Social media marketing has gained attention from marketers because of the growing number of social media users. Considering the unique context of each company or organization behind the marketing is necessary when choosing and applying various social media marketing strategies to ensure achievement of better business performance. However, previous studies have focused on context-specific marketing strategies. Accordingly, this study aims to develop context-specific social media marketing strategies. In this study, we first develop a conceptual framework with two items, namely, brand awareness and business orientation of an organization, as criteria, and classify the framework into four contexts. We then propose context-specific social media marketing strategies for each of the contexts. We examine the framework and proposed social media marketing strategies based on multiple case studies. The primary contribution of this study is our context-specific social media marketing strategies.
Seo, Kyung-Seok;Cho, Sang-Hyun;Park, Chang-Joon;Park, Heung-Moon
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.482-485
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2000
A modified watershed transform is proposed which is context-free marker-controlled and minima imposition-free to reduce the over-segmentation and to speedup the transform. In contrast to the conventional methods in which a priori knowledge, such as flat zones, zones of homogeneous texture, and morphological distance, is required for marker extraction, context-free marker extraction is proposed by using the attention operator based on the GST (generalized symmetry transform). By using the context-free marker, the proposed watershed transform exploit marker-constrained labeling to speedup the computation and to reduce the over-segmentation by eliminating the unnecessary geodesic reconstruction such as the minima imposition and thereby eliminating the necessity of the post-processing of region merging. The simulation results show that the proposed method can extract context-free markers inside the objects from the complex background that includes multiple objects and efficiently reduces over-segmentation and computation time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1263-1279
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2020
Activating appropriate roles for a session in the role-based access control (RBAC) model has become challenging because of the so-called role explosion. In this paper, factors and issues related to user-driven role management are analysed, and a session role activation (SRA) problem based on reasonable assumptions is proposed to describe the problem of such role management. To solve the SRA problem, we propose an extended RBAC model with context-based role filtering. When a session is created, context conditions are used to filter roles that do not need to be activated for the session. This significantly reduces the candidate roles that need to be reviewed by the user, and aids the user in rapidly activating the appropriate roles. Simulations are carried out, and the results show that the extended RBAC model is effective in filtering the roles that are unnecessary for a session by using predefined context conditions. The extended RBAC model is also implemented in the Apache Shiro framework, and the modifications to Shiro are described in detail.
7차 국민공통기본교육과정 10학년 과학 6종 교과서에 나오는 기본, 보충, 심화과정의 탐구상황요소 분석 결과 전체적으로 순수 과학적 상황이 가장 높게 나타났고, 기본과정에서 탐구상화용소들의 종류와 빈도가 보충, 심화과정보다 높게 나타났다. 이는 과학교과서 내용의 기본 개념이 순수 과학적인 것이 많았기 때문으로 해석할 수 있었다. 과학교육의 목표인 과학이 기술의 발달과 사회의 발전에 미치는 영향을 인식한다는 취지에 따른다면 순수 과학적 상황과 일상적 상황이 높은 빈도를 나타냈으나 기술 산업적 상황과 사회적 상황이 낮은 빈도를 나타내었기 때문에 심화 보충학습시에 사회적 상황과 기술 산업적 상황에 해당하는 자료를 활용하여 과학교육 목표달성에 도움이 되는 학습지도가 요망된다.
In this paper, we design a middleware for context-awareness which provides compound contexts from diverse sensors on a mobile device. Until now, most of context-aware application developers have taken responsibility for context processing from sensing data. Such application-level context processing causes heavily redundant data processing and leads to significant resource waste in energy as well as computing. In the proposed scheme, we define primitive and compound context map which consists of relavant sensors and features. Based on the context definition, each application demands a context of interest to the middleware, and thus similar context-aware applications inherently share context information and procesing within the middleware. We show that the proposed scheme significantly reduces the resource amounts of cpu, memory, and battery, and that the performance gain gets much more when multiple applications which need similar contexts are running.
지능로봇이나 유비쿼터스 환경에서는 주변의 상황정보를 파악하여 이를 바탕으로 적당한 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 상황에 따른 서비스를 탐색하여 제공하는 유용한 플랫폼으로 규칙기반 시스템을 활용하는 연구가 많이 진행되어왔다. 이 논문에서는 상황이해 서비스를 위한 규칙기반 시스템의 특성에 대해서 기술하고, 이를 바탕으로 설계하여 구현한 규칙기반 상황이해 서비스 엔진에 대해서 기술한다 구현한 상황이해 엔진은 임베이드 환경을 비롯한 모바일 환경에서도 동작할 수 있도록 수행속도와 메모리요구량에 대한 고려를 하여 설계되었다.
CABAC은 문맥 기반 적응적 이진 산술 부호화 방식으로, 이전까지 부호화 된 심볼들의 정보를 이용하여 확률을 업데이트하여 부호화 효율을 높이는 기법이다. 문맥 모델러는 통계적 상관성을 고려하여 심볼에 따라 확률 모델을 설계하는 CABAC의 핵심 블록으로서, 본 논문에서는 문맥 모델러의 효율적인 하드웨어 아키텍쳐를 제안한다. Verilog HDL로 기술되어 0.18 um 공정으로 설계된 문맥 모델러는 메모리를 포함하여 29,832개의 게이트로 이루어져 있으며, 최대 동작속도는 200 MHz, 최대 처리율은 200 Mbin/s이다.
본 연구에서는 영상센서를 이용한 상황인식 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 스쿨존 안전 관리 시스템을 제안한다. 영상센서를 통한 객체 추출과 상황 인식 기술의 조합을 통하여, 초등학교 주위에서 발생할 수 있는 여러 상황 중 초등학생의 유괴나 사고 등을 인식할 경우 모니터링 장치로 전송하여 응급상황을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 인간의 시각을 필요로 하는 철도 건널목이나, 교통량 통계조사, 공장 자동화 시스템 등 다양한 응용분야에 활용할 수 있는 최적의 선택이라 할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 각종 정보시스템에 대한 접근을 효율적으로 제어하고 불법적인 접근을 차단하기 위하여 상황인식 기술 및 직무-역할 기반의 접근제어 시스템(CAT-RACS)을 설계하였다. CAT-RACS은 상황정보에 따른 정책 구성을 수행할 수 있도록 상황-역할 개념과 정보의 기밀성을 유지시키기 위해 보안등급 속성을 추가한 접근제어 모델(CA-TRBAC)을 적용하였다. CA-TRBAC는 사용자의 직무와 역할이 접근제어 조건에 합당할지라도 상황이 접근제어 조건에 부합하지 않거나, 역할과 직무가 접하려는 객체의 보안등급과 일치하지 않거나 하위 등급일 경우에는 접근을 허가하지 않는다. CAT-RACS는 상황인식 보안 매니저를 통해 사용자 인증과 접근제어 등의 보안 서비스를 제공하며, 상황정보 융합 매니저를 통해 상황인식 보안 서비스 제공과 보안정책 구성에 필요한 상황정보를 관리한다. 또한, 보안정책 매니저를 통해 CA-TRBAC 정책, 사용자 인증 정책, 보안 도메인 관리 정책을 관리한다.
The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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