Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.2
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pp.54-62
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2009
This paper proposes a framework for personal location based services with personal life content, for example diaries, schedules and to-do lists. A lot of Internet users are recording their personal experiences and knowledge as text and other digital media on the network. Our proposed tool provides users with an environment to store personal records with related place attributes, and to retrieve these personal records at the right place. There are two applications on this tool, a place-enhanced blog and a LBS client on a mobile phone. The place enhanced blog provides users with blog interfaces for inputting place information. The place rem inder is a browser for spatial data on the place enhanced blog. Users can generate place information by writing personal records on their blog. Furthermore, using the LBS client, other users can retrieve personal records at the appropriate spots.
Recently, the influence of SNS and online media is rapidly growing with a consequent increase in the interest of marketing using these tools. Blog marketing can increase the ripple effect and information delivery in marketing at low cost by prioritizing keyword search results of influential portal sites. However, because of the tough competition to gain top ranking of search results of specific keywords, long-term and proactive efforts are needed. Therefore, we propose a new method that recommends associated keyword groups with the possibility of higher exposure of the blog. The proposed method first collects the documents of blog including search results of target keyword, and extracts and filters keyword with higher association considering the frequency and location information of the word. Next, each associated keyword is compared to target keyword, and then associated keyword group with the possibility of higher exposure is recommended considering the information such as their association, search amount of associated keyword per month, the number of blogs including in search result, and average writhing date of blogs. The experiment result shows that the proposed method recommends keyword group with higher association.
Recently international organizations such as ISO/TC211, OGC, INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) make an effort to share geospatial data using semantic web technologies. In addition, smart phone and social networking services enable community-based opportunities for participants to share issues of a social phenomenon based on geographic area, and many researchers try to find a method of extracting issues from that. However, serviceable spatial ontologies are still insufficient at application level, and studies of spatial information extraction from SNS were focused on user's location finding or geocoding by text mining. Therefore, a study of extracting spatial phenomenon from social media information and converting it into geosemantic knowledge is very usable. In this paper, we propose a framework for extracting keywords from micro-blog, one of the social media services, finding their relationships using data mining technique, and converting it into spatiotemopral knowledge. The result of this study could be used for implementing a related system as a procedure and ontology model for constructing geoseem antic issue. And from this, it is expected to improve the effectiveness of finding, publishing and analysing spatial issues.
Personal mobile devices such as mobile phone, PMP and MP3 player have advanced incredibly. Such advance in mobile technology ignites the research related to the life-log to understand the daily life of an user. Since life-log collected by mobile sensors can aid memory of the user, many researches have been conducted. This paper suggests a methodology for user-context recognition and visualization based on the outdoor location by GPS as well as indoor location by wireless-lan. When the GPS sensor does not work well in an indoor location, wireless-lan plays a major role in recognizing the location of an user so that the recognition of user-context become more accurate. In this paper, we have also developed the method for visualization of the life-log based on map and blog interfaces. In the experiments, subjects have collected real data with mobile devices and we have evaluated the performance of the proposed visualization and context recognition method based on the data.
Location information service using big data is continuously developing. In terms of navigation, the range of services from map API service to ship navigation information has been expanded, and system application information has been extended to SNS and blog search records for each location. Recently, it is being used as a new industry such as location-based search and advertisement, driverless cars, Internet of Things (IoT) and online to offline (O2O) services. In this study, we propose an information system that enables users to receive information about nearby stores more effectively by using big data when a user moves a specific route. In addition, we have designed this system so that local stores can use this system to effectively promote it at low cost. In particular, we analyzed web-based information in real time to improve the accuracy of information provided to users by complementing the data. Through this system, system users will be able to utilize the information more effectively. Also, from a system perspective, it can be used to create new services by integrating with various web services.
This paper introduce a satellite image based blog system built by JeonNam local province. Main goals of this system are as follows : (1)Overcome the static aspect of traditional Web-GIS, (2)Providing a geoUCC generating platform by combining multimedia technology and GIS in a single web environment, (3)Building a two-way Web-GIS through user's participation, (4)Creating a new communicative way between government and citizen by using this system. As a result of the system building, this system enables users to create his/her own UCC(User Created Contents) on high-resolution satellite image and enables users to share his/her own UCC with other system using Web2.0 technology.
The log data collected on a mobile device contain diverse and continuous information about the user. From the log data, the location, pictures, running functions and services of the user can be obtained. It has interested in the research inferring the contexts and understanding the everyday-life of mobile users. In this paper, we have studied the methods for real-time collection of log data from mobile devices, analysis of the data, map based visualization and effective management of the personal everyday-life information. We have developed an application for sharing the contexts. The proposed application infers the personal contexts with Bayesian network probabilistic model. In the experiments, we confirm that the usability of visualization and information sharing functions based on the real world log data.
Many companies are increasingly using social network service(SNS) as an online marketing tool, and its marketing activation has been in the limelight as a differentiation strategy most recently. The purpose of this study is to analyze online marketing cases utilizing SNS and to apply it in Franchise Enterprise in order to activate its marketing activities. This study is more concerned with the cases of facebook, twitter, and blog among social network services and suggests some ways of utilizing them in Franchise Enterprise as follows: Based on the examples of facebook, firstly, we set up the role as a homepage in individul, Franchise Enterprise, and other organizations. Secondly, we also set up the role as an organizing tool in communities, and thirdly, setting up the role as a location map tool. Regarding some applications in marketing tool of Franchise Enterprise, we suggest the role as a public relation tool of the company and brand, and also propose the role of brand planning and development. Finally, we suggest a way of overcoming the limitation in offline operations.
In order to come up with satisfying product and improvement, firms use traditional marketing research methods to obtain consumers' opinions and further try to reflect them. Recently, gathering data from consumer communication platforms like internet and SNS has become popular methods. Meanwhile, with the development of information technology, mobile companies are launching new digital products for children to protect them from harmful content and provide them with necessary functions and information. Among these digital products, Kids Phone, which is a wearable device with safe functions that enable parents to learn childern's location. Kids phone is relatively cheaper and simpler than smartphone but it is noted that there are several problems such as some useless functions and frequent breakdowns. This study analyzes the reviews of Kids phones from domestic mobile companies, identifies the characteristics, strengths and weaknesses of the products, proposes improvement methods strategies for devices and services through SNS consumer analysis. In order to do that customer review data from online shopping malls was gathered and was further analyzed through text mining methods such as TF/IDF, Sentiment Analysis, and network analysis. Customer review data was gathered through crawling Online shopping Mall and Naver Blog/$Caf\acute{e}$. Data analysis and visualization was done using 'R', 'Textom', and 'Python'. Such analysis allowed us to figure out main issues and recent trends regarding kids phones and to suggest possible service improvement strategies based on sentiment analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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