Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.329-331
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2014
The analysis of the similarities and redundancies among R&D projects is important for the efficient investment of government budgets. When government R&D projects are planned, the redundancies of research tasks are examined by institutions specializing in research management, relevant offices and departments, and the government to prevent redundant funding. However, as existing similarity analyses depend on methods wherein new task proposals and existing R&D project proposals are compared and looked up based on keywords. This results in vulnerability wherein similarity cannot be accurately measured in the event of partial modifications of the task name or technical substitutions. This study aims to use patent information as characteristics by which R&D project documents can be identified. The patent data used is based on materials officially published by the government's R&D patent trend survey project (http://ipas.rndip.re.kr). The study aims to propose a method by which patent information can be used to analyze the similarity and redundancy among R&D projects when new projects are entered. For this purpose, a similarity measurement model based on set theory and probability theory is presented. The presented measurement model is implemented into an actual system to identify redundant documents, and calculate and show their similarity.
Due to the great advances in e-Marketplace and changes in type of items purchased from the online market, it has been dramatically increased the demand of the storage and transportation under the special conditions such as restricted temperature. Especially, the cold chain needs the way to transparently measure and monitor the entire network in realtime because it has a very complicated structure and requires totally different criteria at the every different steps and items. In this research, it has been presented the performance evaluation metrics to make contract using service level agreement (SLA), the way to apply the smart contract based on blockchain, the structure of blocks, service platform and application in order to build cold chain which can prevent the risk factors by measuring and sharing information in realtime using block chain technology. In addition, we have proposed the way to store the measured performance and reputation of each player in the block using smart contract based on SLA. With the presented framework, all players including service providers as well as users can secure the information for making the rational decisions. When the service platform is actually built and operated, it seems possible to secure the information in transparently and realtime. Also, it is possible to prevent the risk factors or prepare the preemptive plans to react on them.
The explosion of a chemical tanker ship during cargo transshipment via double-banking at Ulsan Port, resulted in major damage including fires involving nearby ships. As a follow-up measure to prevent the recurrence of similar accidents, the 'Safety Management of Dangerous Goods in Port' was established, and the designation of a transshipment pier for dangerous goods is required given the risk of explosion and the impact on major facilities in the port. This study evaluated the Fire & Explosion Index of major transshipment cargoes in Ulsan Port to design a transshipment pier based on the Explosion Risk Assessment. Based on the results of Fire & Explosion Index evaluation of styrene monomer and benzene, severe explosion risk was confirmed, and the exposure radius was calculated. Based on the results of the exposure radius, the risk range for each major pier was calculated, and 12 terminals were proposed as transshipment pier candidates considering port facilities, surrounding dangerous facilities, and residential aspects. Since the results of the study suggest transshipment piers based on the risk radius alone, maritime traffic safety, pier and mooring facilities, safety facilities and accessibility for emergency response should be considered comprehensively to designate actual transshipment piers.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.285-307
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2022
This study examines the policies currently announced in the "3rd Comprehensive Library Development Plan" in relation to the discovery of individuals' potential in libraries and analyzes the current status of the tasks promoted and executed by central administrative agencies and municipal and provincial libraries based on these policies. Based on the analysis results, this study presents the methods for libraries to play their role in discovering the potential of individuals in the future. According to the results of this study, due to the poor performance of libraries resulting from reduced in-person events because of library closures and the promotion of non-contact services such as humanities classes and cultural programs in response to COVID-19, it is necessary to establish systems to support emergency management and non-contact programs in response to COVID-19, as well as increase the budget for extending reading culture projects for underprivileged regions and people. In addition, it is necessary to discover quality long-term, non-contact programs, provide infrastructure for non-contact program operation, and develop guidelines. Second, it is observed that communication- and discussion-type social reading programs need to be promptly converted into and operated as online classes. Third, the study results confirm that it is necessary to prepare measures to reinforce external cooperation, such as improving the convenience of and accessibility to information use for users, conducting seminars between domestic and foreign councils, promoting one-stop data sharing systems, executing data digitalization, expanding library infrastructure in preparation for the post-COVID-19 era, and promoting public relations activities.
This study is a study on the methodology of establishing an innovation strategy centering on the customer experience, which is essential in order to transform the existing collection and preservation-centered mutual aid company service into a visitor-centered service. To this end, we conducted literature research on environmental changes in the funeral industry from the perspective of service science and the significance and value of customer experiences within them, good customer experiences and bad customer experiences from the perspective of customer experience management. A study was conducted to present and prove a specific model. The customer experience-oriented innovation strategy of the funeral industry means to search for various alternatives that can reach the target state from the present state, focusing on the customer, and select the most appropriate transformation plan among them. As an effect of application, it was found that it is a source of differentiation by generating positive emotions to customers, and that customer experience data is highly helpful in making important decisions for the actual resource input of the parent company. This innovation model was presented, and its value was firstly proved by analyzing the difference from the existing evaluation method. Finally, as a result of analyzing the causal relationship through regression analysis using the customer experience measurement procedure, customer experience diagnosis/evaluation, customer experience innovation strategy, and cooperative company's performance as variables, the relationship proved to be significant.
This study utilizes association rule learning and clustering analysis to explore the co-occurrence and relationships within ecosystems, focusing on the endangered brackish-water snail Clithon retropictum, classified as Class II endangered wildlife in Korea. The goal is to analyze co-occurrence patterns between brackish-water snails and other species to better understand their roles within the ecosystem. By examining co-occurrence patterns and relationships among species in large datasets, association rule learning aids in identifying significant relationships. Meanwhile, K-means and hierarchical clustering analyses are employed to assess ecological similarities and differences among species, facilitating their classification based on ecological characteristics. The findings reveal a significant level of relationship and co-occurrence between brackish-water snails and other species. This research underscores the importance of understanding these relationships for the conservation of endangered species like C. retropictum and for developing effective ecosystem management strategies. By emphasizing the role of a data-driven approach, this study contributes to advancing our knowledge on biodiversity conservation and ecosystem health, proposing new directions for future research in ecosystem management and conservation strategies.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.5
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pp.293-307
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2024
In mixed traffic conditions, the conservative driving behavior of autonomous vehicles (AV) would negatively affect overall traffic performance. In order to manage mobility and safety in mixed traffic conditions, it is essential to scientifically evaluate driving behavior using autonomous driving data collected from real-world. This study proposed a methodology to evaluate the driving behavior of autonomous vehicles (AV) and manual vehicles (MV) at different types of intersections using the Waymo Open Dataset. Urban street were identified through video data, and the autonomous driving conservativeness index (ADCI) was devised to compare the difference in time-to-collision (TTC) based conflict rates between AV and MV in car following situations. The results showed that unsignalized 4-way intersections had the highest ADCI value, indicating greater conservativeness in driving behavior. This indicates the necessity of analyzing the driving behavior of each road section and deriving support measures to prevent AV from negatively affecting the overall traffic performance in mixed traffic conditions. The methodology of this study is expected to serve as foundational for analyzing factors affecting AV using real-world datasets.
This is a following study of Choi et al.(2017) which developed and evaluated the psychological self-sufficiency program I. Psychological self-sufficiency program I(PSSI) reported the positive effectiveness in employment hope, self-efficacy, self-esteem, and depression among participants. PSSI, however, revealed limitations such as service provider-oriented practice and rapid decrease of program effectiveness after finishing program. The current study proposes psychological self-sufficiency program II(PSSII) revised to make up for the limitations found in PSSI by revising the contents and operation methods of PSSI. The study assessed program effectiveness using two different methods: 1) experimental group pre-test post-test design and 2) pre-test post-test design on the experimental group and control group. The study results report the effectiveness of PSSII in improving psychological self-sufficiency(i.e., employment hope and perceived employment barrier), self-efficacy, self-esteem, and social support and the positive changes appeared to last for at least four to five months.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.4
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pp.201-214
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2024
This study derived an effective way to expose information on product reviews by analyzing how the accumulation of information on reviews of online shopping malls, which are receiving a lot of attention amid the rapid increase in non-face-to-face transactions with small and medium-sized venture companies with insufficient resources, affects product review ratings. Hypotheses were derived based on the main theory of behavioral economics and the theory of consumer expectation inconsistency, and for empirical research, the effect of the accumulation of information on product reviews were analyzed from a short and long-term perspective using Amazon's product reviews and seller information big data. For the empirical study, 9,092,480 reviews written for 378,411 products of Amazon were used, and the hypotheses were verified through hierarchical regression analysis. As a result of the analysis, it was found that the average rating decreased as the number of reviews increased. It was found that the product with a large number of recent reviews had a high rating. The characteristics of the product showed a moderating effect on these effects. This study will provide a new theoretical basis for research related to product review, and will help small and medium-sized venture companies that focus on sales through online shopping malls due to lack of resources to increase sales performance by appropriately utilizing review information. It will also provide empirical insights into effective product review information exposure measures for online shopping mall managers.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.9
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pp.404-412
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2024
The adoption of cloud environments has revolutionized application deployment and management, with microservices architecture and container technology serving as key enablers of this transformation. However, these advancements have introduced new challenges, particularly the necessity to precisely understand service interactions and conduct detailed analyses of internal processes within complex service environments such as microservices. Traditional monitoring techniques have proven inadequate in effectively analyzing these complex environments, leading to increased interest in eBPF (extended Berkeley Packet Filter) technology as a solution. eBPF is a powerful tool capable of real-time event collection and analysis within the Linux kernel, enabling the monitoring of various events, including file system activities within the kernel space. This paper proposes a container activity analysis system based on eBPF, which monitors events occurring in the kernel space of both containers and host systems in real-time and analyzes the collected data. Furthermore, this paper conducts a comparative analysis of prominent eBPF-based container monitoring systems (Tetragon, Falco, and Tracee), focusing on aspects such as event detection methods, default policy application, event type identification, and system call blocking and alert generation. Through this evaluation, the paper identifies the strengths and weaknesses of each system and determines the necessary features for effective container process monitoring and restriction. In addition, the proposed system is evaluated in terms of container metadata collection, internal activity monitoring, and system metadata integration, and the effectiveness and future potential of eBPF-based monitoring systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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