지능형 멀티미디어 워크스테이션 특징 ■ Agent-Based Computing Environment & User Interface ■ Portability with Workstation Computing Power ■ Multimedia and Intelligence ■ Easy to use ■ Easy to add functions ■ Evolution based on History of Desktop Environment ● dummy text terminal → PC → Personal Workstation → X-terminal 사용자의 특성 ■ 쉽고 편리하게 사용하기를 원하는 사용자 ■ 이동하면서 작업을 하여야 하는 사용자 ■ 데이타의 저장 및 처리보다는 주로 멀티미디어 데이터를 검색하는 사용자 ■ 멀티미디어 데이타가 주로 서버에 있는 경우와 이러한 데이터를 이용하는 사용자(중략)
With the new technology and the popularization of mobile phone. the functions and designs of mobile phone have been varied rapidly. However. based on the user's level of familiarity on mobile phone function and knowledge of information technology. the using behaviors of mobile phone. especially between the young users who are well acquainted with the latest function and technology and the over middle-aged users who are relatively not. would be quite different. A survey was conducted to investigate the various using behaviors of mobile phone in different age groups. The total number of six hundred and sixty-seven people from age seventeen to sixty participated in this study. The participants were divided into young group (age between 17 to 29) and the over middle-aged group (age between 40 to 60) to compare the difference group considered design. price. and function of the mobile phone as three important factors. on the other hand. the over middle-aged group considered quality of communication. price and ease of use as three important factors. All the respondents of the young group know how to use the text messaging function. however for the over middle-aged group. 40% of the respondents knows how to use the text messaging function. The over middle-aged group seemed mainly use the mobile phone for voice communication. however the young group had a tendency to communicate each other with short text message rather than through voice conversation. Twenty percentage of young group responded that they had an experience of pain or discomfort at the thumb. the thenar eminence area. or carpus area during pushing the mobile phone keypad. The excessive frequent use of keypad may cause the risk of repetitive strain injury (RSI). The results of this study could provide important information to understand the way of using mobile phone in different age groups. and also could be used to design and market the mobile phone.
This study looked through the text mining analysis to check the status of the virtual assistant service, and explore the needs of consumers, and present consumer-oriented directions. Trendup 4.0 was used to analyze the keywords of AI services in Online News and social media from 2016 to 2020. The R program was used to collect consumer comment data and implement Topic Modeling analysis. According to the analysis, the number of mentions of AI services in mass media and social media has steadily increased. The Sentimental Analysis showed consumers were feeling positive about AI services in terms of useful and convenient functional and emotional aspects such as pleasure and interest. However, consumers were also experiencing complexity and difficulty with AI services and had concerns and fears about the use of AI services in the early stages of their introduction. The results of the consumer review analysis showed that there were topics(Technical Requirements) related to technology and the access process for the AI services to be provided, and topics (Consumer Request) expressed negative feelings about AI services, and topics(Consumer Life Support Area) about specific functions in the use of AI services. Text mining analysis enable this study to confirm consumer expectations or concerns about AI service, and to examine areas of service support that consumers experienced. The review data on each platform also revealed that the potential needs of consumers could be met by expanding the scope of support services and applying platform-specific strengths to provide differentiated services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3218-3241
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2023
Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.
Purpose In this study, we propose the special purposed R package named ""new_Noun()" to process nonstandard texts appeared in various social networks. As the Big data is getting interested, R - analysis tool and open source software is also getting more attention in many fields. Design/methodology/approach With more than 9,000 R packages, R provides a user-friendly functions of a variety of data mining, social network analysis and simulation functions such as statistical analysis, classification, prediction, clustering and association analysis. Especially, "KoNLP" - natural language processing package for Korean language - has reduced the time and effort of many researchers. However, as the social data increases, the informal expressions of Hangeul (Korean character) such as emoticons, informal terms and symbols make the difficulties increase in natural language processing. Findings In this study, to solve the these difficulties, special algorithms that upgrade existing open source natural language processing package have been researched. By utilizing the "KoNLP" package and analyzing the main functions in noun extracting command, we developed a new integrated noun processing package "new_Noun()" function to extract nouns which improves more than 29.1% compared with existing package.
특수 전문화된 정보를 자동으로 수집하기 위해서는 인터넷 상을 순회하면서 대규모 자료를 모아오는 현재의 웹 로봇의 기능만으로는 그 역할을 수행하기에 부족함이 있다 따라서 본 논문에서는 현재의 웹 로봇의 기능과 활용도를 분석하여 보고 전문정보를 수집하는데 있어서 한계점을 알아보았다 또한 특수화된 분야의 전문정보를 수집하기 위하여 웹 로봇인 갖추어야 할 기능들을 도출해 내고 이를 설계한 내용을 기술하였다. 웹 로봇에 접목된 주요기능은 문서를 유형기반으로 분류할 수 있는 장르기반 분류와 주제기반으로 분류하는 내용기반 분류이다. 특히 장르기반 분류는 웹 로봇이 목적 문서를 효과적으로 수집할 수 있도록 하는 주요 기능으로 작용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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