Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.118-118
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2019
현재 홍수예보는 정형데이터인 유량 및 수위 등을 활용하여 이뤄지고 있다. 하지만 실제 사람들이 체감하는 홍수에 대한 위험도는 홍수예보 발령과는 달라 홍수예보가 이뤄지지 않은 지역에서 인명사고가 발생하기도 한다. 이는 수위 측정이 이뤄지지 않는 소규모 하천이나 사람들의 유동성이 큰 도심지역에서 빈번하게 발생한다. 이를 보완하기 위해서는 사람들의 체감 정도 및 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 특히 소셜 네트워크 서비스(Social Network Commuinty, SNS)를 사용하는 사람들이 많아지면서 기존에 사용되어 왔던 정형데이터 센서 이외의 데이터를 제공한다. 또한 개개인이 작성하는 글은 실시간으로 활용이 가능하여 인구의 유동성 및 시 공간적 데이터를 얻기에 유용하여 활용성이 매우 높은 비정형데이터이다. 따라서 본 연구에서는 SNS 데이터를 추출하고 이를 분석하여 2018년에 발생했던 강우사상과의 패턴을 비교하여 홍수예보에서의 활용성을 분석하였다. 홍수와 관련한 키워드를 중심으로 시 공간적 정보 및 추출이 가능한 웹 크롤러(Web Crawler) 프로그램을 작성하였으며 이를 토대로 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터와 실제 홍수사상을 비교 분석을 한 결과 강우량 및 수위와 해당 지역에 대한 데이터의 양이 유사한 패턴을 보인 것으로 확인되었다. 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 분석하여 리드타임을 충분히 확보한다면 홍수예측에 활용 가능할 것이라 생각된다. 본 연구는 한국건설기술연구원 19주요-대4-시드사업인 '커뮤니티 빅데이터 패턴 해석을 통한 수난(水難) 발생 및 규모 예측 기술 개발(20190126-001) '로 수행되었습니다.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.8
no.4
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pp.25-35
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2013
The main objective of this study is to investigate the structural relation between antecedents and consequences of web sites' trust of venture company. It examines consumer perceptions trust in a web site and address following research questions; what factors influence consumer trust in a web site and what specific web site cues are associated with trust, satisfaction, and intention? We test our hypothesis in a empirical data from 123 consumers across 3 web sites of venture companies. By factor analysis, the results show that web site characteristics are such as design, business function, interface, technology, community, and contents of each web site. We also find that web site characteristics such as design, interface, technology, and community can influence significantly satisfaction of web site, and design and contents of web site can influence consumer's trust. And the results show that trust influence behavioral intention through the satisfaction. The results offer important implication for web site strategies of venture company that include the manipulation of factors influencing web site trust. And the future directions of the present research are discussed.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.2
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pp.171-195
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2020
This study analyzed the collaborative process in time series by dismantling the edit log big data of Wikipedia Korea, a representative online collaboration community, from early 2002 to 2019. Analysis elements were extracted from the document edit records, formatted in standardized XML, and analyzed using Python and R. The ways of editors' contribution, the characteristics of data contents, and the trend of document creation were explained by the analysis. An active contribution of a small set of editors and a loose participation of the majority were revealed. In addition, sociocultural characteristics that appear in online communities were also found in Wikipedia Korea. A new, diverse set of external resources is necessary to sustain the collective intelligence. An effort to settle new editors into the wikipedia community and an openness through circulation structure to avoid the exclusiveness of the management group are suggested.
Machine learning as a service, the so-called MLaaS, has recently attracted much attention in almost all industries and research groups. The main reason for this is that you do not need network servers, storage, or even data scientists, except for the data itself, to build a productive service model. However, machine learning is often very difficult for most developers, especially in traditional science due to the lack of well-structured big data for scientific data. For experiment or application researchers, the results of an experiment are rarely shared with other researchers, so creating big data in specific research areas is also a big challenge. In this paper, we introduce the KISTI-ML platform, a community-based rapid AI model development for scientific data. It is a place where machine learning beginners use their own data to automatically generate code by providing a user-friendly online development environment. Users can share datasets and their Jupyter interactive notebooks among authorized community members, including know-how such as data preprocessing to extract features, hidden network design, and other engineering techniques.
문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회할 때, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 새로운 방식의 광고기법이다. 그러나 현재 제공되고 있는 서비스의 대부분은 콘텐츠와의 관계가 다소 떨어지거나, 수동적으로 광고주가 선택한 키워드 또는 카테고리 선택에 의해 서비스가 제공되고 있다. 따라서 문맥광고의 효율성을 높이기 위해서는 사용자가 조회한 콘텐츠내의 문맥정보를 분석하여 콘텐츠와의 관련성이 높은 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용과 보다 관련 있는 서비스 제공을 위해 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.362-365
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2006
인터넷 사용자가 급증함에 따라 온톨로지를 이용한 지능형 웹이나 인터넷 사용자에게 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 대표적인 예로 문맥광고는 인터넷 사용자들이 뉴스나 커뮤니티 사이트에서 콘텐츠를 조회하고, 해당 콘텐츠와 일치하거나 관련성이 높은 제품 또는 서비스 정보를 제공하는 광고기법이다. 그러나 문맥 광고는 사용자에게 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 다양한 콘텐츠 및 사이트 추천 서비스를 제공하기 위해 본 논문에서는 사용자가 조회한 콘텐츠의 내용을 대표할 수 있는 중요 키워드를 선정하고, 콘텐츠 내에서 추출된 키워드간의 연관성을 분석하여 관련 콘텐츠 및 사이트를 추천하는 방법에 대해 제안한다. 또한 연관키워드리스트 생성방법을 고속연관규칙을 이용하여 처리속도를 줄이고, 사용자가 선호할 만한 다양한 콘텐츠와 관련된 사이트를 제공하는 방법에 대해 제안한다.
최근 인터넷의 생활화로 이를 기반으로 수익을 창출하는 새로운 형태의 거래가 확산되고 있다. 이러한 형태는 포털사이트를 기반으로 커뮤니티를 형성하고, 이를 통하여 확보된 회원들을 대상으로 광고수익이나 판매가 이루어지는 형태의 비즈니스 모델들이다. 하나 기존 오프라인 중심으로 정의된 인터넷 비즈니스 모델들을 적용하여 이러한 포털사이트 기반의 비즈니스들을 분류할 경우 여러 범주에 포함 되어서 이들을 분류하기 어려운 문제점이 있다. 이로 인하여 새로 생성되는 인터넷 비즈니스 모델들을 활용한 사업의 가능성과 이들이 기술적으로 실현이 가능한지 여부, 이들에게 요구되는 요소들에 대한 분석에 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위하여 현재 가장 많이 사용되는 포털사이트들을 기존 인터넷 비즈니스 모델을 적용하여 비교 분석하고, 여기서 새로운 모델 정의에 필요한 요소들을 추출하여 이를 반영한 새로운 인터넷 비즈니스 모델들을 설계한다. 이를 통하여 변화하는 환경에 적응이 가능한 포털사이트 기반의 인터넷 비즈니스 모델의 정의와 분석이 가능하다.
With the growth of Web 2.0, lots of services allow yours to post their personal information and useful knowledges on networked information spaces such as blogs and online communities etc. As the services are generalized, recent researches related to social network have gained momentum. However, most social network services do not support machine-processable semantic knowledge, so that the information cannot be shared and reused between different domains. Moreover, as explicit definitions of relationships between individual social entities do not be described, it is difficult to analyze social network for inferring unknown semantic relationships. To overcome these limitations, in this paper, we propose a social network analysis system with personal photographic data up-loaded by virtual community users. By using ontology, an informative connectivity between a face entity extracted from photo data and a person entity which already have social relationships was defined clearly and semantic social links were inferred with domain rules. Then the inferred links were provided to yours as a visualized graph. Based on the graph, more efficient social network analysis was achieved in online community.
The purpose of this study was to examine various factors influencing the needs of Seoul's newly implemented outreach community services for older adults, and to suggest the direction of the outreach community health services in Seoul. A multi-level regression was conducted using data collected by face-to-face interviews from 1,000 individuals aged 65 and 70 in 17 districts, where participated in the Seoul's outreach community services. The results demonstrated that socioeconomic status (higher income and living alone), health status (having multiple chronic conditions and depression, lower health literacy), limited experience of the outreach community services, and low government trust at the individual level were associated with higher unmet need for the community outreach services. In addition, shorter participation period of the outreach services and financial independency at the district level were associated with higher unmet need for the services. The findings from this study implies the need for improving the quality of services by focusing on vulnerable groups such as individuals with lower income and worse health status. In addition, the outreach community health services may need to target individuals aged 66 to increasing efficiency of the services through utilizing results of life-cycle health checkup by the National Health Insurance Corporation.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.4
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pp.171-187
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2019
The study aims to analyze the posts of depression-related Facebook groups to understand major topics discussed by group users. Specifically, the purpose of the study is to identify the topics and keywords of the posts to understand what users discuss about depression. Depression is a mental disorder that is somewhat sensitive in the online community, which is characterized by accessibility, openness and anonymity. The researchers have implemented a natural language-based data analysis framework that includes components ranging from Facebook data collection to the automated extraction of topics. Using the framework, we collected and analyzed 885 posts created in the past one year from the largest Facebook depression group. To derive more complete and accurate topics, we combined both automated and manual (e.g., stop words removal, topic size determination) methods. Results indicate that users discuss a variety of topics including depression in general, human relations, mood and feeling, depression symptoms, suicide, medical references, family and etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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