Objectives: The purpose of this study is to analyze the baby bath preparation and provide necessary information on the upcoming herbal bath preparation for atopic dermatitis. Methods: We selected 113 baby bath preparation by searching typing in "baby bath preparation" in 6 major web-search-engines, and 17 web shopping malls in Korea. 11 items were evaluated under three criteria : type of product, function and ingredient of goods. Results: Result showed that the most common type of bath preparation were liquid type. 96% of the products contained medical agents. Ingredients of the medical agents were herbal medicine, aroma oil, spring and sea ingredients, vitamin and extract. 33% of the products were bath preparation for the atopic dermatitis and 74% of the products were only for the baby. Conclusions: It is necessary to make a government level guideline for natural materials used in bath preparation, and to develop new products contained herbal medicine abide by oriental medical theory.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.8
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pp.845-854
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2019
In IoT environment, an intelligent agent is an autonomous entity with computing power that interacts with various things for specific purposes without human intervention. Recently, as the development of Internet technology has increased the size of resources and services that intelligent agents can utilize, an environment where intelligent agents can collaborate with each other is needed. To effectively support these changes, a method is needed to provide workspaces where intelligent agents can form various groups and collaborate on them. In this paper, we present TSpace which is an Ethereum-based group workspace for effective collaboration among intelligent agents. In TSpace, intelligent agents in IoT environment can use group service based on the Ethereum blockchain through the developed CoAP/RESTful web service. TSpace also introduces a new mechanism for managing Ethereum wallets of agents accessing group services and for creating Ethereum transactions using them.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.361-371
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1999
This paper is concerned with designing and implementing the Internet shopping mall by using virtual reality-driven avatar and web decision support system. Traditionally, the Internet shopping mall has been designed based on the combination of several hyperlinks, images, and tents. However, this sort of approach results in a lower performance because possible customers cannot make more accurate shopping decisions. To overcome this kind of pitfalls facing the current Internet shopping malls, we propose using a combination of virtual reality and web DSS. The main virtues of our proposed approach to designing the Internet shopping mall are as follows: First, the virtual reality technique is emerging as one of alternatives guaranteeing a sense of reality for customers' part and facilitating the complex process of shopping decision makings. Especially, the avatar, which is an artificially designed man working on the Internet, can make easy and absorbing the Internet shopping-related decision making processes. Second, the web DSS approach can provide an effective decision support mechanism for customers. Especially, we design a set of intelligent agents for the proposed web DSS. Experimental results with an illustrative example showed that our proposed approach can yield a new Internet shopping mall paradigm with which customers can benefit from a high level of decision support functions.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.361-371
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1999
This paper is concerned with designing and implementing the Internet shopping mall by using virtual reality-driven avatar and web decision support system. Traditionally, the Internet shopping mall has been designed based on the combination of several hyperlinks, images, and texts. However, this sort of approach results in a lower performance because possible customers cannot make more accurate shopping decisions. To overcome this kind of pitfalls facing the current Internet shopping malls, we propose using a combination of virtual reality and web DSS. The main virtues of our proposed approach to designing the Internet shopping mall are as follows: First, the virtual reality technique is emerging as one of alternative guaranteeing a sense of reality for customers part and facilitating the complex process of shopping decision makings. Especially, the avatar, which is an artificially designed man working on the Internet, can make easy and absorbing the Internet shopping-related decision making processes. Second, the web DSS approach can provide an effective decision support mechanism for customers. Especially, we design a set of intelligent agents for the proposed web DSS. Experimental results with an illustrative example showed that our proposed approach can yield a new Internet shopping mall paradigm with which customers can benefit from a high level of decision support functions.
Kim, Kyu-Il;Lee, Joo-Chang;Choi, Won-Gil;Lee, Eun-Ju;Kim, Ung-Mo
Journal of Information Processing Systems
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v.3
no.2
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pp.82-88
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2007
Web services are the new building block of today's Internet, and provides interoperability among heterogeneous distributed systems. Recently in web services environment, security has become one of the most critical issues. The hackers attack one of fragile point and can misuse legitimate user privilege because all of the connected devices provide services for the user control and monitoring in real time. Also, the users of web services must temporarily delegate some or all of their rights to agents in order to perform actions on their behalf. This fact risks the exposure of user privacy information. In this paper, we propose secure delegation model based on SAML that provides confidentiality and integrity about the user information in distributed systems. In order to support privacy protection, service confidentiality, and assertion integrity, encryption and a digital signature mechanism is deployed. We build web service management server based on XACML, in order to manage services and policies of web service providers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.129-134
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2003
This paper describes an application level composition mechanism called Generic Modeling Environment(GME) for web caching on an Application Level Active Network(ALAN). Web caching on an ALAN requires the application level composition mechanism and a service composition to support adaptability for self-organization. ALAN was developed to solve the problems of the network level Active Network(AN) ALAN has the features of both AN as well as mobile agents. The efficient composition mechanism for the existing AN Projects has been supported primarily for the network level AN. Conversely, ALAN lacks support for the application level AN The existing web caching technology is inter-connected in a manually configured hierarchical tree. Since a self-organization system is intended to be adaptive, web caching for self-organization does not involve a manual configuration or any low-level tuning of the individual nodes of the entire system but requires service composition to support adapting intelligence and fault-tolerance to enable self-organization.
When a consumer intends to purchase products through Internet stores, many difficulties are met because of limitations of the current search engines and the current web structure, and lack of tools supporting decision-makings. This paper raises an Internet shopping problem and proposes a framework of decision making process to settle it with an intelligent agent based on Semantic Web and Finite Domain Constraint. The agent uses finite domain constraint programming as modeling and solution methods for the decision problem under the Semantic Web environment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.2
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pp.215-221
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2003
Generally, we want to be searched the newest as well as some appropriate personalized information from the internet resources. However, it is a complex and repeated procedure to search some appropriate information. Moreover, because the user's interests are changed as time goes, the real time modeling of a user's interests should be necessary. In this paper, I propose PREA system that can search and filter documents that users are interested from the World Wide Web. And then it constructs the user's interest model by a modified spreading neural network. Based on this network, PREA can easily produce some queries to search web documents, and it ranks them. The conventional spreading neural network does not have a visualization function, so that the users could not know how to be configured his or her interest model by the network. To solve this problem, PREA gives a visualization function being shown how to be made his interest user model to many users.
This Paper deals with a collaborative decision making procedure of web-based DSS for supply chain management (SCM). The seemingly autonomous DSS dedicated to each of mutually exclusive prob1em domains forms a communication network and cooperates each other for better SCM decision making. We a1so propose a hub-spoke information sharing model for the DSS network. In the hub-spoke model, an information hub at the center facilitates information exchange between DSS\\`s and controls the conversations defined by the series of XML messages between agents of DSS. A product ordering scenario where supply decision is triggered upon customer order is used to demonstrate the SCM decision procedure through a collaboration of the web-based DSS.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.395-399
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2005
In this paper, we presents HIGH-Q learning algorithm with reinforcement learning for more fast and exact topic-directed web spidering. The purpose of reinforcement learning is to maximize rewards from environment, an reinforcement learning agents learn by interacting with external environment through trial and error. We performed experiments that compared the proposed method using reinforcement learning with breath first search method for searching the web pages. In result, reinforcement learning method using future discounted rewards searched a small number of pages to find result pages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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