• Fashion & Textile Research Journal
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• v.19 no.2
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• pp.180-193
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• 2017

The increase use of smartphones has paved the way for quick dissemination of online information. This has a huge influence on consumers' purchase decision making and the formation of a company's image. As such, this study focuses on product review from mobile beauty applications(apps); in particular, the perceived information authenticity. The purpose is as follows. First, to examine if there is any difference in perceived information authenticity based on the types of product review. Second, to analyze how perceived information authenticity influences brand attitude, purchase intention, and electronic word of mouth(e-WOM) intention. The study targets consumers in their 20s and 30s who have experience buying a product via a mobile beauty app. Three hundred responses are analyzed using SPSS 21.0 and AMOS 18.0. The results reveal that, first of all, consumers derive higher perceived information authenticity from a multi-facet review rather than a double-facet review. Second, among the traits of perceived information authenticity, only a brand's perceived reliability has a significant influence on brand attitude. Third, this brand attitude has a positive influence on purchase intention and e-WOM intention. In conclusion, these findings can serve as an important discussion point for companies developing a mobile beauty app, drawing attention to perceived information authenticity, based on the types of product review.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.21-41
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• 2019

Thanks to the rapid development of information technologies, the data available on Internet have grown rapidly. In this era of big data, many studies have attempted to offer insights and express the effects of data analysis. In the tourism and hospitality industry, many firms and studies in the era of big data have paid attention to online reviews on social media because of their large influence over customers. As tourism is an information-intensive industry, the effect of these information networks on social media platforms is more remarkable compared to any other types of media. However, there are some limitations to the improvements in service quality that can be made based on opinions on social media platforms. Users on social media platforms represent their opinions as text, images, and so on. Raw data sets from these reviews are unstructured. Moreover, these data sets are too big to extract new information and hidden knowledge by human competences. To use them for business intelligence and analytics applications, proper big data techniques like Natural Language Processing and data mining techniques are needed. This study suggests an analytical approach to directly yield insights from these reviews to improve the service quality of hotels. Our proposed approach consists of topic mining to extract topics contained in the reviews and the decision tree modeling to explain the relationship between topics and ratings. Topic mining refers to a method for finding a group of words from a collection of documents that represents a document. Among several topic mining methods, we adopted the Latent Dirichlet Allocation algorithm, which is considered as the most universal algorithm. However, LDA is not enough to find insights that can improve service quality because it cannot find the relationship between topics and ratings. To overcome this limitation, we also use the Classification and Regression Tree method, which is a kind of decision tree technique. Through the CART method, we can find what topics are related to positive or negative ratings of a hotel and visualize the results. Therefore, this study aims to investigate the representation of an analytical approach for the improvement of hotel service quality from unstructured review data sets. Through experiments for four hotels in Hong Kong, we can find the strengths and weaknesses of services for each hotel and suggest improvements to aid in customer satisfaction. Especially from positive reviews, we find what these hotels should maintain for service quality. For example, compared with the other hotels, a hotel has a good location and room condition which are extracted from positive reviews for it. In contrast, we also find what they should modify in their services from negative reviews. For example, a hotel should improve room condition related to soundproof. These results mean that our approach is useful in finding some insights for the service quality of hotels. That is, from the enormous size of review data, our approach can provide practical suggestions for hotel managers to improve their service quality. In the past, studies for improving service quality relied on surveys or interviews of customers. However, these methods are often costly and time consuming and the results may be biased by biased sampling or untrustworthy answers. The proposed approach directly obtains honest feedback from customers' online reviews and draws some insights through a type of big data analysis. So it will be a more useful tool to overcome the limitations of surveys or interviews. Moreover, our approach easily obtains the service quality information of other hotels or services in the tourism industry because it needs only open online reviews and ratings as input data. Furthermore, the performance of our approach will be better if other structured and unstructured data sources are added.

• Information Systems Review
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• v.17 no.3
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• pp.95-111
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• 2015

The recommendation system automatically provides the predicted items which are expected to be purchased by analyzing the previous customer behaviors. This recommendation system has been applied to many e-commerce businesses, and it is generating positive effects on user convenience as well as the company's revenue. However, there are several limitations of the existing recommendation systems. They do not reflect specific criteria for evaluating products or the factors that affect customer buying decisions. Thus, our research proposes a collaborative recommendation model algorithm that utilizes each customer's online product reviews. This study deploys topic modeling method for customer opinion mining. Also, it adopts a kernel-based machine learning concept by selecting kernels explaining individual similarities in accordance with customers' purchase history and online reviews. Our study further applies a multiple kernel learning algorithm to integrate the kernelsinto a combined model for predicting the product ratings, and it verifies its validity with a data set (including purchased item, product rating, and online review) of BestBuy, an online consumer electronics store. This study theoretically implicates by suggesting a new method for the online recommendation system, i.e., a collaborative recommendation method using topic modeling and kernel-based learning.

• Management & Information Systems Review
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• v.36 no.5
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• pp.45-60
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• 2017

This study aims to elucidate the key improvements through the current state of customer support for smart home services based on the Internet of things and the evaluation of user's usage. Smart home services typically provide a wide range of value in terms of security, safety, manageability (electricity and water use), convenience, and remote management accessibility. In this study, we analyzed the current state of smart home service based on Internet of Samsung, SKT and LG U + companies in Korea. However, since LG U+ is the only company providing user reviews, there is a limit to generalization, but we are trying to figure out whether the customer value is conveyed properly or not, and in which part the customer support is focused to support the service. As a result of analyzing the results of the study, we found that the smart home service is commercialized and marketed in various forms. However, it is questionable whether the technological level and user satisfaction level are sufficiently satisfied. The results of this study are as follows. First, although each company provides usage guidance, they still ask many questions about joining products and using products. Second, there are many defects in the product itself, and it is found that the companies are not satisfied with the overall response. Third, the three companies are focusing on switches, outlets, sensors, and lamps. This is an individual intelligent product rather than an interlocking or linking level, and it can be seen that there are many parts that are not compatible with the concept of the original Internet of things. In conclusion, this study shows that there are still many areas to improve on the level of customer service provision of smart home service, in particular, the ease of use is low and the quality of products is not reliable. We would like to present the improvement of this in detail through this study and reflect the companies that provide it and the service providers.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.365-366
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• 2017

여름이 찾아오면 많은 사람들이 피서를 즐기기 위해서 해수욕장, 워터파크, 계곡으로 향한다. 하지만 인파가 많은 해수욕장, 워터파크는 쉽게 정보를 찾아볼 수 있지만 소규모인 계곡은 정보를 상대적으로 쉽게 찾기 힘들다. 또한 사람이 많이 붐비는 해수욕장, 워터파크 보다는 좀 더 여유로운 피서를 위해 계곡을 더 선호하는 사람이 늘고 있다. 이를 해결하기 위해 부산, 울산, 경남지역의 계곡을 Google map API를 활용하여 한 번에 찾아볼 수 있고 정보를 제공받을 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 검색기능을 사용하여 Google map에서뿐만 아니라 별도로 원하는 계곡도 찾을 수 있는 기능을 제공한다. 또한 웹사이트와 연동하여 사람들 간에 실제로 계곡을 이용한 후기들을 공유할 수 있는 기능을 제공한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.4
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• pp.131-138
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• 2015

One of the most conspicuous characteristics of a business model that pursues expanding customer relationship is that it tries to lock in customers by encouraging them to repeat purchase in the long-term with the help of "Follow" function in Social Networking Service (SNS), which enables producers to automatically register the customers as potentially important ones and to offer them customized marketing services. In the value chain of the agriculture sector, producers of agricultural products can use SNS functions to provide loyal customers with valuable information and experiences such as the real-time information of their farm and products, hidden stories about the whole process from seeding to harvesting, and the storage and cooking methods of their products. These activities help the producers invoke customers' desire to live in the farm and to grow the products themselves. They also raise the accessibility of the producers' websites as customers are able to share a variety of news and knowledge such as the release of new products. This means that the producers's websites are now functioning to enable the producers to perform sales and promotion related activities. It is a big leap from the traditional e-commerce business model where sales and promotion of a product were separated and could be connected only through outside links. This two-way, viral characteristics of marketing services using SNS facilitate customers to share product information and their purchase experience with each other, which leads to more effective and efficient communication within the customer community.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.3-8
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• 2007

최근 도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 정보를 관리하고 이동 객체의 미래 위치를 예측하는 이동 객체 위치 예측 시스템의 필요성이 나날이 증가되고 있다. 이동 객체위치 예측 시스템은 교통 관제 및 다양한 응급 상황 시 이동 객체의 미래 위치를 신속히 예측하기 위해 사용되며, 보다 편리한 위치 기반 서비스의 제공을 가능하게 해준다. 이러한 시스템을 위한 대부분의 미래 인덱싱 기법은 일반적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 위해 과거 이동 궤적을 이용하고 있다. 그러나, 수많은 이동 객체의 과거 이동 궤적 관리가 어렵고, 실시간으로 변화하는 이동 객체의 미래 궤적을 반영하기 위한 방대한 미래 인덱스의 갱신 요청으로 인해 인덱스 유지 비용이 증가하여 미래 위치 질의 요청에 대한 신속한 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체 위치 예측 시스템에서 방대한 이동 객체의 과거 이동 궤적으로부터 효율적으로 미래 위치를 예측하기 위해 셀 기반의 미래 인덱싱 방법인 PFCT-Tree(Probability Future Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PFCT-Tree는 방대한 과거 이동 궤적을 셀 단위로 재구성하여 인덱스 크기를 줄이고, 셀 내부 경험치를 기반으로 장기간 질의 시 빠른 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한 신속한 미래 이동 궤적의 갱신 속도를 향상시키기 위해 미래 시간을 미래 궤적과 분리하여 인덱싱함으로써 위치 예측 오류로 인한 미래 인덱스 갱신 비용을 최소화 할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PFCT-Tree가 기존 인덱싱 기법들보다 갱신 및 검색 성능이 우수함도 입증하였다.ential oil (Bergamot, Grapefruit, Lemon, Petigrain)은 농도 의존적으로 ROS 생성을 증가시켰다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 citrus essential oil은 MSH에 의한 melanin 생성을 억제하는 것으로 보아 미백제로서의 개발 가능성이 있는 것으로 사료된다.가 사용될 수 있음을 제시한다.찍 발견되어 크기는 작았으며, 육안적으로 폴립의 Yamada 형태의 분류는 II, III의 형태를 띠고 있었다.EX>로 한반도 후기 백악기의 고지자기극$(Lat./Long.=70.9^{\circ}N/215.4^{\circ}E,\;A_{95}=5.3^{\circ})$의 위치와 유사하므로 암석의 생성 시기는 후기 백악기로 판단하였다. 한편 함평분지에 분포하는 백악기 화산암류에서는 한 개의 정자화 방향과 두 개의 역자화 방향이 확인되었다. 이들 특성잔류자화 방향은 백악기 화산암 형성 당시 암석에 기록된 성분으로써 당시 지구자기장의 상태를 기록한 것으로 해석하였으며, 이중 정자화 방향을 함평분지 화산암의 대표 방향으로 채택하였다 함평분지 화산암의 고지자기 극의 위치는 정자극의 경우는 $Lat./Long.=70.2^{\circ}N/199.5^{\circ}E,\;(K=18.1,\;A_{95}=9.6^{\circ})$ 이며 역자극의 경우는 $Lat./Long.=65.5^{\circ}S/251.3^{\circ}E,\;(K=7.1,\;A_{95}=20.7^{\circ})$이다. 이중 정자극의 위치는 한반도의 후기 백악기극의 위치와 통계적으로 동일한 것으로 나타나 함평분지 화산암

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• v.49 no.10
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• pp.1042-1049
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• 2006

Purpose : This study was conducted to survey the preliminary data on risk behaviors and to identify the factors that prevent risk-behaviors in late adolescence. Methods : Freshmen(n=1,297) beginning the first semester in Korea University, Seoul, Korea completed self-administered risk behavior questionnaires, comprising 5 domains : demographics, smoking, drinking, drug abuse and sexual behavior. Results : The rate of smoking experience was higher in people having friends who smoke and the predictors of transition to current smoking were male gender, urban residence, friends' smoking, and nicotine dependence. The rate of high risk drinking was higher among students who are male and who had experience of heavy episodic drinking. The study group showed a low prevalence of narcotic users, but two-thirds of students could get medicine easily without prescriptions. The prevalence of sexual experience was 6.5 percent, and the sexual education was not a predictor of contraceptive behavior. The prevalence of homosexuality was 1.6 percent, and the rate of mostly heterosexuality was higher in female students. Conclusion : The main targets of youth health education should be campaigns aimed at atcessation of reinforcing risk behaviors and the development of a surveillance system for the prevention of chronic disease. These results can be used to find risk factors of health-risk behaviors among late adolescents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.321-326
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• 2020

본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2001.04b
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• pp.75-76
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• 2001

순환식 펄라이트재배에서 배액 재사용을 위한 양분흡수 모델링을 작성하고자 EC 처리(1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7 dSㆍm-1)를 수행하였다. 생육 중기까지 EC 수준에 따른 양액흡수량은 차이가 없었지만 중기 이후 EC가 높을수록 흡수량이 감소되는 경항을 보였다(Fig. 1). NO$_3$-N, P 및 K의 흡수량은 생육기간 동안 처리간 차이를 유지하였는데 N과 K는 생육 중기 이후 일정 수준을 유지하였으나 P는 생육기간 동안 다소 증가되는 경향을 보였다. S의 흡수량은 생육 중기 이후 모든 처리에서 급격한 감소를 보였으며 생육 후기에는 처리간에 차이가 없었다(Fig. 2). 오이의 무기이온 흡수율에서와 같이 흡수량에서도 EC간 차이를 보여 EC를 무기이온 흡수량을 추정하는 요소로 이용할 수 있을 것으로 생각되었다. 무기이온 흡수량은 모든 EC 처리간에 생육 초기에는 차이를 보이지 않았으나 생육중기 이후에는 뚜렷한 차이를 보인 후 생육 후기의 높은 농도에서 그 차이가 다소 감소되는 경향을 보였다. 단위일사량에 따른 양액흡수량과 EC를 주된 변수로 한 오이의 이온 흡수량 예측 회귀식을 작성하였는데 모든 무기이온 흡수량 추정식의 상관계수는 S를 제외한 모든 이온에서 높게 나타났는데 특히 N, P, K 및 Ca에서 높았다. S이온에서의 상관계수는 0.47로 낮게 나타났으나 각 이온들의 회귀식에 대한 상관계수는 모두 1% 수준에서 유의성을 보여 위의 모델식을 순환식 양액재배에서 무기이온 추정식으로 사용이 가능할 것으로 생각되었다(Table 1). 이를 이용한 실측치와의 비교는 신뢰구간 1%내에서 높은 정의상관을 보여 실제적인 적용이 가능할 것으로 생각되었다(Fig 3)..ble 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%