Since the introduction of e-Government in Korea, government departments and public sectors produced a diversity of electronic records. In addition, they generated new electronic records (we are called composite electronic records(CERs)) which are composed of disparate electronic records. Typical examples of CERs are the records of Social Network Services (SNS). Currently, most of the government departments in Korea uses the Facebook Page to announce their policy and to collect feedback from the people. In addition, many CERs are created and produced. However, the government of Korea has no preservation policies about CERs. It causes problems with losing or neglecting a lot of information. Therefore, we presented the type and the characteristics of CERs which are produced by government departments of Korea. Moreover, we analyze and represent the researches of CERs preservation. Finally, we proposed the mechanism to preserve of CERs in Korea.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.3
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pp.525-532
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2013
Recently. smartphones have been popularized rapidly and now located deep in our daily life, providing a variety of services from banking, SNS (Social Network Service), and entertainment to smart-work mobile office through apps. Such smartphone apps can be easily downloaded from what is known as app store which, however, bears many security issues as software developers can just as easily upload to it. Military apps will be exposed to a myriad of security threats if distributed through internet-basis commercial app store. In order to mitigate such security concerns, this paper suggests a security guidelines for establishing a military-excusive app store and security verification system which prevent the security hazards that can occur during the process of development and distribution of military-use mobile apps.
This study aims to investigate the appearance of Gyeongridangil and its related commercial streets, which seemingly serve as a place brand. Internet trend data, locational conditions, and commercial compositions were analyzed to determine the characteristics of their formation. Result showed that, as the commercial streets developed because of social network services, the street names tended to be considered as place images. In terms of locational conditions, they chose rather remote places, risking the disadvantages for their own spatial style. Interpreted within the framework of place branding, these streets seemed to identify themselves with a unique streetscape using spatial restraints as an advantage. They positioned in a niche area to avoid conflict with other commercial types and attract consumers with the image of "suppliers of trendy lifestyle", thus successfully becoming a place brand.
Nowadays, real-time devices that provide health care for a companion animal is being developed by IoT technology and its demand such as smart puppy tag is increasing. However, it is difficult for IoT devices of companion animals to process complex nature due to miniaturized hardware and constructive nature. There is a clear limit to custom advanced features like health care implementation. This paper designs an integrated platform with statistical analysis which makes it possible to customized services such as feed production, pharmaceutical production, and health care for each companion animal. Middleware that collects sensor information, customer's spending pattern and information from Social Network Service is also designed by making use of IoT devices which companion animals wear. Furthermore, the paper designed data analyzer which analyzes and refines data from collected information that can be applied to personalized services.
Kim, Ji Won;Park, Sang Min;Park, Sungho;Jeong, Harim;Yun, Ilsoo
Journal of Information Technology Services
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v.19
no.6
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pp.1-13
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2020
Recently, 80% of big data consists of unstructured text data. In particular, various types of documents are stored in the form of large-scale unstructured documents through social network services (SNS), blogs, news, etc., and the importance of unstructured data is highlighted. As the possibility of using unstructured data increases, various analysis techniques such as text mining have recently appeared. Therefore, in this study, topic modeling technique was applied to the Korea Highway Corporation's voice of customer (VOC) data that includes customer opinions and complaints. Currently, VOC data is divided into the business areas of Korea Expressway Corporation. However, the classified categories are often not accurate, and the ambiguous ones are classified as "other". Therefore, in order to use VOC data for efficient service improvement and the like, a more systematic and efficient classification method of VOC data is required. To this end, this study proposed two approaches, including method using only the latent dirichlet allocation (LDA), the most representative topic modeling technique, and a new method combining the LDA and the word embedding technique, Word2vec. As a result, it was confirmed that the categories of VOC data are relatively well classified when using the new method. Through these results, it is judged that it will be possible to derive the implications of the Korea Expressway Corporation and utilize it for service improvement.
Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify the properties of a graph by generating clusters consisting of similar vertices. Recently, large graph data is generated in diverse applications such as Social Network Services (SNS), the World Wide Web (WWW), and telephone networks. Therefore, the importance of graph clustering algorithms that process large graph data efficiently becomes increased. In this paper, we propose an effective clustering algorithm which generates clusters for large graph data efficiently. Our proposed algorithm effectively estimates similarities between clusters in graph data using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experiment with real-world data sets, we demonstrate the efficiency of our proposed algorithm by comparing with existing algorithms.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.117-126
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2013
Recently, as Social Network Services(SNS), such as Twitter, Facebook, are becoming more popular, much research has been doing on opinion mining. However, current related researches are mostly focused on sentiment classification or feature selection, but there were few studies about opinion document retrieval. In this paper, we propose a new retrieval method of short opinion documents. Proposed method utilizes previous sentiment classification methodology, and applies several features of documents for evaluating the quality of the opinion documents. For generating the retrieval model, we adopt Learning-to-rank technique and integrate sentiment classification model to Learning-to-rank. Experimental results show that proposed method can be applied successfully in opinion search.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.309-317
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2015
Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.
Recently commercialized network are getting more and more popular, bringing dramatic change to the market. We can predict the future of the E-commerce. The ongoing E-commerce and SNS (Social Networking Services)related E-commerce are increasing greatly both in Korea and China. This research tries to focus on Chinese consumers using E-commerce. The study has four findings. Firstly, the E-commerce consumers consider four factors including price, convenience, products and website, which affect the sellers' integrity. Secondly, E-commerce will affect sellers' integrity. Third, there are 4 factors which affect the sellers' integrity: service, price, products and the information. Fourth, the factors which affect the integrity of sellers are the value, happiness and practical. This study want to give some hints to the E-commerce in the overseas market in China.
Recently, through the development of IT and mobile technology, spatial information plays a role of infrastructure of the people life and the national economy. Many kinds of applications including SNS and social commerce is to leverage the spatial information for their services. In the case of domestic, spatial open platform that can provide national spatial data infrastructure services in a stable manner has been released. And many people have been interested to the open platform services. However, the open platform currently has many difficulties to analyze its service status and load in real time, because it does not hold a real-time monitoring system. Therefore, we propose a method that can analyze the real-time service status of the open platform using the analysis of the web server log information. In particular, we propose the results of the analysis as follows: amount of data transferred, network bandwidth, number of visitors, hit count, contents usage, and connection path. We think the results presented in this study is insufficient to understand the perfect service status of the open platform. However, it is expected to be utilized as the basic data for understanding of the service status and for system expansion of the open platform, every year.
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