The amount of personal information has increased dramatically due to the prevalent use of smartphones and the rapid growth of social networking services. Under these circumstances, there has been a lot of efforts to obtain new information based on the overflowing personal data. The conventional character analysis method, which heavily relies on personal surveys, had some limitations in that it was difficult for psychologist to have a complete access to the surveyed results. When it comes to celebrities, however, it is relatively easy to access to their information through various media. Therefore there has been various researches that examined celebrities' personalities. On the contrary, not many studies have focused on analyzing the characteristics of the general public whose information is not so accessible. In this research, we suggest a method to analyze ordinary people's characteristics based on information available via their social networking services. This research focuses on developing a Facebook-native application, which examines the user's character type based on the posts shared in the user's Facebook page.
Park, Seong-min;Park, Jeong-soo;Lee, Yoon-kyu;Chae, Woo-Joon;Shin, Moon-sun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.316-318
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2019
Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.
방송과 통신이 융합되면서 새로운 서비스들이 등장하고 있는데 서비스만 보고서는 방송서비스인지 통신서비스인지 분간이 힘든 기술들이 다수 등장하고 있다. 최근 스마트TV가 방송, 통신, 컴퓨팅의 대표적인 서비스로 부각되면서 멀티플랫폼 연동의 하이브리드 미디어서비스가 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 방송통신 융합서비스에 대해서 두 매체 간의 연관여부에 따라 2가지로 서비스를 분류하고 각 분류된 방식에 따른 다양한 하이브리드 미디어서비스의 실제 구현사례를 소개한다. 소개되는 서비스에는 개인형 홈스크린, 앱스토어, 콘텐츠 검색 및 추천, 패밀리톡, 대면 통신을 포함하는 스마트TV 홈스크린 기반 미디어 융합서비스와 하이브리드광고 서비스, 멀티앵글뷰 서비스, 멀티오디오 서비스를 포함하는 스마트TV 하이브리드 미디어서비스이다. 본 논문에서는 모든 서비스가 HTML5 기반의 웹브라우저에서 동작하도록 구현하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1846-1848
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2015
가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.
스마트폰 어플리케이션 데이터는 사용자와 밀접한 데이터를 포함하고 있기 때문에 디지털 포렌식 수사에서 매우 중요하게 수집되어야 할 대상이다. 하지만 어떤 어플리케이션은 암호화 기법을 활용하여 사용자 데이터를 포함한 어플리케이션 데이터를 보호한다. 데이터 암호화는 데이터 보호에 효율적이지만, 디지털 포렌식에서는 안티 포렌식으로 작용하여 어플리케이션 데이터 분석을 어렵게 한다. 따라서, 효율적인 디지털 포렌식 수사를 위해서는 암호화된 스마트폰 어플리케이션 데이터에 복호화에 대한 선제 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최근 발표된 스마트폰 어플리케이션의 암호화된 데이터에 대한 분석 결과를 수집하여, 암호화 키 생성 및 데이터 암호화 방법에 대해 분류하였다. 이를 통해 스마트폰 어플리케이션 데이터의 암호화 방식을 습득하여 추후 또다른 어플리케이션 효율적인 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
The business card is regarded as the simplest means as well as a tool the most likely to use as a means of sales. Every day, we are exchanging business cards with many customers, but the paper based business card is easy to discard and difficult for searching information on the business card. As a solution, if we take a photographed business card with a smart phone and make it into a database, we can easily obtain customer information we wanted for sales at any time. In this study, we develop an application solution based on electronic business card database that supports sales management. The system operates in a cloud environment and has various decision support functions such as customer's human network management, customer classification, and finding prospective customers.
Purpose: The purpose of this study is to enable users to conveniently report risks by automatically classifying risk categories in real time using AI for images reported in the life safety prevention service app. Method: Through a system consisting of a life safety prevention service platform, life safety prevention service app, AI model serving server and sftp server interconnected through the Internet, the reported life safety images are automatically classified in real time, and the AI model used at this time An AI learning algorithm for generation was also developed. Result: Images can be automatically classified by AI processing in real time, making it easier for reporters to report matters related to life safety.Conclusion: The AI image automatic classification system presented in this paper automatically classifies reported images in real time with a classification accuracy of over 90%, enabling reporters to easily report images related to life safety. It is necessary to develop faster and more accurate AI models and improve system processing capacity.
This study examines the customer value factors affecting the intention to continue using the mobile app of department stores, which are traditional offline retailers, in the retail industry that is rapidly digitalizing and becoming mobile. This study clarifies multidimensional customer value in three dimensions; functional, convenience, and social. Functional value refers to the integrated channel, and consistent customer experience provided between channels in the omnichannel retail environment, while convenience value is the convenience of saving time and effort save while customers use a mobile app. Social value refers to the improvement of social approval or social self-concept occurring due to the use of products or services related to green marketing within the mobile app of the department store. The influence of each on the dependent variable, the mobile app's continuous use intention, was analyzed by using the three dimensions of customer value as independent variables. Data was collected from customers who have a history of using the mobile app of Shinsegae Department Store in Korea, and a confirmatory analysis was conducted using Smart PLS 4.0. The analysis results showed that all three dimensions of customer value; functional value, convenience value, and social value, had a positive (+) influence on customers' intention to continue using the mobile app, and the influence of functional value had the greatest impact. As functional value appears to be the most important influencing factor due to the omnichannel retail trend by advancement of technology, it suggests that it is important for department stores, and offline retailers, to provide integrated channels. This provides insights into the direction of customer-centered strategy formulation for activating department store mobile apps and suggests basic analytical data for customized services and marketing activities that department stores can effectively meet the changing expectations and demands of customers through new mobile channels rather than existing offline channels.
General users who use smartphone apps often use the Vault app to protect personal information such as photos and videos owned by individuals. However, there are increasing cases of criminals using the Vault app function for anti-forensic purposes to hide illegal videos. These apps are one of the apps registered on Google Play. This paper proposes a methodology for extracting feature points through XML-based keyword frequency analysis to explore Vault apps used by criminals, and text mining techniques are applied to extract feature points. In this paper, XML syntax was compared and analyzed using strings.xml files included in the app for 15 hidden Vault anti-forensics apps and non-hidden Vault apps, respectively. In hidden Vault anti-forensics apps, more hidden-related words are found at a higher frequency in the first and second rounds of terminology processing. Unlike most conventional methods of static analysis of APK files from an engineering point of view, this paper is meaningful in that it approached from a humanities and sociological point of view to find a feature of classifying anti-forensics apps. In conclusion, applying text mining techniques through XML parsing can be used as basic data for exploring hidden Vault anti-forensics apps.
The purpose of this research paper is to develop Mobile application-based Nursing Process Programs on 'Nursing Diagnosis', 'Nursing Interventions' and 'Nursing Outcomes Classification' targeting nurses and nurse students. To achieve it, this paper uses 'standard classification-focused research data' on the basis of Nursing Diagnosis Classification established by NANDA (North American Nursing Diagnosis Association), NIC (Nursing Interventions Classification) and NOC (Nursing Outcomes Classification) mainly developed by Iowa State University. The existing research methods are difficult to be applied to patients, since such methods put a restriction on choosing, developing, and generalizing 'Nursing Process Programs' in clinical spheres. But, this research thesis focuses on developing guidelines applicable to any clinical experiences, with the use of the framework in mutual links with all the nursing diagnosisoutcomes- interventions. In this regard, the Korean version programs were developed and registered in App store in March. Thus, it is expected that these programs would be wildly-available as tools for nursing education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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