Research on restaurant recommender systems has been proposed due to the development of the food service industry and the increasing demand for restaurants. Existing restaurant recommendation studies extracted consumer preference information through quantitative information or online review sensitivity analysis, but there is a limitation that it cannot reflect consumer semantic preference information. In addition, there is a lack of recommendation research that reflects the detailed attributes of restaurants. To solve this problem, this study proposed a model that can learn the interaction between consumer preferences and restaurant attributes by applying deep learning techniques. First, the convolutional neural network was applied to online reviews to extract semantic preference information from consumers, and embedded techniques were applied to restaurant information to extract detailed attributes of restaurants. Finally, the interaction between consumer preference and restaurant attributes was learned through the element-wise products to predict the consumer preference rating. Experiments using an online review of Yelp.com to evaluate the performance of the proposed model in this study confirmed that the proposed model in this study showed excellent recommendation performance. By proposing a customized restaurant recommendation system using big data from the restaurant industry, this study expects to provide various academic and practical implications.
In the current construction planning and designing process, an architectural miniature model was designed to verify the interior or exterior spatial sense of a building structure, but building of the miniature model is demand much more effort and time; in addition to this it has limitation to identify interior information of the building. For a complement of it, CAD would be used in the existing planning and designing process to visualize the building information, but its visualization is not satisfactory for the 3D volume which could be easily verified with the miniature model. CAD is the specific software for designing building structures and the 3D results are usually rendered on 2D monitor screen. Therefore, there is a shortage of cognitive immersion for the 3D space. In this paper, we introduce the conversion process of BIM shape data into the Augmented Reality contents by using a series of softwares. As a result of modification on construction plan or design we reduced the cost and time to reconstruct the final visualization. We have shown that the interior or exterior information of the building structures are easily visualized with BIM shape data on augmented reality environment. Several proposed interaction methods, such as rem oval of building components, and slice-cut operation, provide the user for the effective manipulation of models on the augmented reality environment.
Park, Jun-Ho;Suh, Young-Bo;Lee, Cheol;Ji, Yong-Gu;Yun, Myung-Hwan
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.909-917
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2006
In the last decade, the research of the usability of mobile phones has been a newly evolving area with few established methodologies and realistic practices that ensure capturing usability in evaluation. Thus, there exists growing demand to explore appropriate evaluation methodologies that evaluate the usability of mobile phones quickly as well as comprehensively. This study aims to develop a task-based usability checklist based on heuristic evaluations in views of mobile phone UI practitioners. A hierarchical structure of UI design elements and usability principles related to mobile phones were developed and then utilized to develop the checklist. In order to demonstrate the practical effectiveness of the proposed checklist, comparative experiments were conducted on the usability checklist and usability testing. Majority of usability problems found by usability testing and additional problems were discovered by the proposed checklist. It is expected that the usability checklist proposed in this study could be used quickly and efficiently by usability practitioners to evaluate the mobile phone UI in the middle of the mobile phone development process.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.2
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pp.1-21
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2011
In this era of convergence, which is characterized by the integration and combination of technology and industries, broadcasting and communications, offline and online, and devices and services, the content industry is also experiencing rapid changes including inter-genre exchange, the creation of new industries, and customized demand. Specifically, IT-based digital content industries such as the online game, e-book, mobile contents and web portal industries are no longer restricted to the boundaries of video, music and games but are being expanded into the realms of education, medicine, fashion and sports thanks to CT innovation of 3D, CG, AR/VR, VFX, etc. As such, various countries have come to recognize the convergent content industry as a new growth engine that will pick up where the IT industry left off, and are forming policies for its development accordingly. This research aims to optimize the system of content taxonomy which is currently genre-focused and unable to support technological development and convergence, and to discover and select star contents to be rigorously developed with governmental support. In this paper, 20 star contents in 8 areas were selected, and these are expected to create tremendous cultural and economic value through ongoing technological and industrial development.
Technology foresight is the process which investigate long term science, technology, economic and social effects to derive strategic R&D and future promising technologies. This study shows that new systematic framework based on technology classifications of space and action in human society, future six senses was employed as a new research method for effective process of future technology foresight. In addition, to increase the acceptance, forecasting, and uniqueness of new technology, we derived major issues of future society and demand-base products and services through the new process of ICT future mega trend analysis, the findings and selections of future technology, and future scenario based on human six senses.
Mushtaq, Arslan;Amjad, Muhammad Shajeel;Bilal, Bilal;Saeed, Muhammad Mohtsham
Asian Journal of Business Environment
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v.4
no.1
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pp.5-13
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2014
Purpose - This study examines the relationship between organizational justice and employee job satisfaction and the extent of its moderation by perceived alternative job opportunities. Research design, data, and methodology - This is a cross-sectional study utilizing survey questionnaire data from 220 bank employees, which included scales measuring organizational justice, job satisfaction, and perceived alternative job opportunities. Results - The data is analyzed using correlation and hierarchical regression. Results demonstrated that organizational justice has a direct positive impact on employee job satisfaction further, distributive justice explains more variance in job satisfaction, followed by procedural justice and interactive justice. Perceived alternative job opportunities moderate the relationship between organizational justice and job satisfaction. Conclusions - Generally, organizational justice increases bank employees' job satisfaction; however, when they perceived more job opportunities, their job dissatisfaction increased notwithstanding fairness. Therefore, perceived job opportunities moderate the relationship between organizational justice and job satisfaction. Retaining skilled employees has become difficult, especially when there is market demand for skilled workers. Human resource (HR) managers should consider market situations before formulating policies; otherwise, they may lose the competitive advantage of skilled employees and workers.
This study examined the relative effects of feedback frequency and specificity of Eco-IVIS(eco in-vehicle information system) on the fuel-efficiency and workload. Eighty participants randomly assigned into four experimental groups (high frequency/specific, high frequency/global, low frequency/specific, and low frequency/global feedback) and they drove 16.4Km motorway under the each feedback condition. The dependent variable were fuel efficiency and Drive Activity Load Index which measured participants' subjective ratings of driving workload. The results showed that high frequent feedback was more effective for increasing fuel-efficiency than low frequent feedback, however, there was no significant difference of fuel-efficiency between specific and global feedback. Although, overall DALI score was comparable among four experimental conditions, visual demand score was significant higher under the high frequent feedback condition than low frequent feedback.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.2
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pp.99-103
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2017
Recently, acccording to price decline and miniaturization of drone, it is increased dramatically that drone usage in various category including military and private sectors. In accordance with popular usage, There is a increasing risk of safety accident, national security and public privacy problem. Hence there is a high demand for study and analysis applicable to the related technology and anti-drone method including drone detection and jamming. In general, it is extremely difficult to detect and recognize drones using conventional sensors. In this paper, we classify drone detection technology and Drone detection experiments are performed using CW RADAR to obtain and analyze micro-doppler pattern. This preliminary study aims to provide fundamental theory on radar drone detection and experimental test results such that in-depth anti-drone technology can be established in future.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Since cloud computing is emerging stage in industry, many companies and government consider adopting the cloud computing. Actually a variety of factors may influence on the adopting decision making of cloud computing. The objective of this study is to explore the significant factors affecting the adoption decision of enterprise cloud computing. A research model has been suggested based on TOE framework and outsourcing decision framework. Based on 302 data collected from managers in various industries, the major findings are following. First, the benefit factors of cloud computing service such as agility and cost reduction have direct and positive effects on adoption of the service. Second, lock-in as a risk factor of cloud computing service has a negative effect while security has not. Third, both internal and external environment factors have positive effects on adoption of the service.
Choi, Jae Mun;Jeong, Doo Won;Yoon, Jong Seong;Lee, Sang Jin
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.5
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pp.117-126
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2016
Recently, increasing utilization of Big Data or Social Network Service involves the increases in demand for NoSQL Database that overcomes the limitations of existing relational database. A forensic examination of Relational Database has steadily researched in terms of Digital Forensics. In contrast, the forensic examination of NoSQL Database is rarely studied. In this paper, We introduce Redis (which is) based on Key-Value Store NoSQL Database, and research the collection and analysis of forensic artifacts then propose recovery method of deleted data. Also we developed a recovery tool, it will be verified our recovery algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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