As the wireless mobile telecommunication system has been developed with astonishment, its offering service has also widely been expanded including various data service. Currently, the wireless mobile telecommunication network presents voice service that covers for the most part of the whole service areas. For this reason, the availability of the switching capacity in the mobile switching center(MSC) is manipulated by the required volume of voice service. However, considering the increase of data service, it is desirable for the current switching method to be modified for more efficiency. In this Paper, we analyze the data traffic caused by providing data service in the wireless mobile telecommunication network. For this, we are firstly going to review the result of the analysis in the feature of the data traffic. Secondly, based on the review, we are also going to perform analyzing the other feature of the data traffic normally generated in the wireless mobile telecommunication network. We expect that this paper would be utilized as an elementary source for the feature of the SMS data .traffic and it will be an honour for ourselves to work on it.
Yu Cheng;Sangwoo Park;Inseop Lee;Changryong Kim;Sanghun Sul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2222-2240
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2023
Brand fandom refers to a collection of consumers with strong emotions toward a brand. Studying the dynamics of brand fandom can help brands understand which services or strategies influence their consumers to become a part of brand fandom. However, existing literature on fandom in the last three decades has mainly used qualitative methods, and there is still a lack of research on fandom using quantitative methods. Specifically, previous studies lack a framework for locating fandoms from online textual data and analyzing their dynamics. This study proposes a framework for exploring brand fandom dynamics based on online textual data. This framework consists of four phases based on the design thinking model: Preparing Data, Defining Fandom Categories, Generating Fandom Dynamics, and Analyzing Fandom Dynamics. This framework uses techniques such as social network analysis and process mining, combined with brand personality theory. We demonstrate the applicability of this framework using case studies of two Korean home appliance brands. The dataset contains 14,593 posts by consumers in 374 online communities. The results show that the proposed framework can analyze brand fandom dynamics using textual customer data. Our study contributes to the interdisciplinary research at the intersection of data-driven service design and consumer culture quantification.
4차 산업혁명이 일어나면서 각 산업에서 새로운 개념이 탄생되었다. 각 산업의 새로운 개념은 빅데이터를 핵심 인프라로 가정하여 발전하고 있다. 따라서 빅데이터에 대한 품질관리가 점점 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 품질 사례 연구를 통하여 빅데이터 품질관리 체계를 제시하고자 한다. 사례 연구를 위하여 새로운 정보기술을 활용한 법률서비스인 리걸테크 분야를 대상으로 하였다. 최근에 구현하고 있는 법무부 생활법률지식서비스를 위한 빅데이터 품질체계를 도출하였다.
Big data is prominently used as a prediction method in achieving a goal, because it can analyze the regularities to predict future results from a vast amount of past data. Furthermore, big data has huge influence in very diverse academic fields. On such awareness, this study analyzed the regular effect of e-Commerce usefulness from the effects which expectations on big-data service affect the usage purpose of e-Commerce usefulness. This study categorized e-Commerce usefulness into quality recognition, service, and ease, and studied how each category works between the relationship of big-data service expectation and the use intention.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권2호
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pp.73-78
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2021
As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.
As data usage grows in importance, ensuring individual control over personal information becomes critical. The emergence of the 'MyData' concept addresses this, particularly in financial services. Although the institutional and technological framework for financial MyData services is in place, there's a need to establish consumer understanding and perception of its usefulness and safety for successful activation. This study focuses on investigating the impact of trust on the intention to use the new mobile banking service, financial MyData. This study has three objectives. Firstly, to analyze whether trust in financial MyData services and trust in financial MyData service providers affect the intention to use financial MyData services. Secondly, to analyze the process of forming trust in financial MyData services based on the phenomenon of transferring trust in service providers to trust in services. Thirdly, to identify the process by which trust transfer occurs between service providers and financial MyData services. Ultimately, the goal of this study is to promote the intention to use financial MyData services based on the concept of trust and to activate these services. In summary, this study emphasizes the significance of trust in financial MyData services, exploring its impact on user intention and the transfer of trust from providers to services. By promoting consumer trust, the research aims to contribute to the activation of financial MyData services.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.230-237
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2022
The Community Social Service Investment project started as a state subsidy project in 2007 and has grown very rapidly in quantitative terms in a short period of time. It is a bottom-up project that discovers the welfare needs of people and plans and provides services suitable for them. The purpose of this study is to analyze using big data to determine the social response to local community service investment projects. For this, data was collected and analyzed by crawling with a specific keyword of community service investment project on Google and Naver sites. As for the analysis contents, monthly search volume, related keywords, monthly search volume, search rate by age, and gender search rate were conducted. As a result, 10 items were found as related keywords in Google, and 3 items were found in Naver. The overall results of Google and Naver sites were slightly different, but they increased and decreased at almost the same time. Therefore, it can be seen that the community service investment project continues to attract users' interest.
In this paper, we present an interactive data broadcasting system compliant with the Advanced Television Systems Committee (ATSC) standards. The proposed system provides users not only with various data broadcasting services but also remote interactive services. For various data broadcasting services, we have adopted a synchronized data injector that calculates the transmission time of synchronized data accurately and multiplexes synchronized data with the data of an MPEG-2 audio-visual program according to the calculated transmission time. To support remote interactive services, we designed and implemented a return channel server connected on a bi-directional interaction channel. Test results show that the proposed system provides both an asynchronous and synchronized data broadcasting service and remote interactive service appropriately.
우리가 사용하는 대부분의 공공서비스는 최근 스마트폰의 확산에 따라 모바일 기기의 앱서비스 형태로 확산 보급되고 있다. 특히 시민들의 공공데이터 활용에 대한 관심이 높아짐에 따라 서울시의 경우 25개 자치구의 열린 데이터광장을 통하여 공공데이터를 확인할 수 있으며, 이를 활용한 다양한 서비스 구축이 가능하게 되었다. 최종적으로 서비스를 사용하는 사용자의 경우 본인이 가진 전자매체를 통하여 많은 서비스를 제공받고 있는데, 이러한 서비스의 개발이나 연구 현황을 보면 아직은 서비스나 시스템 구축에 치중되어 있고, 사용자가 보고 접하는 정보, 즉 서비스 콘텐츠의 시각화 영역에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 제시된 "사용자 인터페이스 플랫폼"에서 공공데이터를 활용한 공공서비스 구축 방안과 그 방향성을 제시하고자 한다. 이는 근미래의 스마트한 도시환경에서 급증하는 공공데이터를 유용하게 사용하여 보다 생활밀착형의 공공서비스를 제공하기 위한 것이며, 효율적인 인터페이스 환경 구축을 위해 사용자는 물론 공간에서 발생하는 다양하고, 방대한 양의 정보를 손쉽게 수집 분류 가공 공유할 수 있는 프레임을 구성하고자 한다.
최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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