This paper introduce a satellite image based blog system built by JeonNam local province. Main goals of this system are as follows : (1)Overcome the static aspect of traditional Web-GIS, (2)Providing a geoUCC generating platform by combining multimedia technology and GIS in a single web environment, (3)Building a two-way Web-GIS through user's participation, (4)Creating a new communicative way between government and citizen by using this system. As a result of the system building, this system enables users to create his/her own UCC(User Created Contents) on high-resolution satellite image and enables users to share his/her own UCC with other system using Web2.0 technology.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.31-36
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2019
A chatbot is an important area of mobile service, which understands informal data of a user as a conversational form and provides a customized service information for user. However, there is still a lack of a service way to fully understand the user's natural language typed query dialogue. Therefore, in this paper, we extract meaningful words, such a region, a food category, and a restaurant name from user's dialogue sentences for recommending a restaurant. and by comparing the extracted words against the contents of the knowledge database that is built from the hashtag for recommending a restaurant in SNS, and provides user target information having statistically much the word-similarity. In order to evaluate the performance of the restaurant recommendation chatbot system implemented in this paper, we measured the accessibility of various user query information by constructing a web-based mobile environment. As a results by comparing a previous similar system, our chabot is reduced by 37.2% and 73.3% with respect to the touch-count and the cutaway-count respectively.
Many companies are increasingly using social network service(SNS) as an online marketing tool, and its marketing activation has been in the limelight as a differentiation strategy most recently. The purpose of this study is to analyze online marketing cases utilizing SNS and to apply it in Franchise Enterprise in order to activate its marketing activities. This study is more concerned with the cases of facebook, twitter, and blog among social network services and suggests some ways of utilizing them in Franchise Enterprise as follows: Based on the examples of facebook, firstly, we set up the role as a homepage in individul, Franchise Enterprise, and other organizations. Secondly, we also set up the role as an organizing tool in communities, and thirdly, setting up the role as a location map tool. Regarding some applications in marketing tool of Franchise Enterprise, we suggest the role as a public relation tool of the company and brand, and also propose the role of brand planning and development. Finally, we suggest a way of overcoming the limitation in offline operations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2712-2716
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2011
The development of mobile phone is growing everyday according to the change of our age. Most of all, the birth of smart phone has gotten lots of attentions. The Smart Phone has not only nalogue functions for calling and receiving but also has many multiple-service functions satisfying the contemporary digital needs. Due to the smart phone, people could access to various and plenty information simply by touching it. It was Sep. 2011 that the number of smart phone users began to be more than 15,000,000. That number stands for the turning point of digital revolution. In Korea, both of "Omnia" from Samsung and "i-phone" from Apple came into the market near the end of 2009. That time was so called the full-scale first smart-phone war, and thinking of the time, it could be named as the explosive growth of smart phones. We can predict that the smart phone will influence the real life of human beings not only the mobile phone market. In this way, the smart phone has come deeply into our life day by day. For instance, more people can be able to get the informations of their trip for their leisure and free weekends through the smart phone. Thus, our study, began with the theme of "Korean islands trip", will start in the relationship with the Application-Services, "Islands" utilizing web-pictures.
In this Paper. we describe a home health care service using electronic health questionnaires and routine checkup of vital signs Including ECG (Electrocardiography) , blood pressure. and SpO$_2$ (Oxygen Saturation) . This system is for patients at home with chronic diseases, discharged Patients, or any normal people for the Prevention of disease The service requires a home health care terminal and a PC with Interned connection installed at Patient home. The distance health care management center is equipped with a vital-sign and questionnaire interpreter as well as database, Web, and notification servers with UMS (Unified Messaging System). Participating Physician can access the servers at the center using a Web browser running on a PC available to them at any time. These components are linked together through various kinds of data and voice communication channels including PSTN (Public Switched Telephone Network) . CATV(Community Antenna TV) . Interned. and mobile communication network. Following the Physician's direction given to a Patient. he or she uses the home health care terminal to collect vital signs and fill out the questionnaire. When the terminal automatically transmits these data to the management center. the data interpreter and servers at the center process the information fo1lowing the Protocol implemented on the system. Physicians can retrieve and review data corresponding to their Patients and send back their diagnostic reports to the center. UMS at the center delivers the physician 's recommendation to the corresponding patient through the notification server. Patients can also reprieve and review their own records as well as diagnostic reports from physicians. The system Provides a new way of collecting diagnostic information and delivering doctor's recommendation to patients at home for their health management. Future works are needed in the development of new technology for measurements and interpretations of various vital signs .
Social Media is the open online tool and media platform for sharing and participation of users opinion, experience, viewpoiont, so general situation that is one-side flowing from production to consume doesn't act, and while use of two-way, user create contents use of sharing and participation. This social media include Blog, Social Network Service(SNS), Wiki, User Create Contents(UCC), Micro Blog, 5 types. In broad terms, Social Learning is self-learning that user sharing with coperation and collective intelligence through Social Media, and in few wards Social Learning is learning for Social Media. In this research, we define Social Media and Social Learning, and research of method of use of Elementary Education.
As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.482-484
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2017
Over the past 70 years, movies and television have revolutionized the way people communicate. However, even with this development, TV has been used only as a means of communication targeting an unspecified number of people due to the restriction of media such as radio waves and movies. However, the development of the Internet and online video has come to a time when 100 million people watch YouTube videos uploaded from the other side of the world by eliminating these restrictions. The message that you want to deliver now can be delivered to anyone, but making the image with these messages remains the last obstacle to communication. To solve these problems, we implemented a web application and a video production program through AWS. This system basically provides the administrator with the video production through the easy interface, the information management and the program on the server on the internet through AWS, the assigned lecture including the computer and the smart phone, the learning materials, And implemented to increase the efficiency of educational video production service.
In current web-based systems, it is generally recognized that one way flow of information from providers to users can cause the static problem of document structure. Therefore, information update frequency and interaction between providers and users are quiet slow. Monopolized information can obstruct the free user's access and heterogeneous format and different protocols also make users difficult to retrieve and to collect information. To resolve these problems, in this study, we introduce the Web 2.0 to move toward the user's participation and share based on the social network and the OAI protocol to improve the free access and the interoperability on bibliographic information for Life Science and then design the bibliographic information network for life science. This network has four main functions such as: 1) Open Repository function that can make up user community for sharing and data exchange. Data such as article, seminar material, research note and research report are considered in design. 2) Open Collection function that can collect and store the metadata on distributed bibliographic information networks, 3) Open Access function that can manage the metadata in the open access environment, and 4) Administration function that can monitor the user activity and statistics and can inspect the registered data.
Social bookmarking systems are a typical web 2.0 service based on folksonomy, providing the platform for storing and sharing bookmarking information. Spammers in social bookmarking systems denote the users who abuse the system for their own interests in an improper way. They can make the entire resources in social bookmarking systems useless by posting lots of wrong information. Hence, it is important to detect spammers as early as possible and protect social bookmarking systems from their attack. In this paper, we applied a diverse set of machine learning approaches, i.e., decision tables, decision trees (ID3), $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers, TAN (tree-augment $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) classifiers, and artificial neural networks to this task. In our experiments, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers performed significantly better than other methods with respect to the AUC (area under the ROC curve) score as veil as the model building time. Plausible explanations for this result are as follows. First, $na{\ddot{i}}ve$> Bayes classifiers art known to usually perform better than decision trees in terms of the AUC score. Second, the spammer detection problem in our experiments is likely to be linearly separable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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