Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.4
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pp.153-160
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2013
Online game provides a kind of cyber money aden and game instruments, items in order to attract game users. Game users want stronger, better and higher-leveled items with competition. Demands and supplies on items are formed and the transactions are made. The problem is there happen frequently illegal behaviors in the process of transactions. Among these illegal behaviors, for using other's id and password without authorization and stealing items, rejecting to return assigned items, providing stolen item to other who knows the fact or destroying others' items, it is difficult to apply provisions on properties in the criminal code on them. Because the criminal code has a duty to prevent separation between substantial criminal behavior and regulations, it should reflect substantial cultures and values of the times. Therefore, property like items in cyber space can be considered as new property to need to be protect under the criminal code and it may be not an interpretation of expansion. The reason is it is practical and reasonable to judge whether propertiness can be established considering cyber space's unique characteristics. It is time to review propertiness of Article No. 346 according to the request of times of the digital age.
인터넷은 한국사회 전반에 많은 변화를 초래하였다. 인터넷이 빠르게 확산되어 2004년 말에 인터넷 이용자 3,000만 명 시대를 열었고 이동전화, 초고속 인터넷 등 새로운 정보기술이 보편적으로 활용되는 단계에 이르렀다. 그에 따라 개인 홈페이지가 커뮤니케이션의 새로운 수단으로 자리 잡았고, 이에 따른 새로운 네티즌 문화를 탄생시켰다. 사회문화적 측면에서 그동안 정보화가 창출한 가장 큰 변화는 조직사회의 변화, 교육환경의 변화, 문화생활의 변화를 들 수 있다. 인터넷이 조직사회에 미친 영향은 전통적인 연공서열식 피라미드형 조직구조가 새로운 네트워크형 조직으로 발전하였으며, 노동시장도 장소에 구애받지 않고 이동원격근무(mobile Office)로 발전하는 추세이다. 그리고 교육환경은 가상공간을 통한 다양한 교육정보 접근기회를 확대하고 있으며, 사람들의 사고방식, 생활양식, 가치관의 변화도 수반하고 있다. 반면에 인터넷 사회는 한국사회 전반의 변화와 함께 정보화의 역기능 현상도 다양하고 광범위하게 확산되고 있다. 인터넷이라는 온라인상에서 다양한 주제로 서로 만나고 정보를 교환하는 사이버 공동체(Cyber Community)는 온라인 공간에 한정되는 것이 아니라 현실공간으로 확장되어 나타나고 있으며, 인터넷 중독문제는 개인뿐만 아니라 가정과 사회에도 부정적 영향을 끼치고 있을 뿐만 아니라 안티사이트도 진정한 대안문화로 자리 잡지 못하고 인터넷의 익명성을 이용해 무차별적인 비방과 욕설이 난무한 과도기적 현상을 보이고 있다. 이제 인터넷은 한국사회의 모든 것과 깊은 관련을 맺는 매우 중요한 일부분이 된 것이다. 인터넷은 20세기 공학기술이 성취한 위대한 업적 중의 하나이다. 인터넷은 단순히 정보화 사회를 실현하는 것이 아니라 인간의 삶의 가치, 생활의 편익 등을 증대한다는 믿음 때문이다. 한편 현실은 여러 가지 역기능이 함께 나타나고 있다. '네티즌 윤리강령'까지 선포했지만, 진정한 네티즌 윤리는 강령을 선포했다고 저절로 확립되는 것이 아니다. 네티즌 각자의 실천의지가 있어야 한다. 인류가 새로운 이상향이라고 추구하는 가상사회는 윤리적인 사고와 행동으로 질서를 유지하지 못하면 인류의 밝은 미래는 보장할 길이 없다. 21세기 정보화 사회, 인터넷 사회를 맞이한 우리는 이 세상을 참으로 살기 좋은 세상으로 만들어야 할 고귀한 책무를 안고 있다. 아무리 험한 길, 어려운 과제라 할지라도 그 목표를 잃어서는 안 되며, 그 해답을 얻는 노력을 결코 게을리 해서는 안 된다.
This study investigated how online information affected consumers' purchases at social commerce websites. In the online purchase process, consumers use two types of online information: user generated content(UGC) and vendor generated content(VGC). These information types may influence consumers'purchase intention differently because each information builds entity trust and content trust, which play mediation roles between online information and purchase intention. According to the analysis results, general transactional information and safe transaction information of VGC and reputation information of UGC significantly affected entity trust. But content trust was affected only from general transactional information of VGC. And entity trust significantly affected content trust as well as purchase intention. These findings imply that social commerce vendors should focus mainly on entity trust for enhancing consumers' purchase intention. To achieve this objective, in the short term perspective, they should endeavor how to enhance general transaction information and safe transaction information qualities because these information types are easily controlled and improved by vendors. In the long term perspective, they should focus on reputation formation because reputation takes long time.
There are many sociological methodology for the study on cyber community. Especially for the online social network which is constructed by the notion of the social network, the social network analysis can be a superior methodology for the understanding of the general phenomenon and the solutions for the problematic issues. As pointed by Manuel Castells, the problem of the unification and the fragmentation, which is came after the participation and the openness, is prevailed in cyber community by its characteristics. However, computational properties that exceed the limitation of the time and space can bestow other alternatives. The Open API in the social network services that is more popular in these days is the one of those alternatives. Therefore, the purpose of this study is to investigate the problematic phenomenon of online social network and to search the solutions for those problems with the acceptance of Open API technology.
In this paper, our goal is to investigate the influencing factors on the online-based interpersonal relationships formation of the SNS users. To achieve this, first, we collected the influencing factors on the online-based interpersonal relationships, conducted survey, and then we analyzed the data with the PLS(Partial Least Square) and structural equation. As a result, we verified the main cause of factors as personal, relational and environmental factors and 8 kinds of detailed factor as social attraction, physical attraction, informational post, reciprocality, similarity, contents quality, web appearance and perceived spatiality are the influencing factors on the online-based interpersonal relationships dimensions. Finally, these factors were proposed as the influencing factors on the online-based interpersonal relationships formation of the SNS users.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.49-58
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2020
In this study, we solve an online multi-object problem which finds object states (i.e. locations and sizes) while conserving their identifications in online-provided images and detections. We handle this problem based on a tracking-by-detection approach by linking (or associating) detections between frames. For more accurate online association, we propose novel online appearance learning with discrete fourier transform and partial least square analysis (PLS). We first transform each object image into a Fourier image in order to extract meaningful features on a frequency domain. We then learn PLS subspaces which can discriminate frequency features of different objects. In addition, we incorporate the proposed appearance learning into the recent confidence-based association method, and extensively compare our methods with the state-of-the-art methods on MOT benchmark challenge datasets.
The purpose of this study is to explore how the collectivism of Koreans has changed or has not changed. Through in-depth interviews and FGI with the older and new generations, keywords that express Korean collectivism today were discovered. First, the collectivism of Koreans is defined as 'selective collectivism', which is based on a more compact group consisting of self-selected members rather than a given group as before. Second, with the development of technology, online collectivism, in contrast to offline collectivism, emerged. Online collectivism is based on communication using online technology, and is characterized by horizontal relationship based on anonymity and 24-hour connectivity that transcends time and space. Third, the most important factor that composes Korean collectivism was found to be 'Cheong', which was recognized as an unchanged aspect of collectivism. Lastly, for Koreans, the group is closely related to self-identity, and for this reason, Koreans are obsessed with the sense of belonging to the group membership and the relationship with the members. The implications and limitations of the study were discussed.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.1
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pp.35-42
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2021
This paper presents an on-line finite element model updating method for in-service structures using measured data. Conventional updating methods, which are based on numerical optimization, are not efficient for on-line updating because they generally require repeated eigenvalue analyses until convergence criteria are met. The proposed method enables fully automated on-line finite element model updating, almost simultaneously with vibration measurement, without any user intervention or off-line procedures. The automated covariance-driven stochastic subspace identification (Cov-SSI) method is utilized to identify modal frequencies and vectors, and the identified modal data is fed to the neural network of the inverse eigenvalue function to produce the updated finite element model parameters. Numerical examples for a wind excited 20-story building structure shows that the proposed method can update the series of finite element model parameters automatically. It is also shown that sudden changes in the structural parameters can be detected and traced successfully.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1380-1386
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2015
Recently, the importance of users' geographic location information has been highlighted with a rapid increase of online social network services. In this paper, by utilizing geo-tagged tweets that provides high-precision location information of users, we first identify both Twitter users' exact location and the corresponding timestamp when the tweet was sent. Then, we analyze a relationship between the tweet frequency and the average user velocity. Specifically, we introduce a tweet-frequency computing algorithm, and show analysis results by country and by city. As a main result, it is shown that the tweet frequency according to user velocity follows a power-law distribution (i.e., Zipf' distribution or a Pareto distribution). In addition, by performing a comparison between the United States and Japan, one can see that the exponent of the distribution in Japan is smaller than that in the United States.
Kim, Hyo-Sang;Shin, Won-Yong;Kim, Donggeon;Cho, Jaehee
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2885-2891
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2015
Twitter, one of online social network services, is one of the most popular micro-blogs, which generates a large number of automated programs, known as tweet bots because of the open structure of Twitter. While these tweet bots are categorized to legitimate bots and malicious bots, it is important to detect tweet bots since malicious bots spread spam and malicious contents to human users. In the conventional work, temporal information was utilized for the classficiation of human and bot. In this paper, by utilizing geo-tagged tweets that provide high-precision location information of users, we first identify both Twitter users' exact location and the corresponding timestamp, and then propose an improved two-stage tweet bot detection algorithm by computing an entropy based on spatio-temporal information. As a main result, the proposed algorithm shows superior bot detection and false alarm probabilities over the conventional result which only uses temporal information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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