In order to explore the context of fraudulent claims and the measures for preventing them targeting the long-term care institutions for the elderly, which is increasing every year in Korea, this study conducted the text mining analysis using the media report articles. The media report articles were collected from the news big data analysis system called 'BIG KINDS' for about 15 years from July 2008 when the Long-Term Care Insurance for the Elderly took effect, to February 28th 2022. During this period of time, total 2,627 articles were collected under keywords like 'elderly care+fraudulent claims' and 'long-term care+fraudulent claims', and among them, total 946 articles were selected after excluding overlapped articles. In the results of the text mining analysis in this study, first, the top 10 keywords mentioned in the highest frequency in every section(July 1st 2008-February 28th 2022) were shown in the order of long-term care institution for the elderly, fraudulent claims, National Health Insurance Service, Long-Term Care Insurance for the Elderly, long-term care benefits(expenses), elderly care facilities, The Ministry of Health & Welfare, the elderly, report, and reward(payment). Second, in the results of the N-gram analysis, they were shown in the order of long-term care benefits(expenses) and fraudulent claims, fraudulent claims and long-care institution for the elderly, falsehood and fraudulent claims, report and reward(payment), and long-term care institution for the elderly and report. Third, the analysis of TF-IDF was similar to the results of the frequency analysis while the rankings of report, reward(payment), and increase moved up. Based on such results of the analysis above, this study presented the future direction for the prevention of fraudulent claims of long-term care institutions for the elderly.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
Purpose: The purpose of this study is to enable users to conveniently report risks by automatically classifying risk categories in real time using AI for images reported in the life safety prevention service app. Method: Through a system consisting of a life safety prevention service platform, life safety prevention service app, AI model serving server and sftp server interconnected through the Internet, the reported life safety images are automatically classified in real time, and the AI model used at this time An AI learning algorithm for generation was also developed. Result: Images can be automatically classified by AI processing in real time, making it easier for reporters to report matters related to life safety.Conclusion: The AI image automatic classification system presented in this paper automatically classifies reported images in real time with a classification accuracy of over 90%, enabling reporters to easily report images related to life safety. It is necessary to develop faster and more accurate AI models and improve system processing capacity.
It is widely known that farmers and fishermen group is typically alienated from information. In this regards, it has become a national policy to help them get benefits from using PC. Therefore, this study investigates the effects of PC competence on their life satisfaction by using the 2017 report on the digital divide. Especially, we are focused on analyzing mediating role of Internet service usage. Empirical analysis with public database showed that PC competence has a positive effect on life satisfaction. Internet service usage also revealed a mediating role between PC competence and Internet service usage. Implication for policy makers is that government needs to exercise PC competence level of farmers and fishermen, and their ability to utilize Internet service for the sake of improving their life satisfaction level. We recommend future research with hierarchical linear model to measure the effect of regional differences.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.1-6
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2020
In this paper, we propose a new program for university student's IT leadership renovation. Automation and Artificial Intelligence(AI) are changing the nature of work. According to MGI report, they will change the skills needed in the workforce. Leadership is one of the skills needed more of in the future at workplace including IT industry. Leadership could be defined as having 5 level leadership. According to the 5 level leadership, a program was formulated to renovate university student's self-leadership, teamwork, team leadership and finally global leadership. We named the program as Stepping-Stone Platform for Student's IT Leadership Renovation(SSP-SLR). Each level of four stepping stones consists of one semester. Student can raise their leadership skills by the program step by step. Various instruction learning methodologies are adopted to the program, including Flipped learning which has been proved effective in many ways in the field of education recently.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.550-565
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2018
Cognitive radio technology is still the key technology of future mobile communication systems. Previous studies have focused on improving spectrum utilization and less energy consumption. In this paper, we propose an Overhead Reduced Scheme (ORS) for green cooperative spectrum sensing. Compared to traditional cooperative sensing scheme, ORS scheme divides the sensing time into three time slots and selects the best multi-mode user to report decisions. In consideration of reporting channel deviation, we derive closed-form expressions for detection probability and false alarm probability of ORS scheme based on Rayleigh fading channel. Simulation results show that ORS scheme can improve the perception accuracy while reducing the perceived delay and energy consumption in the process of perception, so as to realize the green communication.
This study investigated the factors in evaluating internet shopping mall sites, and developed a self-report evaluation scale of such sites, This article identifies factors to determine criteria for evaluating the sites from the consumers' viewpoint. Eighty three items were extracted initially, which were then categorized as follows: \circled1 Type of business, \circled2 Navigation ease, \circled3 Technological level, \circled4 Design of sites, \circled5 Communication ease, \circled6 Information available, \circled7 Ease of access, and \circled8 Site security, Overall reliability coefficients were high in the individual domains ($\alpha$=.86 to $\alpha$=.95). Face validity and contents validity were demonstrated to be good, There were significant differences in the means of these categories. The results also show that the technological level is the most important in shopping mall sites evaluation. These results may be used not only as a tool to evaluate shopping mall sites but also as a guideline to improve the quality of a shopping mall site that is under development.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.45-50
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2020
A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2755-2773
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2015
Cooperative spectrum sensing increases the detection performance in a cognitive radio network, based on the number of sensing nodes. However, as the number of sensing nodes increases, the reporting overhead linearly increases. This paper proposes two kinds of cooperative spectrum sensing with limited reporting in a centralized cognitive radio network, a soft combination with threshold-based reporting (SC-TR) and a soft combination with contention-based reporting (SC-CR). In the proposed SC-TR scheme, each sensing node reports its sensing result to the fusion center through its own reporting channel only if the observed energy value is higher than a decision threshold. In the proposed SC-CR scheme, sensing nodes compete to report their sensing results via shared reporting channels. The simulation results show that the proposed schemes significantly reduce the reporting overhead without sacrificing the detection performance too much.
The aim of this study is to examine the consumer information behavior and consumer satisfaction in virtual community, and analyse influential variables on these. The data for this study were collected from members of virtual community for cosmetics in DAUM ( www.daum.net) through self-report questionnaires. Main findings are following; Virtual community consumer experiences satisfaction for products including information, and information behavior. And the greater information behaviors are associated with the greater satisfaction. And the virtual community consumers' information behavior and satisfaction don't differ largely by internet variables and socio-demographic variables. On the other hand, virtual community consumers' information behavior and satisfaction are associated with psychological variables like community membership, information wants, enduring involvements. In conclusion, these satisfactions make the effect of ‘feedback’ to information behavior, so these virtual community is able to be activated. And this also means that virtual community is Ideal space for consumer to expand information behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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