Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.429-432
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2000
본 논문은 급변하는 정보통신 기술의 효율적 개발을 위한 진단적 정보의 제공을 목적으로 하고 있다. 즉 기술개발 전략을 제언하기 위한 선결작업으로써, 기술개발의 대상에 대한 직접적 분석과 전략에 대한 시사점을 제공하려 함이다. 따라서 본 논문에서는 기술의 유형 구분을 위한 양 설명축을 설정하고, 이에 따라서 기술의 유형을 구분하게 된다. 그 후 이상의 그룹 설정에 대한 타당성 검증을 위해 T-test 를 실시하고, 이 타당성을 바탕으로 판별분석을 실시하여, 기술유형의 구분을 위한 판별식을 도출하였다. 이 판별식을 통해 기업입장에서는 기술개발을 위한 기술의 효과적인 분석이 가능할 것이다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.4
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pp.91-114
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2019
This study intends to classify the users by the MBTI personality type and investigate and analyze information resources and services of library preferred by personality type. Towards this end, we have surveyed the K University students on their personality types and preferred resources and services, and also attempted to explore the possibility of providing customized information services of university libraries according to the MBTI personality type based on the results. As a result of the study, it turned out that there was a significant difference in the preference of digital contents type in the analysis of the data type preference and the quadrant type through the analysis of attitude index type from validating the difference between data / information source and service preference according to the MBTI type. The analysis of 16 types of personality also demonstrated a significant difference in the perception of digital contents. Accordingly, In order to provide services for data and digital contents suitable for personality types in university libraries, it should be preceded by collecting MBTI personality type data for users in the library. After that, when a user requests a reference information service from a library, or requests a book or information, it is necessary to provide a form-specific service or provide a content-specific service.
With the rising popularity of food shows driven by the development of information and communication technologies, food-incorporated broadcasting programs based on various materials are produced in large numbers. This situation has raised a need for each program to examine viewers' preference factors for planning intentions in order to produce competitive programs. This study thus examined viewers' preference factors for food programs and planning intentions and discovered total three factors. The first factor places importance on practicality and entertainment and enjoys food and food programs as a means of resting. The second factor searches for specialized information and focuses on the essential meanings of food and the delivery of the right information. Finally, The third factor gets satisfaction from interactions with food programs and finds joy in storytelling and communication provided by broadcasting programs. These factors have different tendencies from one another, and the present study proposed a concept design for food broadcasting programs based on them.
To build an efficient Question-Answering (QA) system, a question type classifier is needed. It can classify user's queries into predefined categories regardless of the surface form of a question. In this paper, we propose a question type classifier using a Support Vector Machine (SVM). The question type classifier first extracts features like lexical forms, part of speech and semantic markers from a user's question. The system uses $X^2$ statistic to select important features. Selected features are represented as a vector. Finally, a SVM categorizes questions into predefined categories according to the extracted features. In the experiment, the proposed system accomplished 86.4% accuracy The system precisely classifies question type without using any rules like lexico-syntactic patterns. Therefore, the system is robust and easily portable to other domains.
Many publishing companies go to storytelling marketing through facebook in these days. Because storytelling marketing through facebook is thought for publishing company as useful marketing method in accordance with the increase of social media user. Thus, this study classified storytelling marketing type by episode, experience, anniversary, information and also analyzed the difference of cognitive reaction, emotional reaction and variables which effect to purchase intention according to each storytelling marketing type. As the results, anniversary type and information type got more positive reaction from responses rather than episode type and experience type with respect to likability, reliability, informativeness, engagement. Also engagement, likability, informativeness are revealed as major variables which effect to purchase intention of each storytelling type. Thus, storytelling marketing of publishing company through facebook need to focus on anniversary type and information type. And it is important to combine naturally the information regarding to book that publishing company want to sell with the fun, pleasure factors that story can give.
The constituents of math learning styles are information recognition and information processing in the cognitive domain and attitudes toward math learning and environments of math learning in the affective domain. Each of the constituents has two opposing styles; there are the visual style and verbal style in information recognition; and there are the whole style and analytical style in information processing. And as for attitudes toward math learning, there are two styles which are the authoritative and goal-oriented style and the practical and entertaining style. Also as for attitudes toward environments of math learning, there are two styles which are the interior-oriented style and exterior-oriented style. There can be classified into 16 types of mathematics learning by the combination of a total of 8 styles of mathematics learning. The purpose of this study was to analyze the preference of the students from three middle schools located in Daegu Metropolitan City to the styles and types of mathematics learning.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.169-175
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2012
The Great East Japan Earthquake left some implications. Especially the case of alerting by social media had present. This paper suggests system for posting earthquake information to microblog like twitter and me2day. Microblog is most efficient and effective social media. So, this system receive earthquake information from the Earthquake Broadcast System in the Korea Meteorological Administration and post the information to twitter and me2day. By this system, earthquake information can be notice easily and response can be checked.
In this paper, we try to classify behavior patterns of a person around a bed based on a wireless sensor network system. We define five behavioral patterns and three states of a person around a bed which is described by a state machine. We collected data sensed by motion detection and vibration sensors installed around a bed from which a feature vector was extracted. Based on feature vector corresponding to behavioral patterns and the state machine, we established a model for behavioral patterns. To validate the model, experiments on subjects were performed and the model was fixed. These experimental results revealed that behavior patterns of a person around a bed can be classified well.
Defining of signage market types is an issue of great interest for both service providers and consumers. Through an interview with an expert with a deep understanding about digital signage in early-media stage, and based on analysis results, this study induced three types of signage market types. Each signage market type can be explained by their similar thoughts, opinions, concepts, and behaviors, but are dependent on the differences in a user experiences and knowledge. The study named the interactive signage market as Type 1, the network signage market as Type 2, and the signage-coupled-with-other-media market as Type 3.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.813-815
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2015
질의응답 시스템에서 정답선택의 정확률을 향상시키기 위해 본 논문은 패턴과 휴리스틱을 기반으로 하는 질의유형 추출 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 질의유형은 DBPedia에서 사용하는 클래스타입을 기반으로 추출되며 질의유형에 포함하는 키워드패턴들을 수집하여 키워드패턴 데이터를 생성한다. 그 후 한국어 질의에서 많이 발생하는 유형을 분석하여 휴리스틱을 이용해 사용자가 의도한 질의 유형을 출력한다. 제안시스템은 기존 연구에 비해 구축과 수정이 쉽다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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