Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2005.11a
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pp.111-114
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2005
This study begins to make inquires about user's opinion of introducing Interior Landscape into Apartment Housing to the problems of contemporary Interior Landscape and suggest the fundamental data to improve it. The city-ward drifting of population drawn from industrial development and aggravation of living condition bring about exclusion of nature and lack of green space. Furthermore, it increases the length of stay of urban liver in indoor space. Thus, dweller's desire to Interior Landscape increase but housing can't follow it. The purpose of this study is to understand characteristics of Interior Landscape, derive essential factors, study plans, establish radical data, and suggest better plans including Interior Landscape through making inquires about user's opinion.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.3
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pp.775-784
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2006
This study is to investigate the effect of the number of co-rated users to the MAE. User based collaborative algorithm generally uses similarity weight to compute the relation of active user and other users. The original estimation algorithm of the GroupLens used the Pearson's correlation coefficient, soon after other researchers used various weighting. The Pearson’s correlation coefficient and Vector similarity, which is used in the field of information retrieval, are commonly used to the estimation algorithm. In prediction, we analyze the effect of the number of co-rated users on the user based recommender system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.163-175
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2024
This study conducts topic modeling analysis on four electric scooter sharing platforms: Alpaca, SingSing, Kickgoing, and Beam. Using user review data, the study aims to identify key topics and issues associated with each platform, as well as uncover common themes across platforms. The analysis reveals that users primarily express concerns and preferences related to application usability, service mobility, and parking/accessibility. Additionally, each platform exhibits unique characteristics and challenges. Alpaca users generally appreciate convenience and enjoyment but express concerns about safety and service areas. SingSing faces issues with application functionality, while Kickgoing users encounter connectivity problems and device usability issues. Beam receives overall positive feedback, but users express dissatisfaction with application usability and parking. Based on these findings, scooter sharing service providers should focus on enhancing application features, stability, and expanding service coverage to meet user expectations and improve customer satisfaction. Furthermore, highlighting platform-specific strengths and providing tailored services can enhance competitiveness and foster continuous service growth and development.
Recently, game companies are having difficulties in exactly figuring out the right consumer groups for their games. To solve this problem, a system algorithm which recommends user-customized games based on the user information entered has been proposed in this study. Game developers will be able to clearly determine the consumer group(s) of both on and off-line games through accumulated data while consumers can find the game they desire. It is expected that the gaming culture will advance further with the proposed algorithm.
This study focuses on the physical environment and human activity of the user of train toilets, on the analysis of factors needed to obtain reasonable toilet design and it also focuses on the understanding of the interface between its user. Moreover it proposes a module of the development process and methods of approaching the User Toilet Interface. The study so presents a design standard under which the concrete data of the characteristics and practicable range and the convergent demands accelerate to the module could be confirmed and criticized.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.3
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pp.31-46
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2002
The objective of this paper is to develop an evaluation model for pilot informatization projects. There are relatively many researches on evaluation models for information systems. These previous researches, however, lack of comprehensive view of informatization Projects and pilot systems. We apply and test a hybrid evaluation model for to measure the success of pilot informatization projects. A user satisfaction model has been used and hypotheses are developed to find relationships of evaluation factors. The hypotheses have been tested with 51 user surveys. The result of this research can give an insight for the evaluation of pilot informatization projects.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.2
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pp.89-118
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1998
The findings of the CLR-OPAC studies and the major OPAC user studies are analyzed and sythesized. They are described, dividing into three categories: characteristics of users, user instruction, and user interface. Data gathering methods, and their strengths and weaknesses are also discussed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.4
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pp.635-643
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2014
Most of the web-based services are provided by a web browser. A web browser receives a text-based web page from the server and translates the received data for the user to view. There are a myriad of add-ons to web browsers that extend browser features. The browser's add-ons may access web pages and make changes to the data. This makes web-services via web browsers are vulnerable to security threats. A web browser stores web page data in memory in the DOM structure. One method that prevents modifications to web page data applies hash values to certain parts in the DOM structure. However, a certain characteristic of web-pages renders this method ineffective at times. Specifically, the user-input data is not pre-determined, and the hash value cannot be calculated prior to user input. Thus the modification to the data cannot be prevented. This paper proposes a method that both detects and inhibits any attempt to change to user-input data. The proposed method stores user-input from the keyboard and makes a comparison with the data transmitted from the web browser to detect any anomalies.
In general, the informations of the inner image that user interested in are limited to a special domain. In this paper, as using Wavelet Transform for dividing image into high frequency and low frequency, We can separate foreground including many data. After calculating object boundary of separated part, We extract special features using Color Coherence Vector. According to results of this experiment, the method of comparing data extracting foreground features is more effective than comparing data extracting features of entire image when we extract the image user interested in.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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