오늘날 인터넷의 광범위한 보급은 이제 유선을 넘어 무선 이동통신 기술로의 급발전을 가져오게되었고, 실생활에 있어서도 무선단말기를 통한 인터넷 상에서의 정보검색이 시간과 장소에 구애받지 않고 가능하게 되었다. 그러나 무선인터넷의 성장세는 무선 단말기가 가진 자체의 제한과 무선망의 제한으로 인해, 광범위한 보급과 활용만큼 성장이 급속화 되어지지는 못하다. 이러한 무선인터넷의 성장을 가로막는 요인들은 컨텐츠의 부족, 접속시간의 지연, 애플리케이션 미비, 무선인터넷 단말기의 보급지연, 완벽한 보완의 미흡등이다. 본 논문에서는 이러한 제한요인중에서 기존의 유선통신에서 사용되어지는 HTML로 구성된 웹페이지를 무선에서도 보다 효율적으로 이용할 수 있는 방법에 관해 제시함으로서 모바일 컨텐츠 개발의 생산성을 향상시키고 개발기간 및 비용을 단축할 수 있는 웹탐색 변환방법을 시도한다.
Park, Keun-Hyo;Kim, Yong-Dae;Kim, Sam-Ryong;Lee, Jeong-Bae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.671-675
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2000
본 논문에서는 웹 환경에서 자바 서버 페이지를 기반으로 하는 전자우편 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 인터넷 비즈니스를 위하여 구축된 사이트에서 인터넷기반 전자우편 서비스를 기본적으로 제공하고 있다. 서버 사이드 스크립트인 자바 서버 페이지(JSP) 기반 서버에서 자바 컴포넌트인 자바 빈즈를 구현하여 웹 메일 환경을 구성하였다. 자바 빈즈는 재사용의 목적으로 구현하여 보다 빠르게 사이트를 구축할 수 있도록 컴포넌트화 하여 웹 메일 환경을 설계, 구현하였다.
Park, Chae-eun;Lee, Dong-seok;Nam, Sung-hyun;Kwon, Soon-kak
Journal of Multimedia Information System
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v.8
no.3
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pp.183-190
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2021
In this paper, we implement a system for a fund recommendation based on the investment propensity and for a future fund price prediction. The investment propensity is classified by scoring user responses to series of questions. The proposed system recommends the funds with a suitable risk rating to the investment propensity of the user. The future fund prices are predicted by Prophet model which is one of the machine learning methods for time series data prediction. Prophet model predicts future fund prices by learning the parameters related to trend changes. The prediction by Prophet model is simple and fast because the temporal dependency for predicting the time-series data can be removed. We implement web pages for the fund recommendation and for the future fund price prediction.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.689-692
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2020
People have studied English using online English dictionaries when they looked for the meaning of English words or the example sentences. These days, as the AI technologies such as machine learning have been developing, documents can be translated in real time with Kakao, Papago, Google translators and so on. But, there has still been some problems with the accuracy of translation. The AI secretaries can be used for real-time interpreting, so this kind of systems are being used to translate such the web pages, papers into Korean. In this paper, we researched on the usage frequency of the combined English phrases from dictionaries by analyzing the number of the searched results on Google. With the result of this paper, we expect to help the people to use more English fluently.
Kim, Woo-Seop;Shin, Young-Seok;Shin, I-Su;Kim, Kyu-Ho;Jung, Duk-Young
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.12
no.1
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pp.20-28
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2018
In this research, for the smooth cultural life of seniors, we recruit 92 smart seniors (male: 22, female: 70) and survey their preferred content sub-genre. The survey is mainly based on the two devices (PC, Smartphone) to be used. As a result of the study, there was a little difference in preference on the web pages between both devices, the video contents showed the similar preference, regardless of the device. Also, sub-genres surveyed show higher correlations with similar sub-genres in other content genres. So, If the result of this study is reflected in the development of cultural contents and the composition of content pages, it will be helpful for senior to enjoy the improved cultural life by lowering entry barriers accessing digital media contents.
The existing content-based spam mail filtering algorithms have difficulties in filtering spam mails when e-mails contain images but little text. In this thesis we propose an efficient spam mail classification algorithm that utilizes the link structure of e-mails. We compute the number of hyperlinks in an e-mail and the in-link frequencies of the web pages hyperlinked in the e-mail. Using these two features we classify spam mails and legitimate mails based on the decision tree trained for spam mail classification. We also suggest a hybrid system combining three different algorithms by majority voting: the link structure analysis algorithm, a modified link structure analysis algorithm, in which only the host part of the hyperlinked pages of an e-mail is used for link structure analysis, and the content-based method using SVM (support vector machines). The experimental results show that the link structure analysis algorithm slightly outperforms the existing content-based method with the accuracy of 94.8%. Moreover, the hybrid system achieves the accuracy of 97.0%, which is a significant performance improvement over the existing method.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
With an exponential growth of blogs, lots of important data have appeared on blogs. However, since main topics mentioned in blog pages are quite different from general web pages, there are problems which can't be solved by general search engines. Therefore, many researchers have studied searching methods only for blogs to help users who want to have useful information on blog. We also present a blog classifying method based on similarity of titles. First, we analyze blogs and blog search engines to find problems and solution of current blog search. Second, applying our similarity algorithm on blog titles, we discuss a way to develop clustering method only for blog. Finally, by making a prototype system of our algorithm, we evaluate our algorithm's effectiveness and show conclusion and future work. We expect this algorithm could add its power to current search engine.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.113-121
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2009
The increasing interest in leisure activities of a five-day work per week has been recently prevailed. Additionally, as internet and mobile infrastructures have been becoming widespread, the user can get specific information using a search engine. However, it is difficult for the user to get accurate information they really want as shared information has been rapidly increased and the information has been searched. For example, users can retrieve required travel information, but they also must see a huge number of travel advertisements. In this paper, we design and implement a retrieval system using travel information collecting agent. The information gathering agent regularly visits travel-related category pages of the portal sites and major media travel-article pages to collect information related to travel, and the agent stores the gathered information to a database. Then, users can search the travel information conveniently without the need to view advertisements.
This study is to analyze the present condition of internal dance troupes' web sites contents and through this study, we aim at suggesting beneficial plans not only for constructing better web sites and contents for national dance troupes but also for contributing to the development of national dance troupes. In order to achieve this study's object, we selected eight dance troupes that run their own web sites and examined their contents. the conclusions are as following. First, among internal professional dance troupes, Korea National Ballet, Seoul Ballet Theatre and Universal Ballet Company offer the best contents at their home pages and they have the most lively community concerned activities at their internet web sites. Second as for the web sites of municipal(provincial) dance troupes, those of Gyeonggi provincial dance troupe, Daejeon municipal dance troupe, Busan municipal dance troupe, Seoul municipal dance troupe Incheon municipal dance troupe have lots of contents briskly carried on, but those of the others need complementary measures. Third, Seoul ballet theatre and Universal Ballet Company offer lots of information about their activities to satisfy their customers and make the maximum use for public relations ; performance news, the introduction of their members, the story of ballet press reviews, new letters. On the other hand, at the web sites of Metropolitan Dance Theater Provincial Dance Company, there are much fewer contents about their activities which doesn't lead customers to visit their webs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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