Nowadays, real-time devices that provide health care for a companion animal is being developed by IoT technology and its demand such as smart puppy tag is increasing. However, it is difficult for IoT devices of companion animals to process complex nature due to miniaturized hardware and constructive nature. There is a clear limit to custom advanced features like health care implementation. This paper designs an integrated platform with statistical analysis which makes it possible to customized services such as feed production, pharmaceutical production, and health care for each companion animal. Middleware that collects sensor information, customer's spending pattern and information from Social Network Service is also designed by making use of IoT devices which companion animals wear. Furthermore, the paper designed data analyzer which analyzes and refines data from collected information that can be applied to personalized services.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5113-5119
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2010
Anthropometry has been broadly explored in various fields including automobile industry, home electronic appliances, medical appliances and sports goods with aiming at reaching satisfaction to consumer's need and efficiency. However, current technologies to measure a human body still have barriers in which the methods mostly seem to be contingent on expensive devices such as scanner and digital measuring instruments and to be directly touchable to the body when obtaining body size.. Therefore, in this paper, we present a general method to automatically extract size of body from a real body image acquired from a camera and to utilize it into recommend systems including clothing and bicycle fitting. At first, Haar-like features and AdaBoost algorithm are employed to detect body position. Then features of body can be recognized using AAM. Finally clothing and bicycle recommending modules have been implemented and experimented to validate the proposed method.
Objectives: This study aimed to provide a basis for treatment of Hwa-byung, a mental disorder frequently found among Koreans, by analysing published case reports and case series. Methods: In June 2015, a literature search for case reports and case series describing interventions for Hwa-byung was conducted in 7 databases for research publications in Korea, using Korean and English terms. Results: Thirty-two papers, reporting 439 cases of Hwa-byung, met the inclusion criteria. Since the first case report on Hwa-byung in 1996, case reports were continuously published until 2012. A total of 22 interventions were described, of which herbal medicine (71.9%), acupuncture (65.6%), and moxibustion (34.4%) were the most frequently described interventions. Twenty-five papers reported patterns, for which liver qi depression (28%) was most frequently used. A total of 48 outcome measures were used in 32 papers, of which Beck Depression Index (46.9%) and Symptom change (43.8%) were used in at least 10 papers. Conclusions: Since only 32 case reports/case series have been published on Hwa-byung in Korea, a strong basis for recommending standardized treatments is lacking. Therefore, a sufficient number of clinical studies, in particular randomized clinical trials (RCTs), are warranted to provide a clinical basis for treatment of Hwa-byung.
This paper proposes an enhanced recommendation technique for personalized e-commerce portal analyzing various attitudes of customer. The attitudes are classifies into three types such as "purchasing product", "adding product to shopping cart", and "viewing the product information". We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recommending products. We classified user groups which have similar preference for each item using implicit user behavior. The preference similarity is estimated using the Cross Correlation Coefficient. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age and gender to group the customers with similar preference. In the experimental section, we show that our method can provide better performance than other traditional recommender system in terms of accuracy.
This paper proposes a semantic recommendation technique for a personalized e-commerce portal. Semantic recommendation is achieved by utilizing the attributes of products. The semantic similarity of the products is merged with the rating information of the products to provide an accurate recommendation. The recommendation technique also analyzes various attitudes of the customer to evaluate the implicit rating of products. Attitudes are classifies into three types such as "purchasing product", "adding product to shopping cart", and "viewing the product information." We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recommending products. Also we implement a session validation process to identify the valid sessions that are highly important for giving an accurate recommendation. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age groupings of customers with similar preferences. The experimental section shows that our proposed recommendation method outperforms well known collaborative filtering methods not only for the existing customer, but also for the new user with no previous purchase record.
The remarkable development of IT is contributed to popularization of smart phones, which in turn creates a new domain called app store. Smartphone apps have grown fast because they can be easily purchased through an app store. As the volume of apps traded in app stores is so huge that it is extremely hard for users to find the exact app they want. In general, an app store recommends an app to users based on the search words they entered. In terms of recommendation of app, this kind of content-based method is not effective. To increase accuracy in recommending app, this paper proposes a characteristic similarity-based app recommendation method. This method creates attributes on the app based on the related information such as genre, functionality and number of downloads and then compares them with the propensity to use the app. According to diverse simulations, the method proposed in this paper improved the performance of app recommendation by 33% in average, compared to the conventional method.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.08a
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pp.113-120
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2004
Considering the present and expected demand for human resources by the maritime community, its quantity and quality depend on the number of the ships and the technology applied to them. Scientific and economic developments in this community bring the intensive use of modem technology for many of ships operation. Generally it effects to reduce the quantity of manpower, while it increases the requirement of qualifications of human resources to utilize such advanced technology. Considering above, the maritime education, training and research activities should be revised and updated according to the demand of the community. Because of a difference between the transition of the demand for the human resources and development of the maritime education, training and research activities, there are two most common questions as “What to teach” and “How to teach”. The first question has been asked for many years. The contents of maritime education and training are always related to the existing maritime knowledge and technology and should be updated with consideration of changes of the demand namely “Globalisation of maritime community”. It brings globalisation of the maritime education, training and research activities. The second question is still keeping us busy to look for the best way. Presently traditional methods are used together with new system, while the use of sophisticated simulation, communication and information systems etc. and it is changing our understanding on teaching. This paper introduces the new role of Maritime Institutions from the viewpoints of the maritime education. training and research activities. The role of guide for seafarers and maritime companies is always essential and the concepts such as “Refreshment Training”, “On the Job Training”, “Lifelong” or “Continuous Training” bring new understanding to the training period, trainee's age and position. As a result, the maritime institutions should be ready for their new role, which is, in brief, guiding the maritime society, recommending and providing new learning environments, organising research and developments, performing the education, training and assessment, improving existing methods and developing new methods of the education, training and assessment.
With the fast development of Internet environment, e-Commerce is rapidly increasing. n the expanding e-Commerce environment, the need for a new e-Commerce systems what will deliver products to the customer rapidly and increase sales is growing bigger. Recently, these requirements brought many researches on recommender systems. However, until now, those recommender systems have a limit because it takes too much time for recommender systems to give customers the recommendations in real time, if the number of purchase data of customers is large. So this paper concerns on the recommender systems using collaborative filtering as one of the solutions to increase the competitive power. We proposed and experimented the more improved recommender systems which could decrease the data size to shorten the recommending time by using the representative category of the product which customers want to buy. Also, we design and implement a recommender system using Enterprise JavaBeans.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.7
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pp.117-128
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2012
Recently IT infrastructure plays a central role in the base of the society. However, use of personal registration number on internet sites has become a major factor increasing danger of leaking of personal information. Currently, the government is recommending various information protection services in order to prevent the collection of personal registration numbers and leaking of personal information on the internet. Among them, i-PIN service is the one recommended for minimal use of personal registration numbers on the internet. Although i-PIN can be used as a way to substitute personal registration numbers on the internet, there are certain limitations in using i-PIN as the only key to recognize individuals. This study proposes organization of web system in which self certification can be conducted using i-PIN as a tool for personal certification. Also its usability and stability have been verified through performance test when i-PIN service is linked with web service and used as personal certificate. But i-PIN service is unavailable if obstacles occur in providers of i-PIN self certification. To settle this inconvenience, the study also proposes how to cope with such obstacles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.9
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pp.19-26
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2011
Users want to receive customized service using users' personal device. To fulfill this requirement, the mobile device has to support a lot of functions. However, the mobile device has limitations such as tiny display screens. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes the environment to provide services by sharing resources and the method to recommend user-suitable resources among sharable resources. For the resource recommendation, This paper analyzes user's behavior pattern from usage history and proposes the method for recommending customized resources. This paper also shows that the approach is reasonable one for resource recommendation through the satisfaction evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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