Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.1
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pp.20-29
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2003
According as quantity of information is augmented rapidly in World Wide Web, users are investing more times finding correct information to on. Search function that a search agent is personalized according to user's preference degree or search objective to solve these problem should be offered. Therefore, a search agent accumulates experienced knowledge connected with user's past search in this research. When new query was given, search agent offered learning function of intelligence that decides category group through estimation method of similarity using this knowledge. So this paper showed that case based search can bring superior result in the correctness rate than other search method.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.315-320
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2019
In the era of the fourth industrial revolution, the education industry is expected to grow further. It is expected that growth rate of future education using VR/AR technology will be very high. Realistic contents based on VR/AR technology provides high realism and experience through characteristics of immersion, interaction and intelligence. This paper tries to analyze the trends of realistic contents technology at home and abroad, and to come up with measures that can be applied to future educational content through case analysis of realistic contents development.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.16
no.2
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pp.3-12
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2006
The spread of mobile devices, PDAs and sensors has enabled the construction of ubiquitous computing environments, transforming regular physical spaces into 'smart space' augmented with intelligence and enhanced with services. However, unless privacy concerns are taken into account early in the design process of various ubiquitous devices(e.g. mobile devices, PDAs, sensors, etc.). we will end up crating ubiquitous surveillance infrastructure. Also, it may inappropriate to use public key techniques for computational constrained devices in ubiquitous computing environment. In this paper, we propose efficient user authentication and ky agreement protocol not only to preserve anonymity for protecting personal privacy but also to be suitable for computational constrained devices in ubiquitous computing environments.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.77-84
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2022
The study highlights the features and trends of digital marketing for international business. To achieve these goals, the authors used a systematic approach that allows a comprehensive approach to the object of study, as well as used general and specific methods of scientific knowledge on the application of digital marketing for international business. The dynamics of the number of users of social networks in the world is analyzed, which allowed us to conclude about the steady trend of increasing the number of users of the Internet and social networks, as well as the time spent by users on social networks. The study of the dynamics of the number of users of social networks provides increased efficiency in the use of digital marketing tools to enhance international business. The most effective digital marketing tools for international business, including artificial intelligence, conversational marketing, chatbots, personalization, video marketing, live shopping, social media stories, interactive content, omnic marketing, augmented reality and technology immersion, native advertising, green marketing and mobile commerce.
Lee, Seok Chang;Kim, Young Hyun;Kang, Soo Kyung;Park, Myung Hye
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.3
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pp.546-557
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2022
Recently, the demand to interpret image data with artificial intelligence in various fields is rapidly increasing. Object recognition and detection techniques using deep learning are mainly used, and video integration analysis to determine unstructured object recognition is a particularly important problem. In the case of natural disasters or social disasters, there is a limit to the object recognition structure alone because it has an unstructured shape. In this paper, we propose intelligent video integration analysis system that can recognize unstructured objects based on video turning point and object detection. We also introduce a method to apply and evaluate object recognition using virtual augmented images from 2D to 3D through GAN.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
Diagnostic models are required. Data augmentation is one of the best ways to improve deep learning performance. Traditional augmentation techniques that modify image brightness or spatial information are difficult to achieve great results. To overcome this, a generative adversarial network (GAN) technology that generates virtual data to increase deep learning performance has emerged. GAN can create realistic-looking fake images by competitive learning two networks, a generator that creates fakes and a discriminator that determines whether images are real or fake made by the generator. GAN is being used in computer vision, IT solutions, and medical imaging fields. It is essential to secure additional learning data to advance deep learning-based fault diagnosis solutions in the power industry where facilities are strictly maintained more than other industries. In this paper, we propose a method for generating power facility images using GAN and a strategy for improving performance when only used a small amount of data. Finally, we analyze the performance of the augmented image to see if it could be utilized for the deep learning-based diagnosis system or not.
Image-oriented information is becoming increasingly important on social networking services (SNS); the background of this trend is the popularity of selfies. Currently, camera applications using augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) technologies are gaining traction. An AR camera app is a smartphone application that converts selfies into various interesting forms using filters. In this study, we investigated the change of keywords according to the time flow of selfies in Goolgle News articles through semantic network analysis. Additionally, we examined the effects of using an AR camera app on appearance satisfaction and self-esteem when taking a selfie. Semantic network analysis revealed that in 2013, postings of specific people were the most prominent selfie-related keywords. In 2019, keywords appeared regarding the launch of a new smartphone with a rear-facing camera for selfies; in 2020, keywords related to communication through selfies appeared. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on appearance satisfaction, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's interest in appearance. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on self-esteem, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's negative self-esteem.
Purpose: The current research investigates historical and future trends of tourist distribution channels in the tourism services business. The research examines historical patterns, current shifts, and new technologies in electricity distribution to offer insight into the distribution dynamics and advice for companies and regulators. Research design, data and methodology: The research in this case specifically employed the PRISMA approach when it comes to the data collection and research methodology. (PRISMA). The process is specifically made up of four steps, such as (1) Identification of Relevant Studies, (2) Screening and Selection Procedures, (3) Data Synthesis and Analysis, and (4) Reporting of Findings. Results: The fast-changing technology offers all opportunities to innovate the sector of tourism services. These upcoming technologies are not just reconstructing the way customers interact and operate but they are also creating room for development. Besides "the utilization of new technologies such as artificial intelligence, augmented reality, virtual reality, and blockchain, the current state of tourism distribution channels also implies some other possible consequences. Conclusions: These research results show that we should not be reluctant about adopting new technologies, we should expand direct booking systems, promote eco-friendly tourism, and use data analytics in order to provide personalized experiences.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.4
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pp.181-188
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2024
Traditional profanity detection methods have limitations in identifying intentionally altered profanities. This paper introduces a new method based on Named Entity Recognition, a subfield of Natural Language Processing. We developed a profanity detection technique using sequence labeling, for which we constructed a dataset by labeling some profanities in Korean malicious comments and conducted experiments. Additionally, to enhance the model's performance, we augmented the dataset by labeling parts of a Korean hate speech dataset using one of the large language models, ChatGPT, and conducted training. During this process, we confirmed that filtering the dataset created by the large language model by humans alone could improve performance. This suggests that human oversight is still necessary in the dataset augmentation process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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