Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.4
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pp.155-178
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2010
Assessment of information credibility is a ubiquitous human activity given that people constantly make decisions and selections based on the value of information in a variety of information seeking and use contexts. Today, people are increasingly engaging in diverse online activities beyond searching for and reading information, including activities such as creating, tagging and rating content, shopping, and listening to and watching multimedia content. The Web 2.0 environment presents new challenges for people because the burden of information evaluation is shifted from professional gatekeepers to individual information consumers. At the same time, however, it also provides unprecedented opportunities for people to use tools and features that help them to make informed credibility judgments by relying on other people's ratings and recommendations. This paper introduces fundamental notions and dimensions of credibility, and contends that credibility assessment can be best understood with respect to human information behavior because it encompasses both the level of effort people exert as well as the heuristics they employ to evaluate information. The paper reports on a survey study investigating people's credibility judgments with respect to online information, focusing on the constructs, heuristics, and interactions involved in people's credibility assessment processes within the context of their everyday life information activities. Using an online activity diary method, empirical data about people's online activities and their associated credibility assessments were collected at multiple points throughout the day for three days. The results indicate that distinct credibility assessment heuristics are emerging as people engage in diverse online activities involving more user-generated and multimedia content. A heuristic approach suggests that people apply mental shortcuts or rules of thumb in order to minimize the amount of cognitive effort and time required to make credibility judgments. The paper discusses why a heuristic approach is key to reaching a more comprehensive understanding of people's credibility assessments within the information-abundant online environment.
The current media and content situation is increasingly more competitive and under the radical environment changes, the social & financial position of regional broadcasting companies has been threatened. The internet & mobile based platforms and smart media, however, bring a new opportunity of content distribution. This study analyzes the current status of MBCNET which is the superstation of regional MBC stations and specialists interviews to develop the content distribution strategies of regional broadcasting companies. According to the following: finance, ratings, and new media distribution analysis, the MBCNET outcome is deemed successful based on the content library and regional power. MBCNET utilized opportunity to develop strong content resources and distribution power. In order to maintain its competitive edge, MBCNET needs to adopt the following strategies: content and platform marketing power, research & development of competitive content based on user behavior analysis, and reorganization that is able to counteract N-screen circumstances.
In electronic commerce, it is important for users to recommend the proper item among large item sets with saving time and effort. Therefore, if the recommendation system can be recommended the suitable item, we will gain a good satisfaction to the user. In this paper, we proposed the associative relation clustering split method in the collaborative filtering in order to perform the accuracy and the scalability. We produce the lift between associative items using the ratings data. and then split the node group that consists of the item to improve an efficiency of the associative relation cluster. This method differs the association about the items of groups. If the association of groups is filled, the reminding items combine. To estimate the performance, the suggested method is compared with the K-means and EM in the MovieLens data set.
On the internet, the rating scores assigned by customers are considered as the preference information of themselves and thus, these can be used efficiently in the customer profile generation process of recommender system. However, since anyone is free to assign a score that has a biased rating, using this without any filtering can exhibit a reliability problem. In this study, we suggest the methodology that measures the reliability of rating scores and then applies them to the customer profile creation process. Unlikely to some related studies which measure the reliability on the user level, we measure the reliability on the individual rating score level. Experimental results show that prediction accuracy of recommender system can be enhanced when ratings with higher reliability are selectively used for the customer profile configuration.
In this study, six grip spans (45mm-65mm) were tested to evaluate the effects of handle grip span and user's hand size on maximum grip strength, individual finger force, and subjective ratings of comfort using a digital dynamometer with individual force sensors. Forty-six males were assigned into three hand size groups according to their hand lengths. Results showed that overall 55mm and 50mm grip spans were the most comfortable sizes and associated with the highest grip strength in the maximum grip force exertions, whereas 65mm grip span was rated as the least comfortable size as well as the lowest grip strength. In the interaction effect of grip span and hand size, small and middle hand sized participants rated the best preference and the least preference grip spans differently with large hand sized participants. With respect to the analysis of individual finger force, the middle finger force was the strongest and the highest contribution to the total finger force, followed by ring, index and little fingers. In addition, it was noted that each finger had a different optimal grip span for exerting maximum force resulting in a bowed contoured shaped handle for two-handle hand tools. Thus, the grip spans for two-handle hand tools might be designed according to the users' hand and finger anthropometrics to maximize performance and subjective perception of comfort.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.129-137
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2021
Recently, local broadcast companies are experiencing financial shortages and business deterioration due to difficulties in securing income sources. This is due to the continuous decrease in viewership ratings as the contents of the broadcast companies do not attract the interest and participation of local residents. To resolve this issue, this paper presents a social network service closely coupled with local broadcasting. In the proposed service, the exposure range of articles is limited to a region so that reporters could easily find the interests of local residents. In addition, among the articles written by local residents, the articles requested to be broadcast by reporters are placed at the top section of the main page. From this UI configuration, local residents can easily recognize that their opinions can be directly connected to the broadcast, which is intended to activate their participation. The proposed service was implemented in the form of a prototype system with JCN, a broadcasting company in Ulsan, and this paper discusses its user interfaces, system structure, and an algorithm to estimate the priority of the written articles.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.6
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pp.89-96
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2021
In this paper, we proposed a sniffer to detect permission smells from developer and third-party libraries' code. Moreover, we conducted an empirical study to investigate unnecessary permissions on large real-world Android apps. Our analysis indicates that permission smell extensively exists in Android apps. According to the results, permission smells exist in most Android apps. In particular, third-party libraries request permission for functionalities that are not used by developers, which cause more smells. Moreover, most developers do not properly disable unnecessary permissions that are declared for third-party libraries. We discussed the impacts of permission smells on user experiences. As a result, the existence of permission smell does not impact the number of downloads. However, apps that have more unnecessary permissions have received lower ratings from users.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.970-977
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2020
The collaborative filtering recommendation technique has been the most widely used since the beginning of e-commerce companies introducing the recommendation system. As the online purchase of products or contents became an ordinary thing, however, recommendation simply applying purchasers' ratings led to the problem of low accuracy in recommendation. To improve the accuracy of recommendation, in this paper suggests the method of collaborative filtering that analyses product reviews and uses them as a weighted value. The proposed method refines product reviews with text mining to extract features and conducts sentiment analysis to draw a sentiment score. In order to recommend better items to user, sentiment weight is used to calculate the predicted values. The experiment results show that higher accuracy can be gained in the proposed method than the traditional collaborative filtering.
Khan, Humera Mehfooz;Waseemullah, Waseemullah;Bhutto, Muhammad Aslam;Khan, Shariq Mahmood;Baig, Mirza Adnan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.340-346
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2022
Construction industry is considered as one of the oldest industries in the world since human came into being and the need of their own space is realized. All this led to make the world a space of many beautiful constructive ventures. As per the requirements of today's world, every industry is recognizing the need for use and adoption of modern as well as innovative technologies due to their benefits and timely production. Now construction industry has also started adopting the use of modern and innovative technologies during their projects but still the rate of adoption is so slow. From design to completion, construction projects take a lot to manage for which technology based solutions have continuously been proposed. These include Computer Aided Design (CAD), building information modeling (BIM) and cloud computing have been proved to be much successful until now. The construction projects are high budgeted, and direly require timely and successful completion with quality, resource and other constraints. So, the researchers observe the need of more clear and technology based communication between the construction projects and its constructors and other stakeholders is required before and during the construction to take timely precautions for expected issues. This study has analyzed the use of Augmented Reality (AR) technology adopting GammaAR, and ARki applications in construction industry. It has been found that both applications are light-weighted, upgradable, provide offline availability and collaborative environment as well as fulfil most of the requirements of the construction industry except the cost. These applications also support different screen size for better visualization and deep understanding. Both applications are analyzed, based on construction's application requirements, usability of AR and ratings of applications user collected from application's platform. The purpose of this research is to provide a detail insight of construction applications which are using AR to facilitate both the future developers and consumers.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.49
no.4
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pp.15-29
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2021
The study aims to grasp the perception and appraisal of urban park users through text analysis. This study used Google review data provided by Google Maps. Google Maps Review is an online review platform that provides information evaluating locations through social media and provides an understanding of locations from the perspective of general reviewers and regional guides who are registered as members of Google Maps. The study determined if the Google Maps Reviews were useful for extracting meaningful information about the user perceptions and appraisals for parks management plans. The study chose three urban parks in Seoul, South Korea; Seoul Forest, Boramae Park, and Olympic Park. Review data for each of these three parks were collected via web crawling using Python. Through text analysis, the keywords and network structure characteristics for each park were analyzed. The text was analyzed, as were park ratings, and the analysis compared the reviews of residents and foreign tourists. The common keywords found in the review comments for the three parks were "walking", "bicycle", "rest" and "picnic" for activities, "family", "child" and "dogs" for accompanying types, and "playground" and "walking trail" for park facilities. Looking at the characteristics of each park, Seoul Forest shows many outdoor activities based on nature, while the lack of parking spaces and congestion on weekends negatively impacted users. Boramae Park has the appearance of a city park, with various facilities providing numerous activities, but reviewers often cited the park's complexity and the negative aspects in terms of dog walking groups. At Olympic Park, large-scale complex facilities and cultural events were frequently mentioned, emphasizing its entertainment functions. Google Maps Review can function as useful data to identify parks' overall users' experiences and general feelings. Compared to data from other social media sites, Google Maps Review's data provides ratings and understanding factors, including user satisfaction and dissatisfaction.
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