Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.3
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pp.139-147
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2009
The memory based reasoning just stores in the memory in the form of the training pattern of the representative pattern. And it classifies through the distance calculation with the test pattern. Because it uses the techniques which stores the training pattern whole in the memory or in which it replaces training patterns with the representative pattern. Due to this, the memory in which it is a lot for the other machine learning techniques is required. And as the moreover stored training pattern increases, the time required for a classification is very much required. In this paper, We propose the EAS(Evaluation And Selection) algorithm in order to minimize memory usage and to improve classification performance. After partitioning the training space, this evaluates each partitioned space as MDL and PM method. The partitioned space in which the evaluation result is most excellent makes into the representative pattern. Remainder partitioned spaces again partitions and repeat the evaluation. We verify the performance of Proposed algorithm using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.
Due to recent increasing of tour, leisure industries, customer's usage of service became more grouped and customer-to- customer interaction became more important. Under these service environment, it is easy to find cases of damaging other customer's service experiences by some customers who use service in selfish manner. Customers called 'Jaycustomer' usually happen in low frequency, but they are serious service failure because they can deliver bad service experience. It seems previous service design tools couldn't handle these cases enough. So it will be good to reinforce to handle these incidents. This study was based on the empirical insights of service design case study by using 'evil persona'. Literature review and survey were performed to find out proper servicescape for 'evil persona'. From analysis, the service environmental factors which affect frequency of negative customer-to-customer interaction were selected. Also, many cases of such negative behavior were gathered and sorted to find types and patterns which affected by selected service environmental factors.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.51-61
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2023
Travel demand estimation of E-Scooter is the start point of solving the regional demand-supply imbalance problem and plays pivotal role in a linked transportation system such as Mobility-as-a-Service (a.k.a. MaaS). Most focuses on developing trip generation model of shared E-Scooter but it is no study on selection of an appropriate zone scale when it comes to estimating travel demand of E-Scooter. This paper aimed for selecting an optimal TAZ scale for developing trip distribution model for shared E-Scooter. The TAZ scale candidates were selected in 250m, 500m, 750m, 1,000m square grid. The shared E-Scooter usage historical data were utilized for calculating trip distance and time, and then applying to developing gravity model. Mean Squared Error (MSE) is applied for the verification step to select the best suitable gravity model by TAZ scale. As a result, 250m of TAZ scale is the best for describing practical trip distribution of shared E-Scooter among the candidates.
Background: Smartphone addiction has emerged as a significant social problem. Numerous studies have indicated the association between smartphone use and discomfort in the musculoskeletal system of the upper extremities. Objects: This cross-sectional survey aimed to compare the characteristics of musculoskeletal pain in the neck, trunk, and upper limbs between individuals with smartphone addiction and those without addiction. Methods: We collected a total of 326 healthy individuals' data from China and Korea who had owned and used smartphones for more than 5 years between 20-50s through an online questionnaire consisting of 84 questions in four major sections. The first part contained basic information on the participant's personal characteristics and smartphones. The second part contained questions about smartphone use and posture. The third part was the smartphone addiction. The fourth part was to investigate musculoskeletal pain in various upper body parts. Results: Smartphone addiction has a weak negative correlation with age (r = -0.20, p < 0.01) and a weak positive correlation with the hours of smartphone use (r = 0.376, p < 0.01). Frequent musculoskeletal pain symptoms related to smartphone use were observed in the neck, shoulder, lower back, and wrists. The hours of smartphone use was slightly positively associated with the prevalence of musculoskeletal pain in the shoulder (r = 0.162, p < 0.05) and lower back (r = 0.125, p < 0.05). The prevalence of musculoskeletal pain in the neck (χ2 = 3.993, p < 0.05), shoulder (χ2 = 6.465, p < 0.05), and wrist (χ2 = 4.645, p < 0.05) was significantly higher among females than males. Conclusion: The results suggest that smartphone addiction should be recognized as a dual concern encompassing both physical health and psychosocial aspects. Furthermore, healthcare professionals, including physicians and physical therapists, should consider clients' smartphone usage patterns when assessing and treating with musculoskeletal pain.
The Bass Diffusion Model is one of the most successful models in marketing research, and management science in general. Since its publication in 1969, it has guided marketing research on diffusion. This paper illustrates the usage of the Bass diffusion model, using mobile cellular subscription diffusion as a context. We fit the bass diffusion model to three large developed markets, South Korea, Japan, and China, and the emerging markets of Vietnam, Thailand, Kazakhstan, and Mongolia. We estimate the parameters of the bass diffusion model using the nonlinear least square method. The diffusion of mobile cellular subscriptions does follow an S-curve in every case. After acquiring m, p, and q parameters we use k-Means Cluster Analysis for grouping countries into three groups. By clustering countries, we suggest that diffusion rates and patterns are similar, where countries with emerging markets can follow in the footsteps of countries with developed markets. The purpose was to predict the timing and the magnitude of the market maturity and to determine whether the data follow the typical diffusion curve of innovations from the Bass model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.92-101
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2023
The increasing use of personal mobility has led to a rise in traffic accidents and social issues. Consequently, the government is continually revising laws and regulations to address the problems associated with personal mobility. This study conducted a survey that reflects user characteristics and public perceptions based on the law revised in May 2021. The personal characteristics, legal awareness, usage patterns, risk characteristics, and risk factors were analyzed. The analysis indicated that driving on roads without separate sidewalks, speeding, and carrying passengers are hazardous practices. Moreover, Poor awareness of the legal framework governing personal mobility results in law violations. These results are significant as they highlight the need for policy measures regarding institutional and legal improvements, and they underscore the importance of enhancing social awareness about safety as personal mobility become more widespread.
Numerous studies have established a correlation between sociodemographic characteristics and water usage, identifying population as a primary independent variable in mid- to long-term demand forecasting. Recent dramatic sociodemographic changes, including urban concentration-rural depopulation, low birth rates-aging population, and the rise in single-person households, are expected to impact water demand and supply patterns. This underscores the necessity for operational and managerial changes in existing water supply systems. While sociodemographic characteristics are regularly surveyed, the conducted surveys use aggregate units that do not align with the actual system. Consequently, many water demand forecasts have been conducted at the administrative district level without adequately considering the water supply system. This study presents an upward water demand forecasting model that accurately reflects real water facilities and consumers. The model comprises three key steps. Firstly, Statistics Korea's SGIS (Statistical Geological Information System) data was reorganized at the DMA level. Secondly, DMAs were classified using the SOM (Self-Organizing Map) algorithm to consider differences in water facilities and consumer characteristics. Lastly, water demand forecasting employed the PCR (Principal Component Regression) method to address multicollinearity and overfitting issues. The performance evaluation of this model was conducted for DMAs classified as rural areas due to the insufficient number of DMAs. The estimation results indicate that the correlation coefficients exceeded 0.9, and the MAPE remained within approximately 10% for the test dataset. This method is expected to be useful for reorganization plans, such as the expansion and contraction of existing facilities.
This study empirically examines the effects of regulation on online gaming. Going beyond ad hoc heuristic approaches on individual behavior, we investigate the effects of regulation on dynamic changes of games or service providers. In particular, we propose three theoretical perspectives: social influence to investigate the regulation effect, the role of prior experience to determine the difference in the regulation effect size through users' prior experience, and network externalities to discover the difference in the regulation effect size according to the number of users on an online gaming platform. We use the vector autoregression methodology to model patterns of the co-movement of online games and to forecast game usage. We find that online gamers are heterogeneous. Therefore, policy makers should make suitable regulations for each heterogeneous group to effectively avoid generating gaming addicts without interrupting the economic growth of the online gaming industry.
The purpose of this study is to examine the mobile phone service usage patterns of Korean teenagers and their motivation to use it, and to explore the relationships between the teenagers' social-psychological characteristics and their trails of mobile phone usage. After reviewing prior theoretical studios, three hypotheses regarding the research questions shown above were generated. Questionnaire study was conducted with 400 high school students in Busan and Ulsan metropolitan areas. They were to answer three categories of questions, such as frequencies of voice calls and text messaging services and the other mobile services, questions asking their social-psychological characteristics, and their motivations for using mobile phone services. Findings show that the teenagers more likely to tend to use voice calls when communicating family members. They tend to avoid those services with high rate of use as multimedia, game, and broadcasting services via mobile phones. The teenagers use mobile phone services for the similar purposes to conventional telephone uses. Therefore, the classical theories showing the alternative purposes or motivations to use conventional telephone usage, which divided the main purposes for phone uses in to two; work/instrumental and socializing/entertaining, proved to be reasonable. The cheap messaging services with texts are popular among the teenagers and are used for socializing/entertaining purposes rather than instrumental/functional purposes. In addition, the teenagers' social-psychological characteristicss are significantly associated with the amount of mobile phone uses. A characteristic of "individual-centeredness" is positively related with non-voice service uses, while "group-centeredness" explains heavy amount of using voice calls and text messaging services. Such characteristics as "immediacy," "directness," "innovativeness," and "other-direction" are positively associated with the frequencies and amounts of mobile phone uses, while "inner-direction" and "tradition-direction" are negatively correlated.
The purpose of this study is to observe the spread pattern of open source software (OSS) while establishing relations with surrounding actors during its operation period. In order to investigate the change pattern of participants in the OSS, we use a netnography on the basis of online data, which can trace the change patterns of the OSS depending on the passage of time. For this, the cases of three OSSs (e.g. jQuery, MooTools, and YUI), which are JavaScript frameworks, were compared, and the corresponding data were collected from the open application programming interface (API) of GitHub as well as blog and web searches. This research utilizes the translation process of the actor-network theory to categorize the stages of the change patterns on the OSS translation process. In the project commencement stage, we identified the type of three different OSS-related actors and defined associated relationships among them. The period, when a master commences a project at first, is refined through the course for the maintenance of source codes with persons concerned (i.e. project growth stage). Thereafter, the period when the users have gone through the observation and learning period by being exposed to promotion activities and codes usage respectively, and becoming to active participants, is regarded as the 'leap of participants' stage. Our results emphasize the importance of promotion processes in participants' selection of the OSS for participation and confirm the crowding-out effect that the rapid speed of OSS development retarded the emergence of participants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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