This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform's effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).
Container volume is a very important factor in accurate evaluation of port performance, and accurate prediction of effective port development and operation strategies is essential. However, it is difficult to improve the accuracy of container volume prediction due to rapid changes in the marine industry. To solve this problem, it is necessary to analyze the impact on port performance using the Internet of Things (IoT) and apply it to improve the competitiveness and efficiency of Busan Port. Therefore, this study aims to develop a prediction model for predicting the future container volume of Busan Port, and through this, focuses on improving port productivity and making improved decision-making by port management agencies. In order to predict port container volume, this study introduced the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) technique of a machine learning model. XGBoost stands out of its higher accuracy, faster learning and prediction than other algorithms, preventing overfitting, along with providing Feature Importance. Especially, XGBoost can be used directly for regression predictive modelling, which helps improve the accuracy of the volume prediction model presented in previous studies. Through this, this study can accurately and reliably predict container volume by the proposed method with a 4.3% MAPE (Mean absolute percentage error) value, highlighting its high forecasting accuracy. It is believed that the accuracy of Busan container volume can be increased through the methodology presented in this study.
Maritime transportation is one of the oldest means of transportation utilized by mankind, and it has significantly contributed to the advancement of civilization by efficiently transporting bulk cargo at a low cost. The study aim to identify the factors influencing the selection of shipping companies in the bulk shipping market and provide insights for improving the competitiveness of shipping-related companies. To achieve this goal, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed. For the empirical analysis, previous research, interviews, and a pilot test were conducted to identify five top-level factors such as companies, vessels, operations, services, and transaction factors. Each top-level factor has four sub-factors. The results of the analysis, based on 80 valid questionnaires, are as follows: Firstly, in the selection of shipping companies, the priority of factors influencing the choice of shipping companies was as follows: vessel factors were the most important, followed by company, operations, relationship, and service factors. Secondly, when investigating the priority of sub-factors, the availability/appropriateness of vessels was the most crucial factor, followed by company characteristics, financial soundness, and the company's reputation in order. The implications of these findings suggest that shipowners should focus on securing more suitable vessels and enhancing their reputation in response to shippers' demand. Shippers, on the other hand, should consider maintaining a healthy financial structure as a crucial task in securing competitive shipping service providers.
With the growth of the e-commerce market, consumers increasingly rely on user reviews to make purchasing decisions. Consequently, researchers are actively conducting studies to effectively analyze these reviews. Among the various methods of sentiment analysis, the aspect-based sentiment analysis approach, which examines user reviews from multiple angles rather than solely relying on simple positive or negative sentiments, is gaining widespread attention. Among the various methodologies for aspect-based sentiment analysis, there is an analysis method using a transformer-based model, which is the latest natural language processing technology. In this paper, we conduct an aspect-based sentiment analysis on multilingual user reviews using two real datasets from the latest natural language processing technology model. Specifically, we use restaurant data from the SemEval 2016 public dataset and multilingual user review data from the cosmetic domain. We compare the performance of transformer-based models for aspect-based sentiment analysis and apply various methodologies to improve their performance. Models using multilingual data are expected to be highly useful in that they can analyze multiple languages in one model without building separate models for each language.
This study is an exploratory study on stock investment behaviors of individual investors in psychological perspective. The study is based on many behavioral finance studies which overconfidence of individual investors has an effect on irrational investment decision making and investment behaviors such as excessive trading. Accordingly, this study was to investigate the factors of self-enhancement perception on confidence of investment of individual investors and to find whether these psychological biases lead to irrational investment behaviors. The results indicated that there were sex differences in the factors of self-enhancement perception on individual investors' confidence of investment. In case of male investors, they were confident of their ability of investment but in case of female investors, they were confident of optimistic expectation of return. Also, male investors were more confident of investment than female investors. In addition, the result showed that risky investment behaviors of individual investors were influenced by psychological factors such as favorable self-evaluation, confidence of self-controllability, optimistic expectation of return and confidence of investment in part. This study suggests that further researches need to search after other variables which can mediate between psychological factors and investment behaviors of individual investors.
Many major country have struggled to build a block of the secondary battery industry supply chain by considering their interests first. And their supply chain due diligence agreement mandates due diligence on human rights and environmental risks that may occur throughout the supply chain. So the integrated approach called supply chain ESG is needed. But there isn't to be a global standard for ESG yet. And the disclosure standards for each country are different, adding to companies' confusion. In this perspective, to present guidelines for establishing a supply chain ESG management strategy accompanied by Korean SMEs, this study presents environmental evaluation indicators of global secondary battery supply chain ESG customized for Korean SMEs and then performs weight analysis using AHP methodology. Through this, this study aims to suggest implications for accepting sustainability within the supply chain of Korean SMEs by presenting indicators to be considered first among environmental evaluation indicators in preparation for ESG due diligence of the global secondary battery supply chain.
This study identified the characteristics of changes in forest areas of North Korea's major regions (Gaesong, Goseong, Pyongyang, and Hyesan·Samsu) using data on degraded lands collected via monitoring by the National Institute of Forest Science. The data, spanning 1999 to 2018, were cross-analyzed to determine trends in land cover change, and hotspot analysis was conducted to confirm evident changes in the forest areas. The results showed that the areas of interest substantially transitioned to other land use types from 1999 to 2008. Contrastingly, the range of changes decreased from 2008 to 2018, with some areas regenerating into forests. Nevertheless, the hotspot analysis indicated that hotspots occurred more intensively in the outskirts of cities and forest edges from 2008 to 2018 than from 1999 to 2008. The analysis also showed that the aforementioned changes were caused by various aspects, depending on regional characteristics and social factors. This study can be used as a basic reference for decision-making on the selection of basic forest restoration targets and restoration methods in inter-Korean forest cooperation initiatives.
The goal of this study was to explain the phenomenon of making efforts to overcome the need-reality collision as a cultural characteristic of Koreans. Specifically, we examined whether the behavior varies depending on the degree of relational agency in the situation where conflicts between one's needs and reality have occurred. To this end, a total of 217 participants participated in the online experiment, and the data of 156 participants were finally analyzed. After responding to the relational agency scale, the participants were exposed to a decision-making scenario in which conflicting factors existed. The scenario were about buying a house and making a wedding hall contract, and in each scenario, two important values were set to conflict with each other in the market. Participants read the scenario and entered the level they wanted for each value. After that, they encounter a situation in which he or she has not found the candidate site corresponding to the level he or she wants. Then, the participants responded to their willingness to make additional efforts themselves. As a result of the study, the degree of relational agency of the participants showed a positive relationship with the degree of additional effort. In addition, the degree of the desired level beyond the reality (expectancy discrepancy) showed a nonlinear (reverse U-shape) influence on the additional effort while controlling for individual difference. Furthermore, the interaction effect between relational agency and expectancy discrepancy was significant. Specifically, individuals with low agency did not have a significant relationship between the degree of expectancy discrepancy and the dependent variable, but individuals with high relational agency had a significant non-linear relationship between the degree of expectancy discrepancy and the dependent variable. Based on the results of the study, the role and function of Koreans' psychological characteristics (relational agency) in the scene of managing needs-reality collision were discussed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.721-733
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2023
As the frequency of extreme rainfall events increase due to climate change, climate change adaptation measures have been proposed by the central and local governments. In order to reduce flood damage in urban areas, various flood response policies, such as low impact development techniques and enhancement of the capacity of rainwater drainage networks, have been proposed. When these policies are established, regional characteristics and policy-effectiveness from the cost-benefit perspective must be considered for the flood mitigation measures. In this study, capacity enhancement of rainwater pipe networks and low impact development techniques including green roof and permeable pavement techniques are selected. And the flood reduction effect of the target watershed, Gwanak campus of Seoul National University, was analyzed using SWMM model which is an urban runoff simulation model. In addition, along with the quantified urban flooding reduction outputs, construction and operation costs for various policy scenarios were calculated so that cost-benefit analyses were conducted to analyze the effectiveness of the applied policy scenarios. As a result of cost-benefit analysis, a policy that adopts both permeable pavement and rainwater pipe expansion was selected as the best cost-effective scenario for flood mitigation. The research methodology, proposed in this study, is expected to be utilized for decision-making in the planning stage for flood mitigation measures for each region.
With the development of information technology, new technologies to be introduced in each industry are continuously increasing. This study aims to verify the influence of ambivalent emotions experienced when encountering new technologies, the coping strategies they induce, and their impact on the decision-making process of technology adoption Specifically, this research investigates the emotions and responses to new technologies in the situational context where service providers must deliver services based on new technology in environments where no such services have been developed previously. Furthermore, it seeks to verify the influence of coping responses on the intention to use services based on new technologies. To this end, this study investigated the ambivalent emotions and coping responses of financial sector workers to new financial services based on metaverse technology. As a result of the analysis ambivalance had a significant effect on all four coping responses (disengagement-oriented coping, denial, indecision and compromise). Among them, denial, which is an inflexible response, and compromise, which is a flexible response, had a significant positive effect on the intention to use, and disengagement-oriented coping and indecision had a significant negative effect on the intention to use. The results of this study confirm the user's metaverse acceptance factor and user-centered influence, and are expected to provide guidelines for the introduction of services to practical workers with academic significance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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