최근 신체비활동 증가에 따른 청소년의 운동부족이 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 청소년의 신체활동량 증진을 위하여 스마트폰 게임을 기획 및 개발 하였다. 본 논문에서 제안하는 어플리케이션은 '게임'이라는 흥미적 요소를 통해 청소년의 지속적인 어플리케이션 사용할 수 있도록하고 있다. 또한 GPS 정보를 통해 사용자의 신체활동량을 측정하여 신체활동에 대한 정보를 사용자에게 제공한다. 이러한 모션 인터렉션 게임 어플리케이션을 통해 청소년의 신체활동에 대한 지속적인 동기부여를 할 수 있는 청소년 신체활동 증진 방법을 제시한다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권3호
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pp.6-17
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2014
The purpose of this study is to examine to what extent the context in which people interact with online information affects people's credibility perceptions. In this study, credibility assessment is defined as perceptions of credibility relying on individuals' expertise and knowledge. Context has been characterized with respect to three aspects: Context as user goals and intentions, context as topicality of information, and context as information activities. The data were collected from two empirical studies. Study 1 was a diary study in which 333 residents in Michigan, U.S.A. submitted 2,471 diary entries to report their trust perceptions associated with ten different user goals and nine different intentions. Study 2 was a lab-based study in which 64 subjects participated in performing four search tasks in two different information activity conditions - information search or content creation. There are three major findings of this study: (1) Score-based trust perceptions provided limited views of people's credibility perceptions because respondents tended to score trust ratings consistently high across various user goals and intentions; (2) The topicality of information mattered more when study subjects assessed the credibility of user generated content (UGC) than with traditional media content (TMC); (3) Subjects of this study exerted more effort into making credibility judgments when they engaged in searching activities than in content creation. These findings indicate that credibility assessment can or should be seen as a process-oriented notion incorporating various information use contexts beyond simple rating-based evaluation. The theoretical contributions for information scientists and practical implications for web designers are also discussed.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
본 논문에서는 최근 스마트 헬스케어 기술의 부각에 따른 일상생활 중 건강 모니터링의 수요에 대응하는 사용자 활동정보 기반의 착용형 심전도 모니터링 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 활동정보의 모니터링을 위한 가속도 센서와 신체에 부착이 가능한 착용형의 심전도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 가속도 센서와 은-염화은 전극을 사용하는 심전도 계측 모듈을 포함하며, 블루투스 통신을 통해 스마트폰에서 모니터링이 가능한 어플리케이션을 포함한다. 또한 어플리케이션에서는 측정된 가속도와 심전도 신호를 분석하여 모니터링과 부정맥 검출기능을 수행한다. 구현된 시스템의 평가를 위해 피실험자 3명을 대상으로 다양한 활동 상태에 따른 심전도를 측정하였으며, 활동정보 기반의 부정맥 검출 알고리즘 성능평가를 수행하였다.
Our paper describes an Intrusion Detection Parallel System(IDPS) which detects an anomaly activity corresponding to the actions that interaction between near detection events. IDES uses parallel inductive approaches regarding the problem of real-time anomaly behavior detection on rule-based system. This approach uses sequential rule that describes user's behavior and characteristics dependent on time. and that audits user's activities by using rule base as data base to store user's behavior pattern. When user's activity deviates significantly from expected behavior described in rule base. anomaly behaviors are recorded. Observed behavior is flagged as a potential intrusion if it deviates significantly from the expected behavior or if it triggers a rule in the parallel inductive system.
Purpose: The present research was designed to explore a causal relationship among SNS prosumer characteristics, relationship quality, user satisfaction, and loyalty intention, and we intended to explore mediating role of relationship quality in the causal relationship. Methods: As survey tool, questionnaire that had obtained validity and reliability through literature survey and pretest survey, and sample 214 was analyzed using SEM analysis method. Results: All theoretical relationships, except the relationship between information provision and relational quality, proved to be significant. The relationship quality plays an important intermediary role in the research model. Conclusion: The characteristics of SNS prosumer activity can be summarized by interaction and informational provision. To increase user satisfaction and loyalty, it is necessary to support these characteristics and strengthen relationships with customers.
The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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