According to database and information technology development, many interests of database quality control have being increase. The purpose of database quality control is improvement quality of data itself as well as database system to satisfy user's need. As this paper was especially written about quality control of bibliographic database, to embody complete bibliographic database, it was invested numerous errors and its case by analyzing MARC records. In addition, it was presented that high degree's cataloging education, introduction of su n.0, pporting systems, and development of intelligent quality control system for quality improvement.
최근 인터넷의 발달로 디지털 콘텐츠 및 UCC(User Created Contents) 산업이 발전하고 있다. 그러나 이로 인한 부작용도 많이 발생한다. 대표적인 문제는 디지털 콘텐츠의 무단 불법복제나 무료배포행위이다. 이는 디지털 콘텐츠 산업의 성장과 UCC 제작자의 창작의지를 저해하여 웹 2.0시대의 중심인 양질의 콘텐츠 생산을 방해한다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위하여 멀티미디어 콘텐츠의 경매 시스템과 경매 프로세스를 제시하였다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠에 중고의 개념을 도입하였다. 특히, 모바일 상에서 경매가 가능하도록 새로운 시스템 구조를 제안하였다. 시스템의 성능 분석 결과 주요 경매프로세스는 성능 분석 과정을 통하여 $\Theta(logN)$의 정수 배(m)의 시간을 사용하는 알고리즘임을 소개하고 사용자나 컨텐츠의 양이 폭발적으로 증가하는 경우에도 시스템의 성능에 크게 영향을 받지 않는다는 것을 보인다.
Modern people are spending most of time in interior area. Indoor air environmental problem is one of the most effective factors influenceable to human health. Furthermore, saving energy and making ventilation system for pleasant indoor environment are necessary when it is faced shortage of energy over the world. In our country's case, it is already imposed that required quantity of air ventilation in buildings is 0.7 times per hour on "The regulation on building engineering system". As on the rise of the interests about Indoor air environment, Heat and Carbon dioxide emissions from User's metabolism, activity, furniture, and construction materials etc. could be the causes of Indoor air pollution. If these materials stays in Indoor air for so long, it could directly influence the user's health condition with a disease. As of building's sterilization improved that raised more mechanical ventilation. It also leads much energy waste in a period of high price of fossil fuel. Therefore, the way that saves energy and effective control of indoor ventilation is urgently needed. So, this study places the purpose on validating volume of indoor ventilation and user's comfortable degree by comparison CO2 emission rate through changing floor temperature.
World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
Purpose: This study empirically examines the bandwagon effects on the adoption of Kiosks for the restaurants' owners. Utilizing Davis (1989)'s Technology Acceptance Model as a framework, this study contributes to the literature by adding a bandwagon effect variable. Bandwagon effect has been studied extensively on the consumer marketing domain in terms of end-user behavior, but not on the business owners' willingness to invest on the new technology. Research design, data, and methodology: Davis (1989)' Technology Acceptance Model with added a bandwagon effect variable was set as a theoretical model. Data was collected via survey instrument from restaurants' owners who purchased or are considering a Kiosk. Structural Equation Modeling was used to empirically test the proposed model. Results: Results show that bandwagon effect is indirectly affecting to the adoption of Kiosks via perceived usefulness, trustworthiness, and interests. The bandwagon effects are NOT directly affecting the adoption of Kiosks. Conclusion: The findings suggest that buyers of Kiosks as storeowners (not end users) consider buying them after storeowners check perceived interests and trustworthiness from others. Thus, there could be a practical implication that it is important to illustrate perceived interests for the business to the storeowners when marketing new technology.
In recent years, with the advent of e-Commerce the need for personalized services and one-to-one marketing has been emphasized. To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. In this paper, we provide an intelligent agent approach to incorporate human sensibility into an one-to-one recommendation service in cyber shopping mall. Our system exploits human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system`s behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e. g., identifying the customer`s emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). The recommendation agent system composed of five modules including specialized agents carries on these tasks. By presenting goods that are consistent with user interests as well as user sensibility, the accuracy and satisfaction of the recommendation service may be improved.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권2호
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pp.207-224
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2016
Investments in information and communication technologies (ICT) around the world have grown at an enormous rate over the past two decades, which reflects a new emphasis on consumer mobile devices. A social network service (SNS) is an online service that aims to build social relations among people who share interests and activities. The role of SNS is enormous for communicating ideas and opinions among social participants. The use of SNS has recently become one of the most popular social activities worldwide. This research investigated relation between personal characteristics, social characteristics and user satisfaction on SNS then, analyzed how these factors affecting continuance usage intention on SNS users. The conclusion is summarized as below. The study results show that informativeness, pleasure, innovativeness, relationship and empathy of SNS are having positive impact to some degree on the user satisfaction. Further, the user satisfaction of SNS users and quality of life have a positive impact on the continuance usage intention of SNS users. This results show that various SNS qualities are necessary to actively explore and obtain further information that users intend to find, while they are insufficient in function to provide the information other users require or exchange information with other users through the SNS.
With the proliferation of internet, it is increasingly needed to realize personalized news filtering service reflecting user's interest. In this Paper, we implement a filtering agent for Personalized news service. In the proposed system, Kohonen network for an unsupervised learning is used to train keywords provided by users and the personalization is achieved by using the trained neural network. After we trained and tested our filtering agent we could provide users news groups considering their interests.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.246-256
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2022
Recently, parents and teachers consider physical education as a minor subject for students in elementary and secondary schools. Physical education performance has become increasingly significant as parents and schools pay more attention to physical schooling. The sports mining with distribution analysis model considers different factors, including the games, comments, conversations, and connection made on numerous sports interests. Using different machine learning/deep learning approach, children's athletic and academic interests can be tracked over the course of their academic lives. There have been a number of studies that have focused on predicting the success of students in higher education. Sports interest prediction research at the secondary level is uncommon, but the secondary level is often used as a benchmark to describe students' educational development at higher levels. An Automated Student Interest Prediction on Sports Mining using DL Based Bi-directional Long Short-Term Memory model (BiLSTM) is presented in this article. Pre-processing of data, interest classification, and parameter tweaking are all the essential operations of the proposed model. Initially, data augmentation is used to expand the dataset's size. Secondly, a BiLSTM model is used to predict and classify user interests. Adagrad optimizer is employed for hyperparameter optimization. In order to test the model's performance, a dataset is used and the results are analysed using precision, recall, accuracy and F-measure. The proposed model achieved 95% accuracy on 400th instances, where the existing techniques achieved 93.20% accuracy for the same. The proposed model achieved 95% of accuracy and precision for 60%-40% data, where the existing models achieved 93% for accuracy and precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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