Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.804-806
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2006
There have been presented many solutions to improve Web accessibilities. A bookmark system is one of those convenient solutions. The convenience and usefulness of bookmark system is decreased when the registered contents arc increased. In this study, we proposed the personalized bookmark system. With this system, the bookmark contents are automatically updated by reflecting personal user's web preferences. And by managing the bookmark system with the server system, users can access the bookmark system at any place.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.981-984
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2014
개인화된 서술형 수학 문제(mathematics word problem)는 오랫동안 연구된 분야로 학생들의 학업 성취도와 수학에 대한 태도에 관심을 가져왔다. 본 연구에서는 2013년 도입된 스토리텔링 수학에 개인화된 콘텐츠를 접목하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 초등학생 26명을 대상으로 하여 약 110분 동안 수업을 진행하였으며, 무게에 대한 새로운 개념을 배우는 데 그 목적을 두었다. 각각 13명씩 개인화 그룹과 비 개인화 그룹으로 나누어 수업을 진행하였다. 학업 성취도(Learning Achievement)에서는 사전 시험(pre-test) 점수가 너무 높아 두 그룹 간에 서로간의 유의한 차이점을 발견하지 못했다. 수학에 대한 태도 부분과 몰입도(Flow) 부분에서는 다소 개인화 그룹의 값이 높았지만, 통계적으로 유의한 정도는 차이는 아니었다. 하지만 정성적 분석에서는 차이가 있었다. 개인화 그룹(Personalized group)은 비 개인화 그룹(non-personalized group)에 비해 개인화(personalization)가 수업의 재미있는 요소로서 보다 중요한 작용을 했다고 느꼈다. 또한, 테스트나 측정(measure) 부분에서 생겼던 문제점을 개선하여 재 실험이 있을 시엔 유의미한 값을 나타낼 것으로 기대된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.4
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pp.288-294
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2022
The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.
In accordance with the development of broadcasting, the style of using medium by users has been personalized in the propensity to consume. Recent advent of media convergence allowed users of medium to decide the received environment for their needs, thereby the position of users has become more important in the medium consumption. IPTV has the most advanced form of personalized information media. However, IPTV was made by media convergence, which has relation with a variety of interested parties, so there are a few troubles among them in the way of commercializing IPTV. As a matter of fact, although users play a leading role in the IPTV industry, there are still few discussions on the welfare of users. IPTV should be remained the characteristic of the medium of personalized information, and it should include the welfare of users in various fields of media convergence. That is Universal Service. It is necessary to be guaranteed the access right and the variety of contents in using IPTV. Moreover, in terms of telecommunication, IPTV should insure the reasonable fare system as a pay-services. On the basis of the analysis in local and international IPTV circumstances, in terms of content as a medium of personalized information, in terms of fares as a pay-services, and in terms of digital literacy as a new medium of digital access, policies for welfare of users are suggested.
Jang S. J.;Park S. R.;Jang Y. G.;Oh Y. K.;Kwak H. M.;Diwakar Praveen Kumar;Park S. H.;Yoon Y. R.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.26
no.5
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pp.343-349
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2005
Continuously motivating people to exercise regularly is more important than finding a way out of barriers such as lack of time, cost of equipment, lack of nearby facilities, and poor weather. Our proposed system presents practicable methods of motivation through a diverse exercise aid system. The Health Improvement and Management System (all-in-one system which saves space and maintenance costs) measures and evaluates a diverse body shape analysis and physical fitness test and directs users to automated personalized exercise prescription which is prescribed by the expert system of three types of exercise templates: aerobics, anaerobics, and leisure sports. Automated personalized exercise prescriptions are built into XML based documents because the data needs to be in the form of flexible, expansible, and convertible structures in order to process various exercise templates, BIOFIT, a digital exercise trainer, monitors and provides feedback on the physiological parameters while users are working out in the gymnasium. If these parameters do not range within the prescribed target zone, the device will alarm users to control the exercise and make the exercise trainer adjust systemically the proper exercise level. Numeric health information such as the report of the physical fitness test and the exercise prescription makes people stay interested in exercising. In addition, this service can be delivered through the Internet.
Recently, due to the rapid increase of pets, there is a need for an integrated pet-related personalized product recommendation service such as feed recommendation using a health status check of pets and various collected data. This paper implements a product recommendation system that can perform various personalized services such as collection, pre-processing, analysis, and management of pet-related data using big data. First, the sensor information worn by pets, customer purchase patterns, and SNS information are collected and stored in a database, and a platform capable of customized personalized recommendation services such as feed production and pet health management is implemented using statistical analysis. The platform can provide information to customers by outputting similarity product information about the product to be analyzed and information, and finally outputting the result of recommendation analysis.
In this paper, we propose a personalized user authentication system (PUAS) that can be used in multiple stages in user authentication by customizing the password keyword to be used in user authentication. The proposal concept is that the user oneself defines the password keyword to be used in user authentication so as to cope with a passive retransmission attack which reuses the password obtained when the server system is accessed in user authentication. The authentication phase is also designed so that it can be expanded in multiple stages in a single step. Also, it is designed to store user-defined password related information in an arbitrary encrypted place in the system, thereby designing to disable the illegal access of the network. Therefore, even if an intruder accesses the system using the proposed system, it is possible to generate personal authentication information by generating a password keyword through unique personal information possessed only by an individual and not know the place where the generated authentication information is stored, It has a strong security characteristic.
Park, Seong-min;Park, Jeong-soo;Lee, Yoon-kyu;Chae, Woo-Joon;Shin, Moon-sun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.316-318
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2019
Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.69-76
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2012
This paper proposes a novel way of personalized web search through re-ranking the search results with user profiles of concept-network structure. Basically, personalized search systems need to be based on user profiles that contain users' search patterns, and they actively use the user profiles in order to expand initial queries or to re-rank the search results. The proposed method is a sort of a re-ranking personalized search method integrated with query expansion facility. The method identifies some documents which occur commonly among a set of different search results from the expanded queries, and re-ranks the search results by the degree of co-occurring. We show that the proposed method outperforms the conventional ones by performing the empirical web search with a number of actual users who have diverse information needs and query intents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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