In the field of Natural Language Processing, Various research such as Translation, POS Tagging, Q&A, and Sentiment Analysis are globally being carried out. Sentiment Analysis shows high classification performance for English single-domain datasets by pretrained sentence embedding models. In this thesis, the classification performance is compared by Korean E-commerce online dataset with various domain attributes and 6 Neural-Net models are built as BOW (Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], and BERT(KoBERT)[4]. It has been confirmed that the performance of pretrained sentence embedding models are higher than word embedding models. In addition, practical Neural-Net model composition is proposed after comparing classification performance on dataset with 17 categories. Furthermore, the way of compressing sentence embedding model is mentioned as future work, considering inference time against model capacity on real-time service.
With fast advances in computing power and network technologies, online streaming services of continuous media (CM) have been popularly implemented on the Web. To implement such services, a variety of CM streams need to be processed efficiently, so that the Sweep scheme was proposed. This scheme has several advantages such as hiccup-free playbacks and seek-time optimization. In this scheme, however, the entire CM streams are scheduled with a single scheduling period, called a cycle. Since only one scheduling period is allowed in this scheme, a significant amount of disk time is usually wasted because of its inflexible disk schedules. To solve this, we propose a new dynamic Sweep scheme. For this, we devise an algorithm that is able to expand scheduling periods of serviced CM streams and propose a new admission control mechanism guaranteeing hiccup-free playbacks. To show performance gains, we execute various simulation experiments. From the experimental results, we can see that the proposed scheme outperforms the Sweep scheme in terms of disk utilization and scheduling flexibility.
Most of the SNS users argue that they feel techno-stress or digital fatigue when they use SNS. As the relationships in the SNS expand, users may feel work overload, digital fatigue, and techno-stress which are caused by the time and effort for the retaining the existing relationships established via SNS. The SNS activities require users' time and effort to update their profiles and the current news of them, responding to online friends' contents. Thus, more relationships they have, more stress they can feel. This study tries to examine the key factors that can affect subjective well-being of individuals in Social Network Service (SNS) usage. Therefore, this study, based on the previous literature, investigates what the sources of SNS stress are and how SNS stress and flow affect subjective well-being of SNS users. Major findings of this study from an empirical analysis with 201 SNS user respondents who have accessed SNS at least one time within one month are as follows. First, perceived opportunity cost and reputation recognition in SNS usage were found to have significant effects on negative emotion. Second, individual's flow in SNS was significantly affected by challenges and interactions, and had a significant impact on positive emotion. However, SNS users' flow did not show a positive relationship with their satisfaction of life. This study contributes to the expansion of theoretical discussion about the effect of individual's SNS usage on quality of life in validating whether SNS usage can bring individuals subjective well-being. Implications of the study findings and future research directions are also discussed.
With the help of fast growing popularization of internet, all areas of e-Health have expanded rapidly; such that people have become interested in digital personal health record and its management. This paper examined the characteristics of personal health record and made the analysis of the structure of Google Health, the internet-based personal health record system. Google Health allows you to store and manage all of your health information, import medical records from hospitals and pharmacies, share your health records, and explore online health services. This examples represents not only a significant change of current medical systems but also enables to estimate the future stream of it. As a result, this paper, in the areas of e-Health which will be expanded in various service areas, may give you a greater sense of importance of personal health record and will eventually provide more complemental structure of future personal health record through comparative studies on the strength and weakness of it.
This study aims to suggest practical ways to interact effectively with consumers based on current situation of 'media creative' and media use patterns. Cases of digital signage are reviewed in the perspective of cross media, and the strategic meanings of cross media are explored according to interactivity. Results are collected through 'Naver' search engine service, and can be possibly assorted into five media combined types: SNS-combined, QR codes or Augmented Reality(AR)-combined, Brand App(application)-combined, Online to Offline-combined, and Behavioral factors-combined ones. Some strategic suggestions on media creative are given for effective interaction with consumers.
Park, Nam-Gyeong;Hwang, Young-Sik;Kim, Gyu-Tae;Park, Seung-Hyeok;Lee, Jin-Moo;Lee, Chang-Hoon;Jang, Jun-Bock;Hwang, Deok-Sang
The Journal of Korean Obstetrics and Gynecology
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v.33
no.4
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pp.93-112
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2020
Objectives: The purpose of this study is to review the clinical research trends of postpartum pelvic organ prolapse and to recognize the efficacy of Korean medicine intervention. Methods: Based on seven domestic and foreign databases, including Research Information Sharing Service (RISS), Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), Journal of Korean Obstetric and Gynecology, Cochrane Library Central, Pubmed, China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and WangFang Med Online, we analyzed the clinical trials using Korean medicine intervention, which included acupuncture and herbal medicine. Data retrieval was carried out on May 18 to 20, 2020, and a total of 13 papers were included. Results: All papers were published in China and it contains nine randomized controlled trials, three clinical trials, and one case. The most frequently used intervention was herbal medicine, and Bupleuri Radix, Cimicifugae Rhizoma were used. The treatment group treated by Korean medicine intervention was more effective than the control group. Also, there were no significant side effects of Korean medicine. Conclusion: This study shows that Korean medicine can be effective and safe medical alternatives or options for pelvic organ prolapse patients. However, to laying the foundation of clinical guidelines and applying it to the real-world clinical scene, further follow-up research is needed.
Purpose - It is a very important issue for the Korean tourism industry to increase tourism revenue by attracting foreign tourists. Although Japanese tourists have been an important part of the Korean tourism industry for a long time, the level of tourist satisfaction including accommodation has been at the worst compared to other foreign visitors, which strongly requires concrete solutions. Therefore, this study focuses on improving the satisfaction level of Japanese visitors in the use of accommodation, and find out the influence of the managerial response. Research design, data, and methodology - In this study, customer review and managerial response of hotels in Seoul were collected from "Rakuten Travel" which is the most representative online travel agency in Japan. As a result of collecting data from 2016 to 2018, 6,190 customer reviews and 1,241 managerial responses from 120 hotels were used for analysis. In addition, information on the properties of 120 hotels, such as the number of rooms, classification, types of hotel facilities, types of room facilities, accessibility and prices, were collected. To test the hypotheses, moderated multiple regression analysis was conducted with SPSS 22.0. Results - It was found that only 25 sites, 20.8% of the total 120 sites, were implementing managerial response and average response rate was 66.42% among them. As a result of examining the main effects of the hotel attributes on the ratings, accessibility and price are confirmed as effective variables. We also found that the response rate has a significant moderate effect in both the accessibility and price. In other words, there was a significant difference in the influence of accessibility and price on the ratings depending on the response rate. Also, it was confirmed that the response rate is not a pure moderator variable but a quasi moderator variable. Overall, the evidences partially supported the hypothesis. Conclusion - It was possible to provide important suggestions to the hotel managers who were concerned about managing tourist satisfaction with accessibility problems. It was found that the accessibility problem could be overcome by increasing the response rate. It was also confirmed that high ratings can be more effectively achieved for high priced hotels by increasing the response rate.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.3
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pp.87-94
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2015
Recently, management based on statistical data has become a big issue and the importance of the statistics has been emphasized for the management innovation in the defense area. However, the Military Management based on the statistics is hard to expect because of the shortage of the statistics in the military. There are many military information systems having great many data created in real time. Since the infrastructure for gathering data form the many systems and making statistics by using gathered data is not equipped, the usage of the statistics is poor in the military. The Analytical Defense Statistics System is designed to improve effectively the defense management in this study. The new system having the sub-systems of Data Management, Analysis and Service can gather the operational data from interlocked other Defense Operational Systems and produce Defense Statistics by using the gathered data beside providing statistics services. Additionally, the special function for the user oriented statistics production is added to make new statistics by handling many statistics and data. The Data Warehouse is considered to manage the data and Online Analytical Processing tool is used to enhance the efficiency of the data handling. The main functions of the R, which is a well-known analysis program, are considered for the statistical analysis. The Quality Management Technique is applied to find the fault from the data of the regular and irregular type. The new Statistics System will be the essence of the new technology like as Data Warehouse, Business Intelligence, Data Standardization and Statistics Analysis and will be helpful to improve the efficiency of the Military Management.
The purpose of this study was to examine the effect sizes of personal, family, peer, school, cyber environment, experience of bullying/victimization factors on cyberbullying perpetrating behavior among students in Korea using meta-analysis. Published academic journals and master/doctoral dissertations from 2010.01.01 to 2016.10.31 were identified using Research Information Sharing Service(RISS) data base. Keywords for search were cyberbullying, cyber-exclusion, cyber-violence, cyber-harassment, online/SNS peer harassment. A total of 43 studies were selected for meta-analysis. Personal factors and experience of bullying/victimization showed moderate effect sizes(0.28~0.29) and peer, family, cyber environment, school domains showed small effect sizes(0.08~0.13). Results of the study may be used to guide effective prevention or intervention strategies against cyberbullying among adolescents.
Ha, Jung-Woo;Kim, Byoung-Hee;Lee, Ba-Do;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.10
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pp.1010-1014
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2010
Article-related product recommender system is an emerging e-commerce service which recommends items based on association in contexts between items and articles. Current services recommend based on the similarity between tags of articles and items, which is deficient not only due to the high cost in manual tagging but also low accuracies in recommendation. As a component of novel article-related item recommender system, we propose a new method for tagging item images based on pre-defined categories. We suggest a hypernetwork-based algorithm for learning association between images, which is represented by visual words, and categories of products. Learned hypernetwork are used to assign multiple tags to unlabeled item images. We show the ability of our method with a product set of real-world online shopping-mall including 1,251 product images with 10 categories. Experimental results not only show that the proposed method has competitive tagging performance compared with other classifiers but also present that the proposed multi-tagging method based on hypernetworks improves the accuracy of tagging.
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