Park, Joon-Seok;Kim, Jae-Han;Han, Dong-Hee;Kim, Soo-Hong
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.767-771
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2006
Recently, the User Created Contents is rising up. Gearing with an era of the Web 2.0, The pre existed Potal and private web pages are having extensive changes, and the heart of the changes is just the contents what the users produce and spread by themselves. Therefore, there is an observation about the system of contents spread on Web media until nowadays, and the features, in this article. This paper will be intend to expect that the commonness between the examples of the current User Contents, technologies for User contents, and the possibilities for development.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.10a
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pp.349-352
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2000
As a lot of people have used electronic commerce, many shopping malls have appeared on the Interne and the shopping information in them has been enormous. So, the need for a system to recommend product to customers is on the increase so as to reduce time and efforts for shopping. In this paper, we suppose a Product Recommender System which is constructed by applying data mining techniques to web for files and analyzing customer's action pattern, customer's profile and product purchase data. This system offers convenience that customers can get their desired information easily, by sending e-mail or mail and recommending web pages when they visit a shopping mall.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.2
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pp.319-324
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2011
Recently, development of app for smartphone is much and many apps provide information by reproduced with achieved information from internet site. There is a need of method dependent on reproduced data by app. For solving these requirements, this paper first identifies problems such as lower hardware performance and limited bandwidth when legacy web pages are accessed by smart phones. This paper suggests three methods, "real time," "cache," and "static" to develop application programs for smart phones by considering identified problems.
The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.05a
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pp.263-267
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2005
Presentation is the most important factor in the usability of a web site. A poor layout makes a bad influence on the searching ability of the user by reducing search speed and causing mistakes. Recently many web sites visualize 3D information and there is plenty of research on it. Such a layout improves the usability of web pages and information awareness both in quantity and quality. This paper proposes design guides on 3D information browsing and has experiments on searching speed of the users for 2D and 3D displays of the same data and were analyzed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.277-284
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2012
Named entity recognition (NER) technique can play a crucial role in extracting information from the web. While NER systems with relatively high performances have been developed based on careful manipulation of terms with a statistical model, term mismatches often degrade the performance of such systems because the strings of all the candidate entities are not known a priori. Despite the importance of lexical-level term mismatches for NER systems, however, most NER approaches developed to date utilize only the term string itself and simple term-level features, and do not exploit the semantic features of terms which can handle the variations of terms effectively. As a solution to this problem, here we propose to match the semantic concepts of term units in restaurant named entities (NEs), where these units are automatically generated from multiple resolutions of a semantic tree. As a test experiment, we applied our restaurant NER scheme to 49,153 nouns in Korean restaurant web pages. Our scheme achieved an average accuracy of 87.89% when applied to test data, which was considerably better than the 78.70% accuracy obtained using the baseline system.
While sharing information through Internet by Web page or XML, familiar labels of information items will reduce the confusion among users. The advises of the language experts for choosing familiar terms may cost money and time, but an automated Indicator can help a user select right terms without any cost. This paper collects Indicators that can be easily found over Internet and compares the efficiency of them for selecting familiar terms. The collected indicators are the number of words in a term, the frequency used in a related Web sites, and the number of search results in portal sites. The results conclude that the found terms by the frequency matches 76% for women's and 71% for men's, which tells that the frequency can be a reference for selecting familiar terms.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.175-183
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2001
Nowadays, most domestic construction companies are concentrating their interests on IT areas, so a variety advanced techniques such as CRM, SCM, ERP have been adopted by them. this is one of the ways to survive in the domestic market. It is the current tendency in the construction business. But, Home Pages of domestic construction companies are composed of simple structures which are limited to simple advertisements of each company or simple system application. It has been reported that customers are still maintaining low participation in this situation. This study first will analyze implementation situations in other business area's and survey people's opinions in construction-related areas. Then we will provide basic data for web-site's stimulation of construction companies.
This paper presents a new agent which convert HTML contents to VXML contents automatically for voice services via web. In this paper, I propose an interactive hybrid sequential contents selection method to select desired contents fast and robustly from known web pages. It uses real time structural features as well as embedded text and/or priori structural knowledge such as link symbol position. To verify its effectiveness, a full agent system is implemented and tested. The method reflects user intention more accurately than conventional selections using structural features and is more robust to variations of HTML programming techniques. The agent is fast and has less computational burden than methods use XML or XHTML conversion as intermediate stage.
This study examines subjects' eye movement pattern and surveys their attitudes to the exposed advertisements on the Facebook. Different from the F-shaped pattern of the typical Web pages, users' eye movements on the Facebook have shown a rough H-shape. Even though a large number of users have shown F-shaped pattern on the ordinary Web pages in order to skip the contents of a Web, subjects' eye-movement pattern on the Facebook has H -shaped pattern due to the unique User Interface (UI) of the Facebook. With the right side and vertical arrangement of ads on the Facebook, users skip the page with having a large H-shaped pattern. In addition, this study set four AOIs(Area of Interest) that are advertising sections comprised on the Facebook Web page and measured fixation length within the AOIs then surveyed subjects' attitudes about the exposed ads. Through the experiment and survey, this study offers the optimum advertising position that can attract Facebook users' attention. As the result of experiment and survey, the second ad has the subjects' highest attitude to advertising and fourth ad is the next effectiveness and first and third ad followed. This study highlights the key implications to provide better user experiences(UX) and marketing strategies to users who are the consumers of companies and organizations which have a plan to put their advertising on the Facebook.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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