In recent years, due to rapidly increasing user-created internet contents coupled with the development of community-based websites, the internet resource recommendation systems are attracting attentions of the users. However, most of the systems have failed in properly reflecting users' characteristics and thus they have difficulty in recommending appropriate resources to users. In this paper, we propose an internet resource recommendation method using FOAF and SNA which fully reflects the characteristics of users. In our method, 1) we extract the data about user characteristics and tags using FOAF; 2) we generate graphs representing users, user characteristics and tags after inserting data into 3 matrixes and integrating them; 3) we recommend the appropriate internet resources after selecting common characteristics of the recommended items and Hot tags by analyzing social network. For verification of our proposed method, we implemented our method to establish and analyze an experimental social group. We verified through our experiments that the more users added in the social network, the higher quality of recommendation result we got than the item-based recommendation method. By using the suggested idea in this paper, we can make a more appropriate recommendation of resources to users while effectively retrieving explosively increasing internet resources.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.1-19
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2021
The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.18
no.2
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pp.253-269
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2007
The purpose of this study is modeling a user-friendly Korean-Japanese thesaurus for internet circumstances. The methodology had two steps: first, the problems were analyzed when multilingual thesaurus is constructed, with review of various multilingual thesauri and interview with multilingual thesaurus constructor in Korea and Japan. Second, collaborative tags were analyzed to differentiate cultural/linguistic background from word usage pattern. As a result, searching thesaurus model was suggested and applied to develop a user-friendly Korean-Japanese thesaurus.
Kim, Seungyong;Kim, Dongsik;Hwang, Incheol;Kim, Kyoungsoo;Kim, Gyoungyong
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.2
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pp.402-410
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2020
Purpose: The purpose of this research is to eliminate communication shadowing loss of the 'smart safety management system'. The 'smart safety management system' can monitor and relay real time data of workers working in high risk workplace (i.e: industrial scene, disaster scene). The data will provide the rescue team the 'golden hour' in their rescue operations. Method: In this research, safety tag was designed and implemented so that it acts as a repeater for the user. Result: In other words, when communication in-between the safety tag and headquarters' communication terminal is jeopardized, the safety tag will act as a repeater-terminal for other safety tags in the area. Conclusion: The research tested if a specific building with communication shadowing loss problem was resolved when safety tags were implemented. Communication shadowing was first identified in-between the safety tag and headquarters' communication terminal. When extra safety tags were deployed in the same situation, the results showed that the communication shadowing loss was resolved. The repeater safety tags could resolve communication shadowing loss of up to three basement levels in this test building.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.46
no.1
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pp.163-181
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2012
We investigated how useful video tags were in summarizing video speech and how valuable positional information was for speech summarization. Furthermore, we examined the similarity among sentences selected for a speech summary to reduce its redundancy. Based on such analysis results, we then designed and evaluated a method for automatically summarizing speech transcripts using a modified Maximum Marginal Relevance model. This model did not only reduce redundancy but it also enabled the use of social tags, title words, and sentence positional information. Finally, we compared the proposed method to the Extractor system in which key sentences of a video speech were chosen using the frequency and location information of speech content words. Results showed that the precision and recall rates of the proposed method were higher than those of the Extractor system, although there was no significant difference in the recall rates.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.143-154
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2005
This paper proposes the location acquisition methods and LBS(location-based services) system using RFID(radio frequency identification) tags with location information in ubiquitous city. Location information is checked using RFID tags attached to various buildings. stores and road signs. And various LBSs are provided based on the location information. Traditionally, when the location information is obtained by a GPS, the precision of the location information may deteriorate due to geographical displacement of a satellite and GPS receivers, for example shadow zone by building, in-door environment, and heavy cloud. The objective of this paper is to provide a ULID(universal location identification) data structure, a ULID-based location acquisition method and an LBS system, in which precise location information is extracted using RFID tags attached to various buildings, stores and road signs and ULID and also danger of information leakage is minimized so that an LBS of ubiquitous environment can be provided to a user.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.2
no.1
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pp.19-24
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2007
Abstract. In the ubiquitous environment of the next generation, RFID is predicted to occupy an important technical location and also expected to apply to various fields. However, the properties of tags in itself which is the core of RFID have a dysfunction like an invasion of privacy for user. An existing cryptanalytic protection scheme of the information leakage have a difficult problem to apply to RFID tags for privacy protection. We applied Ohkubo et al.'s scheme to the protection of the tag's information efficiently in the RFID system environment using low-cost tags. But, this method has all informations of tagsto identify tag's ID and then performs the process of identification in sequence in the Back-end server. These processes have lots of computations so that it have problems about a scalability. In this paper, we are based on Ohkubo et al.'s scheme to solve problems, and then analyze the parallelism with the Hellman's tradeoff method, divide it into nodesin parallel. In this paper, we are based on Okubo et al.'s scheme to solve problems, and then analyze the parallelism with Hellman's tradeoff method, divide it into the ${\omega}$ node in parallel. as a result, we can reduce the computing complexity of key search to $O(\frac{m^{2/3}n^{2/3}}{\omega})$ seconds from O(mm) seconds. finally we show the results to be enhanced the scalability.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.11
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pp.483-488
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2013
Users can access their data anywhere, at any time by using outsourced storage. But they cannot know how service provider manage the data. Even user cannot know when data damaged. To solve these problems, the outsourced storage auditing schemes has been proposed. Most proposed schemes are based on Homomorphic Verifiable Tags. But it has computational efficiency limitation because data used to exponent. In this paper, we propose a novel approach to outsourced storage auditing scheme using coefficient matrix. In the proposed scheme, data used to auditing by coefficient matrix form. Auditing procedures are proceed as solving the linear simultaneous equation. The auditor can audit easily by solving the equation using solution vector. The auditor can audit the n size data using sqrt(n) size data through out proposed scheme.
Most current games are composed of simple operations without a user's actual movements. because they are made up of only virtual space. For that reason, many side effects arise on a user's body and mind. The Alternative Reality Game(ARG) is new game genre that has an effect to mitigate side effects caused by activity on a virtual space. This new kind of game genre can be instrumental role in creating a greater social intimacy and a higher tendency to cooperate that potentially reaches beyond the game context. In this paper, we suggest a real implementation of ARG using mobile devices and NFC tags. In addition, a noble editor for creating an ARG and a game launcher based on mobile device are suggested.
Recently, folksonomy-based image-sharing sites where users cooperatively make and utilize tags of image annotation have been gaining popularity. Typically, these sites retrieve images for a user request using simple text-based matching and display retrieved images in the form of photo stream. However, these tags are personal and subjective and images are not categorized, which results in poor retrieval accuracy and low user satisfaction. In this paper, we propose a categorization scheme for folksonomy images which can improve the retrieval accuracy in the tag-based image retrieval systems. Consequently, images are classified by the semantic similarity using text-information and image-information generated on the folksonomy. To evaluate the performance of our proposed scheme, we collect folksonomy images and categorize them using text features and image features. And then, we compare its retrieval accuracy with that of existing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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