A personalized recommendation system is a recommendation system that recommends goods to users' taste by using an automated information filtering technology. A collaborative filtering method in this technology is a method that discriminates certain types, which represent similar patterns. Thus, it is possible to estimate the pain strength based on the data of the patients who have the past similar types and extract related conditions according to the similarity in classified patients. A representative method using the Pearson correlation coefficient for extracting the similarity weight may represent inexact results as the sample data is small according to the amount of data. Also, it has a disadvantage that it is not possible to fast draw results due to the increase in calculations as a square scale as the sample data is large. In this paper, the excellency of the intelligence pain nursing intervention u-health system implemented by comparing the scale and similarity group of the sample data for extracting significant data is verified through the evaluation of MAE and Raking scoring. Based on the results of this verification, it is possible to present basic data and guidelines of the pain of patients recognized by nurses and that leads to improve the welfare of patients.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.2
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pp.157-164
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2013
Self efficacy is a term used in psychology, roughly corresponding to a person's belief in their own competence. It has been defined as the belief that one is capable of performing in a certain manner to attain certain goals. It is believed that our personalized ideas of self-efficacy affect our social interactions in almost every way. Understanding how to foster the development of self-efficacy is a vitally important goal for positive psychology because it can lead to living a more productive and happy life. The objective of this study is to show difference of the relationship between user and non-user in smartphone by self efficacy. For this purpose, we propose a research model which consists of 3type' self efficacy. For empirical test of this model, the sample data is collected from employee in a company and divided into two groups by user and nonuser. By multi-group analysis, we show two groups are different from each other in the relationship between user and nonuser of smartphone. Results show difference of the relationship smartphone user and non-user's self-efficacy(self-control self-efficiacy and problem difficulty preference).
Currently mobile messenger industry, based on mobile application, is growing. And it has aroused innovative change, offering services in various forms beyond the form simply sharing messengers. Also because messenger securities are becoming personalized and intelligent, the importance of more diverse mobile applications' securities is increasing. This study carries out the empirical study of the causal relationship that the factors of using application services influence on security recognition and security Intention of mobile securities, and consequentially impact upon protection of personal information of users. In order that, we present the research model which prime variables of SDT, which emphasized on natural immanent motivation of human, applied to. To verify the research model of this study empirically, we conducted a survey targeting the public and university students which have ever used mobile messenger applications. With this, we desire to contribute to emphasizing the significance of individual messenger security and playing a positive role to develop security guide for consumers. The path analysis results are as follows. First, perceived autonomy has a positive effect on both security awareness and security intention. Second, perceived competence has a positive effect on security intention. Third, perceived relatedness has a positive effect on both security awareness and security intention. Last, security awareness and security intention. have a positive effect on privacy protection behavior. Through emphasizing the importance of the security of the messenger of individuals and contribute to a positive role for development of the necessary security guidelines to consumers.
Lee, Kichun;Choi, So Yun;Kim, Jae Kyeong;Ahn, Hyunchul
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.1
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pp.1-14
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2014
Both researchers and practitioners are showing an increased interested in interactive exhibition services. Interactive exhibition services are designed to directly respond to visitor responses in real time, so as to fully engage visitors' interest and enhance their satisfaction. In order to install an effective interactive exhibition service, it is essential to adopt intelligent technologies that enable accurate estimation of a visitor's emotional state from responses to exhibited stimulus. Studies undertaken so far have attempted to estimate the human emotional state, most of them doing so by gauging either facial expressions or audio responses. However, the most recent research suggests that, a multimodal approach that uses people's multiple responses simultaneously may lead to better estimation. Given this context, we propose a new multimodal emotional state estimation model that uses various responses including facial expressions, gestures, and movements measured by the Microsoft Kinect Sensor. In order to effectively handle a large amount of sensory data, we propose to use stratified sampling-based MRA (multiple regression analysis) as our estimation method. To validate the usefulness of the proposed model, we collected 602,599 responses and emotional state data with 274 variables from 15 people. When we applied our model to the data set, we found that our model estimated the levels of valence and arousal in the 10~15% error range. Since our proposed model is simple and stable, we expect that it will be applied not only in intelligent exhibition services, but also in other areas such as e-learning and personalized advertising.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1235-1241
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2016
Personalized App recommendation system is recently famous since the number of various apps that can be used in smart phones that increases exponentially. However, the site users using google play site with malwares have experienced severe damages of privacy exposure and extortion as well as a simple damage of satisfaction descent at the same time. In addition, Sybil attack (Sybil) manipulating the score (rating) of each app with falmay also present because of the social networks development. Up until now, the sybil detection studies and malicious apps studies have been conducted independently. But it is important to determine finally the existence of intelligent attack with Sybil and malware simultaneously when we consider the intelligent attack types in real-time. Therefore, in this paper we experimentally evaluate the relationship between malware and sybils based on real cralwed dataset of goodlplay. Through the extensive evaluations, the correlation between malware and sybils is low for malware providers to hide themselves from Anti-Virus (AV).
Kim, Su Il;Kang, Jeong Wook;Noh, Joo Kyung;Jung, Hae Rim;Lee, Young Chan;Lee, Jung Woo;Kong, Moonkyoo;Eun, Young-Gyu
Radiation Oncology Journal
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v.38
no.2
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pp.99-108
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2020
Purpose: The probability of recurrence of cancer after adjuvant or definitive radiotherapy in patients with human papillomavirus-negative (HPV(-)) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) varies for each patient. This study aimed to identify and validate radiation sensitivity signature (RSS) of patients with HPV(-) HNSCC to predict the recurrence of cancer after radiotherapy. Materials and Methods: Clonogenic survival assays were performed to assess radiosensitivity in 14 HNSCC cell lines. We identified genes closely correlated with radiosensitivity and validated them in The Cancer Genome Atlas (TCGA) cohort. The validated RSS were analyzed by ingenuity pathway analysis (IPA) to identify canonical pathways, upstream regulators, diseases and functions, and gene networks related to radiosensitive genes in HPV(-) HNSCC. Results: The survival fraction of 14 HNSCC cell lines after exposure to 2 Gy of radiation ranged from 48% to 72%. Six genes were positively correlated and 35 genes were negatively correlated with radioresistance, respectively. RSS was validated in the HPV(-) TCGA HNSCC cohort (n = 203), and recurrence-free survival (RFS) rate was found to be significantly lower in the radioresistant group than in the radiosensitive group (p = 0.035). Cell death and survival, cell-to-cell signaling, and cellular movement were significantly enriched in RSS, and RSSs were highly correlated with each other. Conclusion: We derived a HPV(-) HNSCC-specific RSS and validated it in an independent cohort. The outcome of adjuvant or definitive radiotherapy in HPV(-) patients with HNSCC can be predicted by analyzing their RSS, which might help in establishing a personalized therapeutic plan.
Nowadays the context-aware systems have been regarded as a promising opportunity to create differentiated e-marketplaces. Context-aware system aims to provide personalized services by understanding the user's current situation which is automatically acquired from the context data. This aim naturally leads us to a motivation to evaluate to what extent a system is context-aware. Even though lots of endeavors have stated about the level of context-aware system, a structured evaluation has been so far very rare. Hence, the purpose of this paper is to propose a two-phased methodology for assessing context-aware systems. In the first phase, we perform a requisite analysis to discriminate a context-aware system from general or context-based systems. Once an information system is recognized as context-aware system, then level of collaboration, mobility and embeddedness is derived to determine the level of context-aware system in the second phase. To do so, device collaboration diagram (DCD) is proposed to visualize the system architecture. Moreover, readiness and level of system are Jointly considered in the phase to provide a development strategy for each context-aware system development project. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, legacy context-aware systems are actually analyzed and evaluated.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.1
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pp.357-380
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2019
The purpose of this study is to analyze the Elementary and Secondary Education Act(ESEA) of the U.S. reauthorized by the Every Student Succeeds Act in 2015 from the viewpoint of the library and information services, and to derive implications for improving the library and information services. For the first time, ESEA includes effective school library programs and school librarians, and links school library programs and school librarians with literacy, digital literacy, books, resources, up-to-date materials, technology, library services and educational services. It provides a financial and institutional base for library and information services in elementary and secondary schools of the US to be more conducted. In addition, school librarians are required to participate in personalized learning experiences, evidence-based assessments, and professional development in the law, so school librarians must provide library and information services to students, staff, and parents in order to improve student achievement and digital literacy. Based on these analyses, this study discussed strengthening access to the school library, specifying the work of the teacher-librarian's library and information services, strengthening collaboration with school members, educational activities based on evidence base, sharing educational effects and developing of library and information curriculum.
This study aims to conduct a comprehensive analysis of how the presence or absence of a partner affects the life characteristics of persons aged 65 or older. For this, the subjects were divided into the married group and the single group to investigate sociodemographic characteristics, health conditions, self-rated health level, disease morbidity, limitations in life due to health conditions and health-related quality of life. An assessment was carried out by analyzing local communities' health survey data of 3 years from 2014 to 2016. The results revealed that the single group had more women, a lower household income, poorer health conditions, and a higher chronic disease morbidity rate than the married group, and thus their self-rated heath level was lower as well. These characteristics were found to contribute to a lower quality of life in the single group than the married group. To this day, we have viewed the elderly as one of the groups based on age and only tried to identify their average characteristics, thus overlooking their various inherent problems. The results of this study suggest that physical, emotional and social problems seen among the elderly need a comprehensive measure. In addition, this study found that public health approaches and social welfare systems should be improved to develop personalized support programs for the elderly.
Park, Sung-Soo;Baek, Ji-Won;Jo, Sun-Moon;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.3
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pp.1-6
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2019
In modern society, lifestyle and individuality are important, and personalized lifestyle and patterns are emerging. The number of people with articulation diseases is increasing due to wrong living habits. In addition, as the number of households increases, there is a case where emergency care is not received at the appropriate time. We need information that can be managed by ourselves through accurate analysis according to the individual's condition for health and disease management, and care appropriate to the emergency situation. It is effectively used for classification and prediction of data using CNN in deep learning. CNN differs in accuracy and processing time according to the data features. Therefore, it is necessary to improve processing speed and accuracy for real-time healthcare. In this paper, we propose motion monitoring using Mask R-CNN for articulation disease management. The proposed method uses Mask R-CNN which is superior in accuracy and processing time than CNN. After the user's motion is learned in the neural network, if the user's motion is different from the learned data, the control method can be fed back to the user, the emergency situation can be informed to the guardian, and appropriate methods can be taken according to the situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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