Incheon port attained two million TEU of container throughput between 2013 and 2014 as a third port in domestic container throughput. It opened a new port in Song-do, Incheon in June 2015 to prepare for the continuing increase in container throughput.Therefore, it has provided the platform for being the major container port domestically and internationally. As the role of the new port increases, the role and direction of the Incheon port liner service network attracts attention. This study analyzes the centrality of the Incheon port liner service network by using SNA (Social Network Analysis), which was introduced in the maritime economics area recently, focusing on the Incheon port liner service network. We recognize the degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality of each port and its effect on the Incheon port liner service network. The study showed that for Incheon port, the centrality of the Busan port in Korea, and the Hong Kong port, is high outside the country. This helps us determine that the hub of the Incheon port is neither Shanghai nor Singapore, which ranks first and second, respectively, on container throughput. It is also helps us to know that eastern China's ports have not played a role of the hub of the Incheon port until now because of the relatively low centrality of eastern China's ports.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.1
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pp.23-35
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2017
With the popularization of mobile devices, the number of social network service users is increasing, thereby the amount of data is also increasing accordingly. As Internet of Things environment is expanding to connect things and people, there is information much more than before. In such an environment, it becomes very important to recommend the necessary information to the user. In this paper, we propose a recommendation method that considers new users in IoT environment. In the proposed method, we recommend the information by applying the centrality-based social network analysis method to the recommendation method using the social relationships in the social IoT. We describe the seven-step recommendation method and apply them to the music circle scenario of the IoT environment. Through the music circle scenario, we show that we can recommend more suitable information to new users in the IoT environment than the existing recommendation method.
The purpose of this study, decision factors about network characteristics among Social Welfare service organizations and individuals are defined to obtain proper empirical bases for building systematic human service network in the local community bases. As results of analysis, Firstly The order of density is shown as follows the information exchange, the client refer, the resource exchange. Secondly The result about the analysis whether the level factor of the organizational members and organizations affect positively is summarized as follows.it is shown that the number of meeting, organizational type, the prior experience of networking affect positively.
In a new age of smart tourism, free independent travelers (FITs) choose their travel routes in a more diversified and less predictable way with the aid of smart services. This paper focuses on the movements of Chinese outbound FITs in the U.S. in the year of 2018. 110 places to visit (destinations) extracted from 122 travel routes recommendations on Qyer.com, a major online travel community in China, are analyzed with social network analysis (SNA). Based on the results of SNA, employing degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, network visualization, and cluster diagram methods, some preferred cities and natural attractions outside city centers (i.e., New York City (NYC), Los Angeles, San Francisco, Washington D.C., and Niagara Falls) are identified. Moreover, it is found that NYC in the East and Los Angeles in the West play a major role in the movements of Chinese FITs. This study contributes to the body of knowledge on tourist destination movements and provides valuable implications for smart service development in the tourism and hospitality industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.11
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pp.241-254
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2013
The purpose of this study is to analyse the effects of social network service on the collaborative learning. Four groups were categorized depending on the use of different types of the social network services - Kakao Talk, Facebook, both Kakao Talk and Facebook, and unused group. A preliminary test revealed that there was no difference in mobile efficacy, career decision making self-efficacy, course interest among the four groups. In the post test, the groups that used either Kakao Talk group or the group that used both Kakao Talk and Facebook retained significantly higher average score in team collaboration scale than Facebook group and unused group. The analysis of the messages in Facebook exhibited that the group used both Kakao Talk and Facebook generated larger number of messages, read, replies, clicks of "good" than the groups used only Facebook. These results strongly support the statistical significance.
Vu, Duc Tiep;N., Gde Dharma;Kim, Kyungbaek;Choi, Deokjai
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.114-116
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2016
Recently, SDN and NFV technology have been developed actively and provide enormous flexibility of network provisioning. The future network services would generally involve many different types of services such as hologram games, social network live streaming videos and cloud-computing services, which have dynamic service requirements. To provision networks for future services dynamically and efficiently, SDN/NFV orchestrators must clearly understand the service requirements. Currently, network provisioning relies heavily on QoS parameters such as bandwidth, delay, jitter and throughput, and those parameters are necessary to describe the network requirements of a service. However it is often difficult for users to understand and use them proficiently. Therefore, in order to maintain interoperability and homogeneity, it is required to have a service abstraction layer between users and orchestrators. The service abstraction layer analyzes ambiguous user's requirements for the desired services, and this layer generates corresponding refined services requirements. In this paper, we present our initial effort to design a Smart Service Abstraction Layer (SmSAL) for future network architecture, which takes advantage of machine learning method to analyze ambiguous and abstracted user-friendly input parameters and generate corresponding network parameters of the desired service for better network provisioning. As an initial proof-of-concept implementation for providing viability of the proposed idea, we implemented SmSAL with a decision tree model created by learning process with previous service requests in order to generate network parameters related to various audio and video services, and showed that the parameters are generated successfully.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.2
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pp.111-120
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2016
Prior knowledge about the SNS (Social Network Services) datasets is often required to conduct valuable analysis using social media data. Understanding the characteristics of the information extracted from SNS datasets leaves much to be desired in many ways. This paper purposes on analyzing the detail of the target social network services, Twitter, Instagram, and YouTube to establish the spatial informatization process to integrate social media information with existing spatial datasets. In this study, valuable information in SNS datasets have been selected and total 12,938 data have been collected in Seoul via Open API. The dataset has been geo-coded and turned into the point form. We also removed the overlapped values of the dataset to conduct spatial integration with the existing building layers. The resultant of this spatial integration process will be utilized in various industries and become a fundamental resource to further studies related to geospatial integration using social media datasets.
Do Soon Kwon;Seong Jun Kim;Jung Eun Kim;Hye In Jeong;Ki Seok Lee
Information Systems Review
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v.18
no.3
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pp.209-233
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2016
Internet companies that utilize social network have increased in number. The introduction of diverse social media services facilitated innovative changes in e-business. Social network service (SNS), which is a domain of social media, is a web-based service designed to strengthen human relations in the Internet and build new social relations. The remarkable growth of social network services and the profit generation and perception of this service are the new growth engines of this digital age. Given this development, many global IT companies views SNS as the most powerful form of social media. Thus, they invest efforts to develop business models using SNS.2) This study verifies the impact of privacy exposure in SNS as a result of privacy invasion. This study examines the purpose of using the SNS and user's awareness of the significance of personal information, which are key factors that affect self-disclosure of personal information. This study utilizes theory of reasoned action (TRA) to provide a theoretical platform that describes the specific behavior and emotional response of individuals. This study presents a research model that considers negative attitude (negatude). In this model, self-disclosure in SNS is considered a TRA. TRA is a subjective norm, a behavioral intention, and a key variable of exposure behavior. A survey was conducted on college students at Y university in Seoul to empirically verify the research model. The students have experiences in using SNS. A total of 198 samples were collected. Path analysis was applied to analyze the relations of factors. The results of path analysis show the statistically insignificant impact of privacy invasion on negatude, subjective norm, behavioral intention, and exposure behavior. The impact of unrecognized privacy invasion was also considered insignificant. The impacts of intention to use SNS on negatude, subjective norm, behavioral intention, and exposure behavior was significant. A significant impact was also found for the significance of personal information on subjective norm, behavioral intention, and exposure behavior, whereas the impact on negatude was insignificant. The impact of subjective norm on behavioral intention was significant. Lastly, the impact of behavioral intention on exposure behavior was insignificant. These findings are significant because the study examined the process of self-disclosure by integrating psychological and social factors based on theoretical discussion.
In these days, along with the extreme popularity of online social network services, it becomes an important problem understanding the role of social network in the research of message dissemination. Past studies of message dissemination over online social network services mostly consider the coverage of message dissemination and the methods to maximize it. But, these works lack of the consideration of the impact of multi channel social network, which has multiple communication channel with distinct properties of message transfer and various users with distinct channel preferences. In this paper, the new message dissemination model over multi-modal multi-channel social network, the Delay Weighted Independent Cascade Model, is proposed. The proposed model considers various channels including online social network service, email, SMS messaging, phone and mouth-to-mouth and their distinct message transfer properties. In order to consider the various user properties, the different value of probability of forwarding a message and the different preference of communication channel is considered. Moreover, the proposed model considers the distribution of user location and allows to analyze the properties of message dissemination under various scenarios. Based on the proposed model, a message dissemination simulator is generated and the message disseminations on various scenarios are analyzed.
Jo, Youngho;Woo, Jincheol;Lee, Hyunwoo;Cho, Ayoung;Whang, Mincheol
Journal of the HCI Society of Korea
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v.12
no.2
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pp.13-19
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2017
Various life-logging based on cloud service have developed social network according to the advanced technology of smartphone and wearable device. Daily digital life on social networks has been shared information and emotion and developed new social relationships. Recent life-logging has required social relationships beyond extension of personal memory and anonymity for privacy protection. This study is to determine social network group by using life-logging data obtained in daily lives and to categorize emotion behavior with anonymity guarantee. Social network group was defined by grouping similar representative emotional behavior. The public's patterns and trends was able to be inferred by analyzing representative emotion and behavior of the social groups network.
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