The health checkup conducted by the National Health Insurance Corporation is aimed at early detection and prevention of diseases. After the screening, you will receive a result sheet, which is a means for smooth communication between the medical staff and the patient. So far, design improvements have been made to the results. However, it is still pointed out that patients have low understanding and cognitive problems. Therefore, in this study, the opinions of the actual users, the medical examiners, and the designers are investigated to improve the design and to propose convenient checkup result sheets. The research method is to investigate the problems of information design research related to the results of the health examination and the user interviews on the results of the current health examination, and to improve the design of the existing results. In addition, we conducted a questionnaire survey on the results of the existing health checkups and the results of the improved checkups by the researchers, and finally designed them by referring to the results. As a result, I got a positive answer that many of the problems pointed out in the existing results were solved.
Navigational equipment standardization mode is a function which is used to standardize key functions, screen display and operation method of major navigation equipment. This is aimed towards to quickly and accurately checking information relevant for safe navigation. Currently, the International Maritime Organization is working on the development of guidelines for the application of navigational equipment in the standardized mode to the task of NCSR Sub-Committee. This study was conducted to investigate users' opinions and preferences in the application of standardization modes and to reflect them in the development of guidelines. In addition, the test program was designed to investigate user preferences for ECDIS among the navigational equipment, such as the types of information and functions that are necessary or preferentially required to perform navigational duties, and the screen configuration. In the study, 333 preference surveys were conducted in 35 countries using a web - based test program. ECDIS users confirmed the content and screen layout of their preferred ECDIS information when conducting navigation duty. The results of the study are significant as they contribute to the development of effective guidelines by presenting user requirements to be considered in the standardization mode.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.85-92
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2019
Companies can identify user groups or consumption trends by collecting and analyzing opinions of many users on special subjects or their products as well as utilize them as various purposes such as predicting some specific trends or marketing strategies. Therefore current analyzing tools of social media have come into use as a means to measure the performances of social media marketing through network's statistical analysis. However these tools require expensive computing and network resources including burden of costs for building up and operating complex software platforms and much operating know-how. Hence, small companies or private business operators have difficulty in utilizing those social media data effectively. This paper proposes a framework applied into developing analysis system of social media. The framework could be set up and operate the system to extract necessary social media's data. Also to design the system, this study suggests a meta-model of proposed framework and to guarantee completeness and consistency, a formal specification of meta-model by using Z language is suggested. Finally, we could verify the clearness of framework's design by performing Z model checking of formal specification's output through Z-EVES tool.
People who use SNS publish their diverse ideas on SNS every day. The data posted on the SNS contains many people's thoughts and opinions. In particular, popular keywords served on Twitter compile the number of frequently appearing words in user posts and rank them. However, this method is sensitive to unnecessary data simply by listing duplicate words. The proposed method determines the ranking based on the topic of the word using the relationship diagram between words, so that the influence of unnecessary data is less and the main word can be stably extracted. For the performance comparison in terms of the descending keyword rank and the ratios of meaningless keywords among high rank 20 keywords, we make a comparison between the proposed scheme which is based on morphological analysis and PageRank, and the existing scheme which is based on the number of appearances. As a result, the proposed scheme and the existing scheme have included 55% and 70% of meaningless keywords among high rank 20 keywords, respectively, where the proposed scheme is improved about 15% compared with the existing scheme.
Park, Woo-Jin;Lee, Ju-Oh;Lee, Hyung-Geol;Kim, Ah-Yeon;Heo, Seung-Yeon;Ahn, Yong-Hak
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.11
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pp.9-17
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2020
In this paper, we proposed an SNS review analysis method based on deep learning for user tendency. The existing SNS review analysis method has a problem that does not reflect a variety of opinions on various interests because most are processed based on the highest weight. To solve this problem, the proposed method is to extract the user's personal tendency from the SNS review for food. It performs classification using the YOLOv3 model, and after performing a sentiment analysis through the BiLSTM model, it extracts various personal tendencies through a set algorithm. Experiments showed that the performance of Top-1 accuracy 88.61% and Top-5 90.13% for the YOLOv3 model, and 90.99% accuracy for the BiLSTM model. Also, it was shown that diversity of the individual tendencies in the SNS review classification through the heat map. In the future, it is expected to extract personal tendencies from various fields and be used for customized service or marketing.
Today, many services and products that used to be only provided on offline have been being provided on the web according to the improvement of computing environment and the activation of web usage. These web-based services and products tend to be provided to customer by customer's preferences. This paradigm that considers customer's opinions and features in selecting is called personalization. The related research field is a recommendation. And this recommendation is performed by recommender system. Generally the recommendation is made from the preferences and tastes of customers. And recommender system provides this recommendation to user. However, the recommendation techniques have a couple of problems; they do not provide suitable recommendation to new users and also are limited to computing space that they generate recommendations which is dependent on ratings of products by users. Those problems has gathered some continuous interest from the recommendation field. In the case of new users, so similar users can't be classified because in the case of new users there is no rating created by new users. The problem of the limitation of the recommendation space is not easy to access because it is related to moneywise that the cost will be increasing rapidly when there is an addition to the dimension of recommendation. Therefore, I propose the solution of the recommendation problem of new user and the usage of item quality as weight to improve the accuracy of recommendation in this paper.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.4
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pp.363-387
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2013
The National Sejong Library of Korea that is constructed in Sejong City is a public library as well as a library specialized in policy information and children's service. Thus, this study intended to suggest measures of space composition in the National Sejong Library of Korea. First, it proposed strategies for space composition by analyzing cases on spatial factors that are key elements in a national library. Second, it suggested space composition and circulation plan that can support policy information and children's service in order to establish a user-oriented national as well as public library. And finally, it collected opinions from operating managers for the effective progression of space composition in the blueprint on each floor while focusing on users' circulation plan and granting spatial characteristics.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.281-286
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2017
SNS is a platformwhere users build a social relationship and share opinions and informations. To do these, it supports a text, an image and a video data. As it is possible to exploit the location data of a smart device, SNS tries to use the location data. However,since SNS does not support the coordinate data, it provides the restricted function sharing the image map instead of the vector map. In this paper, we propose a chatting systemsharing pathsto support the coordinate data on a classical SNS. On the proposed system, it is possible for usersjoined in a roomto watch a vector map of same area and exchange texts. If a user builds a path on the map, the system propagates the coordinate data of the generated path and the other users joined in the room watch the path immediately. The implemented chatting systemhasthe benefit to share the information related a map between users using coordinate data.
Following the recent advancement in the use of social networks, a vast amount of different online reviews is created. These variable online reviews which provide feedback data of contents' are being used as sources of valuable information to both contents' users and providers. With the increasing importance of online reviews, studies on opinion mining which analyzes online reviews to extract opinions or evaluations, attitudes and emotions of the writer have been on the increase. However, previous sentiment analysis techniques of opinion-mining focus only on the classification of reviews into positive or negative classes but does not include detailed information analysis of the user's satisfaction or sentiment grounds. Also, previous designs of the sentiment analysis technique only applied to one content domain that is, either product or movie, and could not be applied to other contents from a different domain. This paper suggests a sentiment analysis technique that can analyze detailed satisfaction of online reviews and extract detailed information of the satisfaction level. The proposed technique can analyze not only one domain of contents but also a variety of contents that are not from the same domain. In addition, we design a system based on Hadoop to process vast amounts of data quickly and efficiently. Through our proposed system, both users and contents' providers will be able to receive feedback information more clearly and in detail. Consequently, potential users who will use the content can make effective decisions and contents' providers can quickly apply the users' responses when developing marketing strategy as opposed to the old methods of using surveys. Moreover, the system is expected to be used practically in various fields that require user comments.
User reviews are valuable information that can be used for various purposes. In particular, the product reviews on online shopping sites are important information which can directly affect the purchasing decision of the customers. In this paper, we present our design and implementation of a system for summarizing the customer's opinion and the features of each product by analyzing reviews on a commercial shopping site. During the analysis process, several natural language processing(NLP) techniques and the semantic dictionary were used. The semantic dictionary contains vocabularies that are used to express product features and customer's opinions. And it was constructed in semi-automatic way with the help of the tool we implemented. Furthermore, we discuss how to handle the vocabularies that have different meanings according to the context. We analyzed 1796 reviews about 20 products of 2 categories collected from an actual shopping site and implemented a novel ranking system. We obtained 88.94% for precision and 47.92% for recall on extracting opinion expression, which means our system can be applicable for real use.
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