality on social commerce from literature studies and set up the research model and hypotheses. The 167 questionnaires are used in this analysis. The results were as follows: first, all the variables had positive influences upon satisfaction except responsiveness. Second, all the variables had positive influences upon repurchase intention except price. Third, the satisfaction of social commerce had a positive influence upon repurchase intention. This study suggested the strategic implications to induce customers satisfaction and repurchase intention after analyzing critical factors about service quality of social commerce.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.145-149
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2018
This paper introduces a method of sending and registering SMS using mobile LBS (Local Based Service) in social network service environment. This method acquires the location of the target person and object through the API and LBS, constructs the SMS based on the obtained information, and transmits and registers the SMS in the mobile environment. The composition of the SMS is the personal information of the object to be searched, the current position and the position of the object. Therefore, the user can quickly and accurately grasp the brief items and locations of objects to be searched through SMS. Also, Today we will improve the quality of life by providing upgraded service for shortening of appointment time and delivery.
In this paper, our goal is to investigate the influencing factors on the online-based interpersonal relationships formation of the SNS users. To achieve this, first, we collected the influencing factors on the online-based interpersonal relationships, conducted survey, and then we analyzed the data with the PLS(Partial Least Square) and structural equation. As a result, we verified the main cause of factors as personal, relational and environmental factors and 8 kinds of detailed factor as social attraction, physical attraction, informational post, reciprocality, similarity, contents quality, web appearance and perceived spatiality are the influencing factors on the online-based interpersonal relationships dimensions. Finally, these factors were proposed as the influencing factors on the online-based interpersonal relationships formation of the SNS users.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.2
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pp.195-203
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2018
With the explosion of SNS(social network services) users, the social commerce market has emerged as a new consumer market, and will continue to grow in recent years. Despite the market environment, however, studies are lacking as to the causes of frustration that are hurting social commerce activation. This study is based on the 'Hezbollah' 2 Factor Theory and is a study of social commerce users' satisfaction and frustration factors. For this purpose, social commerce site characteristics and user characteristics were first derived from interviews and literature reviews to confirm their relationship to satisfaction and dissatisfied products. The results showed that the price discount rate, diversity, regional infrastructure, and e-commerce familiarity resulted in the impact on the definition of satisfaction, while the price discount rate, interoperability and innovation resulted in the definition of unsatisfactory goods. It also showed that satisfaction affects the definition of intended use. In particular, the price discount rate was found to be the only factor affecting the definition of unsatisfactory as well as affecting the definition of satisfaction.
Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.
Affiliate marketing is classified as a type of online advertising, where merchants share a percentage of sales revenue generated by each customer, who visited the company's website via a content provider. Content provider, referred to as an affiliate, usually places an online advertisement at its website. For the past few years, there have been a lot of companies or individuals who participate in affiliate marketing. Generally speaking, most of them have websites and post the merchant's ads on their own websites. However, building and maintaining websites have some technology requirements. The widespread use of Social Network Service (SNS), especially microblog-based SNS such as Twitter and Sina Weibo, provides opportunities for individuals who want to be content providers of affiliate marketing. Since information spreads quickly on microblog-based SNS and the easy in targeting customers, it is both an effective and an efficient tool to do affiliate marketing. The relationship between a content provider and the potential customer, which is referred as "tie strength", is quite an important issue in such situation. This paper proved that service characteristics of the microblog-based SNS (security, community drivenness and navigability) and content quality all had positive influence on click-through intention, while tie strength played a moderating role. For the group with strong tie, tie strength is crucial in influencing click-through intention. While for the weak tie group, content quality was very important. Finally, we proposed some implications for both academics and practitioners.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.398-398
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2022
최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2008.10b
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pp.218-234
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2008
중국은 2008년 현재 메신저 이용자 수와 블로그 등의 웹 2.0 이용자 수에 있어서 세계 1위이다. 그리고 중국의 2007년 850억 달러의 인터넷 디지털 시장은 2015년에 2640억 달러로 성장할 전망이다. 이와 같이 인터넷 시장의 규모와 성장 가능성으로 인해 중국 인터넷 비즈니스의 중요성이 높아지고 있다. 이러한 필요성에 따라서 본 연구에서는 중국의 인터넷 동향 중에서 가장 큰 주목을 끌고 있는 웹 2.0 기반의 사회 연결망 서비스 분야에서 다음 세 가지의 연구 질문을 설정하고 그 답을 찾아보았다. 첫째, 중국 사회 연결망 서비스의 주요 특징은 무엇인가? 이러한 질문에 답하기 위해 본 연구에서는 문헌연구를 바탕으로 중국의 대표적인 사회 연결망 서비스 업체로 Tencent QQ와 Sina Poco를 살펴보았고, 중국 사회 연결망 서비스 이용자의 가입 이유, 갱신 이유, 주요 내용, 유상 서비스에 대한 태도 등을 살펴보았으며, 중국 인터넷 사용자의 집단별 특징에 대해 살펴보았다. 둘째, 중국 사회 연결망 서비스의 이용에 영향을 미치는 주요 요인들은 무엇인가? 이러한 질문에 답하기 위해 동기부여이론, TAM 이론. 관련 선행연구 등을 검토하여 중국 사회 연결망 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들로서 사용자 참여, 사회적 영향, 네트워크 효과, 유용성, 시스템 품질 등을 도출하였고 PLS를 이용한 데이터 분석을 통해 검증하였다. 검증결과, 사회 연결망 서비스 이용에 유용성이 가장 큰 영향을 미치고, 다음으로 네트워크 효과, 사용자 참여, 시스템 품질 순으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 사회적 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 중국과 한국은 어떠한 점에서 차이가 있는가? 가장 두드러진 차이는 사회적 영향에 있어서 한국은 유의 적인데 비해 중국이 유의적이지 않다는 점이다. 이는 한국과 중국 사이에 국가 문화적 차이가 존재하기 때문에 발생했다고 생각할 수도 있고, 중국이 인터넷 성장기에 있는데 비해 한국은 인터넷 성숙기에 있는 등의 기술적, 사회적, 경제적 발달 과정상의 차이에 의한 것이라고도 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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