In this paper, we propose electronic payment protocol using GDHP blind signature scheme to activate e-business in the wire/wireless integrated environment. The protocol applied elliptic curve algorithm on the GDHP base and improved the efficiency of the existing blind signature technique on the basis of communication frequency and calculation number. And the protocol accelerated speed and strengthened safety against man-in-the-middle attacks and forward secrecy because the certification between individuals is performed by the session key created by Weil paring using elliptic curve cryptosystem in the limited entity $F_q$ instead of the certification used in the existing PayWord protocol.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.57-60
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2000
Even if the video data is utilized for a lot of field, its very difficult to reuse and search easily because of its atypical(unfixed form) and complicated structure. In this study, we presented the video retrieval system which is based on the synchronized closed caption and video, SMIL and SAMI languages which are described to structured and systematic form like multimedia data These have next structure; At first, a key word is inputted by user, then time stamp would be sampling from the string which has a key word in the caption file. To the result, the screen shows an appropriate video frame.
The aim of this study was to analyze research trends in the fields of Korean Language and Literature, Korean Language Education, and Korean Language Education as a Foreign Language. To this end, key words were extracted from 29,470 academic theses published between 2000 and 2017. The results of the analysis are as follows. First, in the field of Korean Language and Literature, there is greater quantity in studies about Korean language than about literature, and starting from 2010, there was an increase in studies similar to those from the field of Korean Language Education as a Foreign Language. Next, in comparison to the other fields, the field of Korean Language Education has greater variance in its research theme-in particular, numerous studies related to the site of education. Finally, the field of Korean Language Education has the following trends: a) there are copious studies focused on Korean language learners in comparison to other fields, b) there are a greater number of studies focused on culture, and c) the key words change by time period which suggest that research demands transformed over time. Overall, a total of 64 highest frequency key words from the three academic fields were investigated. Of these, 22 were common key words and 42 were differential key words. In this way, it was possible to illuminate the identity of each field.
Purpose Along with the growth of smart phones and social networking service (SNS), social commerce continues to expand. Although online reviews have become an important source of the information that consumers use to make purchasing decisions, theoretical development and empirical testing in this area are still limited. Thus, there is a need to develop further understanding about the influence of electronic word-of-mouth (eWOM). Drawing upon the heuristic - systematic model (HSM) which is one of the dual-process theories, this study develops a research model that explains key factors influencing consumers' eWOM credibility. Furthermore, this study verifies that consumer's eWOM credibility is a key determinant of eWOM and purchase intentions. Design/methodology/approach The proposed model is empirically tested with 493 users who have experience in WeChat-based social commerce. The structural equation model (SEM) analysis is used to evaluate the research model and hypotheses. Findings The major findings are as follows. First, argument quality of eWOM (a systematic factor) has a positive effect on eWOM credibility. Second, source credibility and recommendation consistency of eWOM (heuristic factors) are positively associated with eWOM credibility. Finally, purchase and eWOM intentions greatly depend on eWOM credibility. These results confirm the effectiveness of HSM in explaining eWOM mechanisms in SNS-based social commerce. The details of findings and implications are presented.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.3
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pp.53-80
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2020
Library Week was established in 1964 and has continued without interruption for 56 years. It has grown to become one of the largest and most important activities within the library field today. The Korean Library Association publicly selects slogans to be used for Library Week publicity purposes and their poster advertising campaign. A study and evaluation analyzing slogan contents was performed to determine the overall effects of these slogans on the public and provide suggestions for more effective and focused slogans as part of a branding strategy. To achieve this purpose, the contents of 116 official slogans of the library week were analyzed according to the linguistic techniques and key words suggested by Young-Jun Park (2001). As a result, there were 103 slogans (88.79%) composed of only 'Korean characters'. And the key scoring type with the highest number of hits was the word 'sentences' 46 units (39.66%). Furthermore the word in the slogans resulting in the highest number of hits was 'library' with 111 units (96.52%). Therefore, it can be said that most of the weekly slogans of the library are 'sentence type' consisting of 'Korean characters' containing the word 'library'.
International society got a severe shock from terrorism of hostage, abduction and murder that was committed on a target of Israel athlete delegation in Munich Olympics, West Germany by Black September, a Palestine terrorism organization. Korea with 1986 Asian Games and 1988 Olympics ahead was directly and indirectly exposed to threats of North Korea's nation-support terrorism, a military provocation and a local war limited warfare. This study explores the roles of the police at the time of the National Police Headquarters with regard to counter-terrorism, and analyzed academic research trends of Studies of Counter-terrorism published by the same office between 1983 and 1990. Looking into them shows a fact firstly, that the most frequently appearing key words in common were "terrorism," "hostages," "measures," and "international," etc. Secondly, before and after 1988 Olympics, the key word "Olympics" was frequently addressed. Thirdly, looking at the difference by the year, the key word, "policies of defense and borderlands" was frequently addressed between 1983 and 1984, "terrorism against South Korea," and "civil aircraft" frequently addressed in 1985, and "corporate" in 1986. In 1987, the key word "terrorism trends" was addressed, and in 1990, "international terrorism," and "separatism" were used.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.6
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pp.103-109
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2017
We explored the influence of educational service quality on university image, student satisfaction, and word of mouth, as well as the causal association between university image, student satisfaction, and word of mouth. Second-order structural model testing was conducted with 274 questionnaires being used to analyze the hypotheses. The findings demonstrated, first, that educational service quality positively affected university image, student satisfaction, and word of mouth. The important sub-dimensions of educational service quality were teaching method, followed by lecture content, professor attitude, and communication through the second-order structural analysis. Second, university image positively affected student satisfaction and word of mouth. Third, student satisfaction positively affected word of mouth. Finally, for factor loading, the results of educational service quality indicated that teaching method(0.972) and lecture content(0.934) were the key factors in estimating the quality, revealing their significant and positive impact on university image, student satisfaction, and word of mouth. Thus, service providers should strengthen the teaching method and lecture content of educational service quality to enhance the university image, student satisfaction, and word of mouth of university performance from the perspective of university students.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.17-27
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2012
Open Market is one of the key factors to accelerate the profit. Usually retailers sell items in several Open Market. One of the challenges for retailers is to assign categories of items with different classification systems. In this research, we propose an item category recommendation method to support appropriate products category registration. Our recommendations are based on semantic relation between existing and any other Open Market categorization. In order to analyze correlations of categories, we use Morpheme analysis, Korean Wiki Dictionary, WordNet and Google Translation API. Our proposed method recommends a category, which is most similar to a guide word by measuring semantic similarity. The experimental results show that, our system improves the system accuracy in term of search category, and retailers can easily select the appropriate categories from our proposed method.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.745-750
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2021
In Big data visualization analysis of unstructured text data, raw data is mostly large-capacity, and analysis techniques cannot be applied without cleansing it unstructured. Therefore, from the collected raw data, unnecessary data is removed through the first heuristic cleansing process and Stopwords are removed through the second machine cleansing process. Then, the frequency of the vocabulary is calculated, visualized using the word cloud technique, and key issues are extracted and informationalized, and the results are analyzed. In this study, we propose a new Stopword cleansing technique using an external Stopword set (DB) in Python word cloud, and derive the problems and effectiveness of this technique through practical case analysis. And, through this verification result, the utility of the practical application of word cloud analysis applying the proposed cleansing technique is presented.
The purpose of the rules on the Occupational Safety and Health Standards (hereafter safety and health rules) is to regulate the safety and health measures stipulated in the Occupational Safety and Health Act and the specific instructions necessary for their implementation. However, the safety and health rules are extensive and complexly connected, making navigation difficult for users. In order for users to readily access safety and health rules, this study analyzed the frequency, distribution, and significance of terms included in the overall rules. First, the term distribution index was created based on the frequency and distribution of words extracted through text mining. The term distribution index derives from whether a word appears only in a specific chapter or across all rules. This allows users to effectively explore terms to be followed in a specific working environment and terms to be complied with in the overall working environment. Next, the related words of the previously derived terms were visualized through t-SNE and the Word2Vec algorithm. This can help prioritize the things that need to be managed first, focusing on key terms without checking the overall rules. Moreover, this study can help users explore safety and health rules by allowing them to understand the distribution of words and visualize related terms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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