The purpose of research is to examine mothers with elementary school children in Chungcheong and the convergence effect of recognition of food labeling standards on purchasing behavior. A two-step cluster analysis was performed for group classification according to the purchase behavior of processed foods and the collection was determined by Schwarz's BIC criteria. Three types were determined: "convenience pursuit," "large mart preference," and "high cost reverse purchase". The proportion of college graduates in 'large mart preference' was higher, the proportion of employment mothers in 'high cost reverse purchase' was higher, and the need for food labeling standards was higher in 'large mart preference'. 'Shelf life' was recognized as the most important item. 'Large market preference' scored higher in 'used materials' and 'food additives', 'nutrition labelling'. In order to improve the purchasing behavior of processed foods, above all else, it is necessary to develop customized educational media that can be easily applied to real life.
In general, conventional search engines provide the same search results for the same queries of users, and however such techniques do not consider users' characteristics. To overcome this problem, we need a new way of personalized search which returns customized search results according to users' preference. In this paper, we propose a concept network profile-based personalized web search system in which the concept network is developed for accumulating users' characteristics. The concept network-based user profile is used to expand initial search queries to achieve personalized search. The concept network is a network structure of concepts where each concept is generated whenever each query is submitted, and it can be defined as a set of keywords extracted from the selected documents. Furthermore, we have improved the concept networks by augmenting intent keywords of each concept with a set of classification tags, called folksonomy, assigned to each document. For an additional personalized search technique, we propose a new re-ranking method that analayzes the degree of overlapped search results.
The studies on the human environment and ecosystem analysis is being actively researched. In recent years, The service of genome analysis has been offering the customized service to prevent the disease as reading an individual's genome information. The genome information by analyzing technology is being required accurate and fast analyses of ecosystem-dielectrics due to the spread of the disease, the use of genetically modified organism and the influx of exotic. In this paper the algorithm of K-Mean clustering for a new classification system was utilized. It will provide new dielectrics information as quickly and accurately for many biologists.
Purpose : Bony strength is dependent on bone mass and bony structure. So this study was designed to investigate the relationship between the bone mass and bony trabecular characteristics. Subjects and Methods : Study subjects were 51 females (average age 68.6 years) and 20 males (average age 66.4 years). Bone mineral density (BMD, $grams/cm^2$) of proximal femur was measured by a dual energy X-ray absorptiometry (DEXA). Regions of interest (ROIs) were selected from the digitized radiographs of proximal femur. A customized computer program processed morphologic operations (MO) of ROIs. 44 skeletal variables of MO were calculated from ROIs on the Ward's triangle and greater trochanter of femur. WHO BMD classes were predicted by MO variables of the same ROI. Classification and Regression Tree analysis was used for calculating weighted kappa values, sensitivity and specificity of MO. Results : The discriminating factors of morphologic operation were branch point, branch point [per cm sq]. Age also played important role in distinguishing osteoporotic classes. The sensitivity of MO at Ward's triangle and Greater Trochanter was 91.8%, 65.6%, respectively. The specificity of MO was 100% at Ward's triangle and Greater Trochanter. Conclusion : Bony trabecular characteristics obtained using radiological bone morphometric analysis seem to be related to bone mass.
This study is intended to estimate the demand for the green health industry market, to seek for the strategies to develop human resources and to provide fundamental data for development of local green health industry specialization programs in the manner of investigating the intentions to participate in and opinions about the green health industry. Data were collected from 190 and surveyed from 5 to 19 in November 2010. Based upon the priority survey and factor analyses of educational contents for development of human resources specializing in the green health industry, there is some difference in the classification of all domains between the two groups, however the results concerning the cognition of the language education of educational contents and the priority of medical tourism marketing are similar between the two groups. As one of the biggest problems with medical tourism is the difficulty of communication during medical examination and treatment, it is desirable to develop professional human resources with global competitiveness based on customized education as well as excellent language skills by the specialized fields of green health industry.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.3049-3054
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2014
PST stands for the Premium Sales Tool for Product Consulting is customized product catalog system. In other words, the product classification categories of content for consulting and sales to customers by providing useful information for the maximization of an overall system. These problems with mobility and flexibility of updating the solution to integrate mobile with mobile devices, but high-performance high-resolutions era content data continuously, but still it is difficult to handle. In this paper, to solve this problem, depending on the user's gesture by allowing periodic allocation and release of a problem for load generation enhanced by improving the PST system has been designed and implemented. Implementation was a result of the test the performance of the system, that PA system that has been provided by the traditional DA system show the allocation and the average 78% of the rate of decrease the load is released in the frequency of page, CPU utilization was reduced an average 72% I was confirmed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.1
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pp.72-81
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2014
Recently, because of irregular power demand, we have suffered from an electric power shortage. The necessity of the adoption of smart grid which makes effective supply of power by using the two-way communication across the grid between the customers and electric energy providers is growing more and more. If smart grid set up in our country, the third-parties which provide services to customer using the information acquired from smart grid, might be revved up. In this paper, we suggest a methodology how classify the types of family by analysing an power consumption pattern using data mining technique. To make a classifier for categorizing the household types, we need power consumption data and their family type. However, it is hard to get both of them. Therefore we develop the simulator that generates power consumption patterns of the household and classify the types of family. Also, we present a potential for application services such as customized services for a specific family or goods marketing.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.16
no.2
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pp.81-112
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2016
This study aims to propose the adoption of a business management system, as well as suggest the functions and development directions for public organizations, which are required to establish the record management and information disclosure system under Government 3.0, rapidly respond to the needs for strengthening the responsibilities for explanation, and improve work efficiency. Recently, some of the public organizations that introduced the record management and information disclosure system adopted the Electronic Document System, which focuses on the function of electronic approval, and developed a records classification scheme for the system. This study aims to review the case of A organization, which recently developed an in-house records management system and established information strategy planning to adopt a customized business management system after establishing a business reference model throughout the organization, and suggests the directions of the electronic record production system for public organizations.
Seo, Young-woo;Joo, Moon-il;Huh, Gyung Hye;Kim, Hee-cheol
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.602-604
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2017
As human life span has increased, people have wanted to live healthier desires. Especially Korea has rapidly entered an aging society, leading to the burden of medical expenses to the increase of disease accompanying aging. To alleviate the burden of medical expenses, prediction and prevention are important rather than treatment of diseases. It is possible to predict and prevent diseases by measuring individual genetic information. In order to utilize individual's genetic information Korea's genetic information is grasped through SNP (800 thousand) and GWAS optimized for the discovery of genetic factors of phenotype and disease of Koreans, The genetic information of each individual is analyzed in the genetic (constitutional) characteristics of the individual. In this thesis we develop a classification index so that we can classify populations of specific chronic diseases (obesity, diabetes or cardiovascular system). Try to develop health care services to manage custom diet and exercise associated with chronic illness.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.4
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pp.9-16
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2020
Pronunciation recognition systems that use only video information and ignore voice information can be applied to various customized services. In this paper, we develop a system that applies a Bayesian classifier to distinguish Korean vowels via lip shapes in images. We extract feature vectors from the lip shapes of facial images and apply them to the designed machine learning model. Our experiments show that the system's recognition rate is 94% for the pronunciation of 'A', and the system's average recognition rate is approximately 84%, which is higher than that of the CNN tested for comparison. Our results show that our Bayesian classification method with feature values from lip region landmarks is efficient on a small training set. Therefore, it can be used for application development on limited hardware such as mobile devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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