International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.131-142
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2021
Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.
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.
Modern society is suffering from the phenomena of low-fertile, ultra-aging, and low-growth. On this social flow, most social classes undergo vulnerable situation and their overall housing and living condition have difficulties. So far many housing guidelines for diverse population were developed, recently, inclusive 'Customized Housing Design Guideline for Childcare Families' in terms of maintaining family and society has been completed. The purpose of this study is to analyze User Benefit Characteristics of 'Customized Housing Design Guideline for Childcare Families'. The research subjects are essential 140 guidelines appropriate to children's development and parents' care. The research method is contents analysis and the analysis criterion are 4 concepts of the User Benefit Criteria- 'Behavioral Facilitation (BF)', 'Physiological Maintenance (PhM)', 'Perceptual Maintenance (PM)', 'Social Facilitation (SF)'. 3 people inter-raters reliability was established. Altogether, the guidelines were rated in the order of PhM>PM>BF>SF, and these characteristics are similar as common universal design guidelines. This showed the supportability of spatial characteristics in the guidelines related to user's special behaviors. Also, the results show the importance of outdoor space planning for safe social interactions. The supportable characteristics of 'Customized Housing Design Guideline for Childcare Families' could be expected to efficiently apply for new housing development in the future.
본 연구에서는 정책정보 이용자의 수요 및 요구조사와 맞춤형서비스 사례분석을 기반으로 이용자맞춤형정책정보서비스 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 이용자맞춤형서비스 관련 문헌분석, 사례조사, 그리고 정책정보 수요자들을 대상으로 한 설문조사를 수행하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 이용자맞춤형정책정보서비스가 제공해야 할 세부적인 서비스를 정보검색 및 자료제공서비스, 참고정보서비스, 정책정보 네트워크 서비스, 도서관 마케팅서비스, 개인화서비스 등으로 제안하였다.
Keystroke dynamics user authentication is a behavior-based authentication method which analyzes patterns in how a user enters passwords and PINs to authenticate the user. Even if a password or PIN is revealed to another user, it analyzes the input pattern to authenticate the user; hence, it can compensate for the drawbacks of knowledge-based (what you know) authentication. However, users' input patterns are not always fixed, and each user's touch method is different. Therefore, there are limitations to extracting the same features for all users to create a user's pattern and perform authentication. In this study, we perform experiments to examine the changes in user authentication performance when using feature vectors customized for each user versus using all features. User customized features show a mean improvement of over 6% in error equal rate, as compared to when all features are used.
Recently, there are serviced user customized advertisement of various type using smart device. Representative services are advertisement service using light of smart TV screen or audible sound of smart TV to transmit advertisement information. However, those services have to do a specific action of smart device user for advertisement information or need audible audio information of TV contents. To overcome those weakness, therefore, we propose an advertisement method using inaudible sound of speaker based on smart device. This method supports the transfer of advertising content to the smart device user with no additional action or TV audio signal required to access that content. The proposed method used two high frequencies among 18kHz ~ 22kHz of audible frequency range which smart TV can send out. And it generates those frequencies synthesized with audio of TV contents as trigger signal which can send advertisements to smart device. Next, smart device analysis the trigger signal and request advertisement contents related to the signal to server. After then, smart device can show the downloaded contents to user. Because the proposed method uses the high frequencies of sound signals via the inner speaker of the smart device, its main advantage is that it does not affect the audio signal of TV content. To evaluate the efficacy of the proposed method, we developed an application to implement it and subsequently carried out an advertisement transmission experiment. The success rate of the transmission experiment was approximately 97%. Based on this result, we believe the proposed method will be a useful technique in introducing a customized user advertising service.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권2호
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pp.174-190
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2010
In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).
본 논문에서는 제조공정의 공정정보관리시스템을 구축하는데 있어서 기존 솔루션을 도입하여 수정하는 방법이 아니라 자체적으로 시스템을 설계하고 개발하는 방법을 제안하고 그 구축 효과를 살펴본다. 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 소개하고, 사용자의 특성에 맞는 맞춤형 정보를 제공할 수 있는 방법으로 공정의 기준정보를 세분화하고, 세분화한 기준정보를 각 단계별로 연관성을 가지도록 코드화한다. 코드화된 기준정보를 이용하여 활용도가 가장 높은 리포트 기능을 사용자 편의에 초점을 맞추어 제공하는 방법을 제안한다. 마지막으로는 구현을 통하여 제안 시스템의 유용한 예를 몇 가지 제시한다.
As the demand for quality sleep increases in modern society, the importance of sleep technology has increased. Recently, development of sleep environment improvement products and research on the user's sleep improvement have been activated. Representatively, user sleep pattern analysis research is being conducted through the existing polysomnography, but it is difficult to use it in the sleep environment of daily life. Therefore, in this paper, we propose a system design that can provide a customized deep sleep service to users by detecting sleep disturbance factors in a motion bed environment. In order to improve the user's sleep satisfaction, a logistic regression-based sleep pattern analysis model is proposed and accuracy and significance are verified through experiments. And to improve user's sleep satisfaction, we propose a logistic regression-based sleep pattern analysis model and verify accuracy and significance through experiments. The proposed system is expected to improve the user's sleep quality and effectively prevent and manage sleep disorders.
Recently, various wearable personal devices such as a smart watch have been developed and these personal devices are being miniaturized. The user desires to receive new services from personal devices as well as services that have been received from personal computers, anytime and anywhere. However, miniaturization of devices involves constraints on resources such as limited input and output and insufficient power. In order to solve these resource constraints, this paper proposes a resource collaboration system which provides a service by composing sharable resources in the resource sharing environment like IoT. the paper also propose a method to infer and recommend user-customized resources among various sharable resources. For this purpose, the paper defines an ontology for resource inference. This paper also classifies users behavior types based on a user model and then uses them for resource recommendation. The paper implements the proposed method as a prototype system on a personal device with limited resources developed for resource collaboration and shows the effectiveness of the proposed method by evaluating user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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