Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.291-295
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2016
본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.
The mobile application market has been growing extensively in recent years. Currently, Apple's App Store has more than 400,000 applications and Google's Android Market has above 150,000 applications. Such growth in volumes of mobile applications has created a need to develop a recommender system that assists the users to take the right choice, when searching for a mobile application. In this paper, we study the recommendation system building tools based on collaborative filtering. Specifically, we present a study on comparison analysis of collaborative filtering in Java and R statistical software. We implement the collaborative filtering using Java's Apache Mahout and R's recommenderlab package. We evaluate both methods and describe the advantages and disadvantages of using them in order to implement collaborative filtering.
Yu, Jeongil;Kim, Seongmin;Choe, Jaeho;Jung, Eui S.
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.32
no.6
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pp.517-528
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2013
Objective: The objective of this study was to suggest a multi-modal controller type for Smart TV Control. Background: Recently, many issues regarding the Smart TV are arising due to the rising complexity of features in a Smart TV. One of the specific issues involves what type of controller must be utilized in order to perform regulated tasks. This study examines the ongoing trend of the controller. Method: The selected participants had experiences with the Smart TV and were 20 to 30 years of age. A pre-survey determined the first independent variable of five tasks(Live TV, Record, Share, Web, App Store). The second independent variable was the type of controllers(Conventional, Mouse, Voice-Based Remote Controllers). The dependent variables were preference, task completion time, and error rate. The experiment consist a series of three experiments. The first experiment utilized a uni-modal Controller for tasks; the second experiment utilized a dual-modal Controller, while the third experiment utilized a triple-modal Controller. Results: The first experiment revealed that the uni-modal Controller (Conventional, Voice Controller) showed the best results for the Live TV task. The second experiment revealed that the dual-modal Controller(Conventional-Voice, Conventional-Mouse combinations) showed the best results for the Share, Web, App Store tasks. The third experiment revealed that the triple-modal Controller among all the level had not effective compared with dual-modal Controller. Conclusion: In order to control simple tasks in a smart TV, our results showed that a uni-modal Controller was more effective than a dual-modal controller. However, the control of complex tasks was better suited to the dual-modal Controller. User preference for a controller differs according the Smart TV functions. For instance, there was a high user preference for the uni-Controller for simple functions while high user preference appeared for Dual-Controllers when the task was complex. Additionally, in accordance with task characteristics, there was a high user preference for the Voice Controller for channel and volume adjustment. Furthermore, there was a high user preference for the Conventional Controller for menu selection. In situations where the user had to input text, the Voice Controller had the highest preference among users while the Mouse Type, Voice Controller had the highest user preference for performing a search or selecting items on the menu. Application: The results of this study may be utilized in the design of a controller which can effectively carry out the various tasks of the Smart TV.
The purpose of this study was to develop an auxiliary device useful for promoting continued participation in the golf among young golfers and female beginner-level golfers who were gradually increasing in number but often losing interest in the golf and gave up playing golf due to difficulty with posture, boredom from golf itself, slow improvement of skill, etc., in the process of learning the golf. For that, a hardware device fitted with various sensors was attached to the lower part of golf club grip to develop a platform capable of collecting and transmitting the data on each golfer's swing posture, driving distance, etc. If a smartphone app, which can analyze and store those data, is developed and synchronized, each golfer's postures can be identified and golfers can correct the posture on their own. Moreover, the smartphone app provides the contents for self-comparison and comparison with others and will be able to infuse the beginner-level golfers with internal motivation for continued participation in the golfing exercise if the game-type elements are added.
Almost all the mobile phone users already moved or are now moving away to smartphones for their various applications like games. If we are to speak about game applications, due to the performance limits of smartphones, 2D games are predominant over 3D games in every app. store. In this paper, we implement a 3D cube game application by porting an existing visual c++ irrlicht cube application to android platform library using the android Native Development Kit. After the porting is done, we add a few new features for more fun. Because the android NDK makes the existing C/C++ codes run directly on the android operating systems, we found by real execution tests that our 3D cube app. is well executed on a low-end android smartphone without any performance problem.
The mobile application based on the Android platform is simple to decompile, making it possible to create malicious applications similar to normal ones, and can easily distribute the created malicious apps through the Android third party app store. In this case, the Android malicious application in the smartphone causes several problems such as leakage of personal information in the device, transmission of premium SMS, and leakage of location information and call records. Therefore, it is necessary to select a optimal model that provides the best performance among the machine learning techniques that have published recently, and provide a technique to automatically identify malicious Android apps. Therefore, in this paper, after adopting the feature engineering to Android apps on official test set, a total of four performance evaluation experiments were conducted to select the machine learning model that provides the optimal performance for Android malicious app detection.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.873-879
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2020
The importance of data as a core resource of the 4th industrial revolution is emerging, and companies illegally collect and use personal data. In the financial sector, active research is conducted to safely manage personal data and provide better services using blockchain, big data, and AI technology. In this paper, we propose a system that can safely manage personal data by using blockchain technology, which can be used without changing the existing system. The composition of this system consists of a blockchain, blockchain linkages, a service provider, and a user (i.e., an app). Blockchain can be used regardless of its type and form, and services are provided by classifying blockchains and services in the blockchain linkages. Service providers can access personal data only after requesting and receiving delegated permission from users. Existent MyData services store all data in a user's mobile phone, so information may get leaked due to jailbreaks or rooting. But in the proposed system, personal data are stored in blockchain so information leakage can be prevented. In the future, we will study ways to provide customized services using personal data stored in blockchain.
The growth of virtual reality games and the popularization of blockchain technology are bringing significant changes to the formation of the metaverse industry ecosystem. Especially, after Meta acquired Oculus, a VR device and application company, the growth of VR-based metaverse services is accelerating. In this study, the concept that supports leisure activities in the metaverse environment is explored realting to game-like features in VR apps, which differentiates traditional mobile apps based on a smart phone device. Using exploratory text mining methods and network analysis approches, 241 apps registed in the Oculus Quest 2 App Store were analyzed. Analysis results from a quasi-network show that a leisure concept is closely related to various genre features including a game and tourism. Additionally, the anlaysis results of G & F model indicate that the leisure concept is distictive in the view of gateway brokerage role. Those results were also confirmed in LDA topic modeling analysis.
Seoyeon Kim;Ah Young Kim;Minjung Oh;Saem Oh;Sungwook Kim
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.10
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pp.437-444
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2023
Location-based services play a vital role in our daily lives. While these services enhance user convenience, user's privacy is at risk because they lead to a rapid surge in collecting and utilizing location information for a user. In this paper, we design and implement an application that securely records and manages user location information. We enhance the privacy protection aspect concerning location information by providing some features. Utilizing Room DB, we store collected personal location information in the user's local database instead of the server of the location-based service provider. Furthermore, user can initiate and terminate recording at their discretion, thereby enhancing the protection of personal information related to location data. User's unease regarding their movement paths is reduced by empowering them to have control over their own location information.
Construct2 Game Engine is development by in United Kingdom production company Scirra. Construct 2 game engine to be used globally, the most excellent technical strength and visibility in the 2D game engine has grown to high engine. The game engine created by the 'Kongbin&Domino'. 'Kongbin&Domino' game, it began commercialization in the Google store and Apple's App Store. It advances the quality evaluation of the case of the production process and the game engine. Researched that can contribute to a better production. In the future, throughout the Research, it is to be contributed to the development of the game industry is conducting research to support the game development process which can be facilitated by the game content creation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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