Purpose The purpose of this study is to examine the variables affecting user satisfaction through previous studies and to examine the differences between apps. Differences are based on factors that determine the quality of real estate service apps and derived by the topic modeling results. Design/methodology/approach This study conducts topic modeling to find factors affecting user satisfaction of real estate service apps using user reviews. Sentiment analysis is additionally conduct on the derived topics to examine the user responses. Findings Users give high sentiment scores for services that can manage factors such as usefulness of information, false sales, and hype. In addition, managing the basic services of app is an important factor influencing user 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.
Since the adoption of K-IFRS(Korean International Financial Reporting Standards), the amount of financial footnotes has been increased. However, due to the stereotypical phrase and the lack of conciseness, deriving the core information from footnotes is not really easy yet. To propose a solution for this problem, this study tried financial footnote analysis for financial ratio predictions based on text-mining techniques. Using the financial statements data from 2013 to 2018, we tried to predict the earning per share (EPS) of the following quarter. We found that measured prediction errors were significantly reduced when text-mined footnotes data were jointly used. We believe this result came from the fact that discretionary financial figures, which were hardly predicted with quantitative financial data, were more correlated with footnotes texts.
This study started from the public interest purpose to help accessibility for the information acquisition of the vulnerable groups due to visual difficulties such as the elderly and the visually impaired. In this study, the server resources are minimized and implemented in most of the user smart phones. In addition, we implement a method to gather necessary information by collecting only pattern information by utilizing crawl & clipping without having to visit the site of the information of the various sites having the data necessary for the user, and to have it in the server. Especially, we applied the TTS(Text-To-Speech) service composed of smart phone apps and tried to develop a unified customized information collection service based on voice-based information collection method.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권2호
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pp.5-16
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2012
Today, most researchers conduct their studies through the full-text of e-journals. Therefore, an important base for domestic development of science and technology is to obtain the full-text of quality e-journals by overseas researchers and to provide it to Korea's researchers. This study aims to build a system based on the National Archiving Center for the full-text of e-journals and to make a service system for providing them to the public by acquiring the full-text of quality overseas e-journals. To do this, an analysis was made of the outcome of introducing such a system for full-text of e-journals in comparison with the investment. As a result, 112 more institutions, that is, from 47 institutions to 159 institutions, have introduced the system as of 2012, and the number of downloaded full-texts increased at least 2.17 times.
As the knowledge society matures, not only distant, but also off-line universities are trying to provide learners with on-line educational contents. Particularly, high effectiveness of mobile devices for e-Learning has been demonstrated by the university sector, which uses distant learning that is based on blended learning. In this paper, we analyzed previous m-Learning scenarios and future technology prospects. Based on the proposed m-Learning scenario, we designed cellular phone-based educational contents and service structure, implemented m-Learning system, and analyzed m-Learning service satisfaction. The design principles of the m-Learning service are 1) to provide learners with m-Learning environment with both cellular phones and desktop computers; 2) to serve announcements, discussion boards, Q&A boards, course materials, and exercises on cellular phones and desktop computers; and 3) to serve learning activities like the reviewing of full lectures, discussions, and writing term papers using desktop computers and cellular phones. The m-Learning service was developed on a cellular phone that supports H.264 codex in 3G communication technology. Some of the functions of the m-Learning design principles are implemented in a 3G cellular phone. The contents of lectures are provided in the forms of video, text, audio, and video with text. One-way educational contents are complemented by exercises (quizzes).
본 연구는 이용자가 필요로 하는 과학기술정보를 찾기까지 학술지 목록 데이터베이스, 학술지기사 데이터베이스, 원문 데이터베이스를 각기 개별적으로 검색하는 기존의 방식에서 벗어나 통합검색을 지원하는 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현하고자 수행되었다. 데이터베이스 간, 그리고 DB와 전자 저널을 통합하여 학술지 원 클릭 서비스 체제를 구현함으로써 이용자는 학술지 브라우징, 학술지 검색, 학술지 기사검색, 전자 저널 보기, Alert 서비스, My Favorite Journal및 Keyword 등록관리, 원문복사신청을 단일 인터페이스 상에서 이용할 수 있다. 이용자는 학술지 OPAC을 통하여 모든 정보원을 검색하고 학술지 원문까지 입수할 수 있다.
본 연구는 간호창업 관련 문헌에서 나타난 간호창업의 관심 주제 및 간호창업 경험의 속성, 간호창업의 방향성을 탐색하기 위해 시행되었다. MEDLINE, Embase, Cochrane Library DB를 통해 55편의 간호창업 관련 문헌을 선정하여 덱스트 네트워크 분석 방법을 적용하여 분석하였다. 분석결과 단순출현 빈도와 연결중심성에서 공통적인 핵심키워드는 'business', 'care', 'nursing', 'healthcare', 'service'으로 나타났다. 연결중심성에서 높은 순위를 보이는 키워드는 'mission', 'vision', 'team'으로 나타났다. 이에 본 연구결과가 체계적인 간호창업 교육프로그램과 간호창업 이론 개발의 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
Kim, Seung-Cheol;Kim, Jin-Sook;Monoldorova, Sezim;Cho, Jang-Eun;Hong, Minsun;Jeon, Bo-Young
한국동물위생학회지
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제41권4호
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pp.239-244
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2018
Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis) complex is the causative agent of tuberculosis (TB) in humans and bovine TB in mammalian hosts and grows very slowly. Selenium is a central molecule in nitrogen metabolism and an essential ingredient for all living cells and glutamic acid. The effects of selenium on the growth of M. tuberculosis, a representative slow-growing Mycobacterium species, were investigated and measured using the BacT Alert 3D System (MB/BacT System). Sodium selenate, at a final concentration of $10{\mu}g/mL$, reduced the average time-to detection (TTD) to 197.2 hours (95% confidence interval (CI), 179.6~214.8) from 225.1 hours (95% CI, 218~232.0) in the control culture media (P<0.05). The TTD did not increase with $\text\tiny{L}$-glutamate concentrations up to $10{\mu}g/mL$, but a significant reduction in the TTD was observed in the presence of $20{\mu}g/mL$${\text\tiny{L}}$-glutamate in culture media (P<0.05). In conclusion, selenate and ${\text\tiny{L}}$-glutamate enhance the growth of M. tuberculosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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