This research considers the role of knowledge as marketing message, designs and analyses the personal experience management (PEM) business model using Human-Reader system. It is difficult to save and manage person's daily experience and relevant contents due to the lack of proper infrastructure and system. On the contrary, using Human-Reader infrastructure, person's experience and various relevant contents can be easily saved and managed because seamlessness between offline and online and the various devices that person can always carry along in ubiquitous environment. Since person can store and manage information, contents and advertisements through Human-Reader system and u-PEMS, marketing messages and advertisements do not have to be repetitive and stimulating. Instead, marketing messages and advertisements in Human-Reader environment should be granting values that can be saved and managed. We propose various scenarios, processes and its issues. And we analyze the expected value of RFID tag used on the proposed business model by so-called 'Tag Evaluation Model' and assess the assumptions that are basis of the proposed business model for evaluate the feasibility of the u-PEM business model.
Jo, Ga-Young;Lee, Ik-Mo;Hwang, Yong-Woo;Moon, Jin-Young
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.599-607
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2017
Since 2015, small and medium domestic enterprises that treat more than a certain quantity of chemical substances in accordance with the Chemical Substance Control Act are obliged to submit an off-site impact assessment and risk management plan. In order to reduce the administrative and economic burden of the risk assessment, its impact was determined. Toxic leaks of nitric acid, methanol, and acetic acid were estimated and the correlations (between them?) were calculated. In addition, the correlations of this study were used to compare the KORA results according to the accident scenarios of the actual workplace and the extent of the damage as a function of distance in the case of toxic leaks. In this study, the correlation formula of the materials can be used to quickly determine the damage distance in the event of the accidental leakage of materials in the road or workplace, and to prepare emergency plans and respond to emergencies more quickly.
Bae, HeeSun;Shin, Seungjae;Moon, Il-Chul;Bae, Jang Won
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.30
no.1
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pp.113-126
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2021
The future energy consumption pattern will show a very different pattern from the present due to the increase of distributed power sources such as renewable energy and the birth of the concept of prosumers, etc. Accordingly, it can be predicted that the direction of establishment of an appropriate production and supply plan considering the stability and consumption efficiency of the entire power grid will also be different from now. This paper proposes a simulation model that can test a new operational strategy when faced with a number of possible future environments. Through the proposed model, it is possible to simulate and analyze power consumed and supplied in a future Smart Grid environment, in which a large amount of new concepts including energy storage service (ESS) and distributed energy resources (DER) will be added. In particular, it is possible to model complex systems structurally by using DEVS formalism among the ABM (Agent-Based Model) methodologies that can model decision-making for each agent existing in the grid, and several factors can be easily added to the grid. The simulation model was verified using given dataset in the current situation, and scenario analysis was performed by simply adding an ESS, one of the main elements of the smart grid, to the model.
Geologic sequestration technologies such as CCS (carbon capture and storage), EGS (enhanced geothermal systems), and EOR (enhanced oil recovery) have been widely implemented in recent years, prompting evaluation of the mechanical stability of storage sites. As fluid injection can stimulate mechanical instability in storage layers by perturbing the stress state and pore pressure, poroelastic models considering various injection scenarios are required. In this study, we calculate the pore pressure, stress distribution, and vertical displacement along a surface using commercial finite element software (COMSOL); fault slips are subsequently simulated using PyLith, an open-source finite element software. The displacement fields, are obtained from PyLith is transferred back to COMSOL to determine changes in coseismic stresses and surface displacements. Our sequential use of COMSOL-PyLith-COMSOL for poroelastic modeling of fluid-injection and induced-earthquakes reveals large variations of pore pressure, vertical displacement, and Coulomb failure stress change during injection periods. On the other hand, the residual stress diffuses into the remote field after injection stops. This flow pattern suggests the necessity of numerical modeling and long-term monitoring, even after injection has stopped. We found that the time at which the Coulomb failure stress reaches the critical point greatly varies with the hydraulic and poroelastic properties (e.g., permeability and Biot-Willis coefficient) of the fault and injection layer. We suggest that an understanding of the detailed physical properties of the surrounding layer is important in selecting the injection site. Our numerical results showing the surface displacement and deviatoric stress distribution with different amounts of fault slip highlight the need to test more variable fault slip scenarios.
Non-installation program (hereinafter referred to as "portable program") is a program that can be used without an installation process, unlike general software. Since there is no separate installation process, portable programs have high mobility and are used in various ways. For example, when initial setup of multiple PCs is required, a portable program can be stored on one USB drive to perform initial setup. Alternatively, when a problem occurs with the PC and it is difficult to boot normally, Windows PE can be configured on the USB drive and portable programs can be stored for PC recovery. And the portable program does not directly affect PC settings, such as changing registry values, and does not leave a trace. This means that the portable program has high security. If a portable program is deleted after using it, it is difficult to analyze behavior in a general way. If a user used a portable program for malicious behavior, analysis in a general way has limitations in collecting evidence. Therefore, portable programs must have a new way of behavioral analysis that is different from ordinary installation software. In this paper, after installing the Windows 10 operating system on a virtual machine, we proceed with the scenario with a portable program of Opera and Notepad++. And we analyze this in various ways such as file analysis of the operating system and memory forensics, collect information such as program execution time and frequency, and conduct specific behavioral analysis of user.
This study selected the worst-case scenario for fireball and vapor cloud explosion (VCE) of a styrene monomer storage tank installed in a petrochemical production plant and performed damage prediction and accident impact analysis. The range of influence of radiant heat and overpressure due to fireball and vapor VCE during the abnormal polymerization reaction of styrene monomer, the main component of the mixed residue oil storage tank, was quantitatively analyzed by applying the e-CA accident damage prediction program. The damage impact areas of radiant heat and explosion overpressure are analyzed to have a maximum radius of 1,150m and 626m, respectively. People within 1,150m of radiant heat of 4kW/m2 may have their skin swell when exposed to it for 20 seconds. In buildings within 626m, where an explosion overpressure of 21kPa is applied, steel structures may be damaged and separated from the foundation, and people may suffer physical injuries. In the event of a fire, explosion or leak, determine the risk standards such as the degree of risk and acceptability to workers in the work place, nearby residents, or surrounding facilities due to radiant heat or overpressure, identify the hazards and risks of the materials handled, and establish an emergency response system. It is expected that it will be helpful in establishing measures to minimize damage to workplaces through improvement and investment activities.
The Bayesian network (BN) model was applied to analyze the characteristic variables that affect compliance with safety inspections of farmed eel during the production stage, using the data from 30,063 cases of eel aquafarm safety inspection in the Integrated Food Safety Information Network (IFSIN) from 2012 to 2021. The dataset for establishing the BN model included 77 non-conforming cases. Relevant HACCP data, geographic information about the aquafarms, and environmental data were collected and mapped to the IFSIN data to derive explanatory variables for nonconformity. Aquafarm HACCP certification, detection history of harmful substances during the last 5 y, history of nonconformity during the last 5 y, and the suitability of the aquatic environment as determined by the levels of total coliform bacteria and total organic carbon were selected as the explanatory variables. The highest achievable eel aquafarm noncompliance rate by manipulating the derived explanatory variables was 24.5%, which was 94 times higher than the overall farmed eel noncompliance rate reported in IFSIN between 2017 and 2021. The established BN model was validated using the IFSIN eel aquafarm inspection results conducted between January and August 2022. The noncompliance rate in the validation set was 0.22% (15 nonconformances out of 6,785 cases). The precision of BN model prediction was 0.1579, which was 71.4 times higher than the non-compliance rate of the validation set.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.3
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pp.174-179
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2017
Soil parameters are required inputs to crop models, which estimate crop yield under a given environment condition. The Korean Soil Information System (KSIS), which provides detailed soil profile record of 390 soil series in the HTML (HyperText Markup Language) format, would be useful to prepare soil input files. Korean Soil Information System Processing Tool (KSISPT) was developed to aid generation of soil input data based on the KSIS database. Java was used to implement the tool that consists of a set of modules for parsing the HTML document of the KSIS, storing data required for preparing soil input file, calculating additional soil parameter, and writing soil input file to a local disk. Using the automated soil data preparation tool, about 940 soil input data were created for the DSSAT model and the ORYZA 2000 model, respectively. In combination with soil series distribution map at 30m resolution, spatial analysis of crop yield could be projected under climate change, which would help the development of adaptation strategies.
Kim, Byeong Soo;Kang, Bong Gu;Kim, Tag Gon;Song, Hae Sang
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.26
no.4
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pp.51-61
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2017
Hadoop platform is a representative storing and managing platform for big data. Hadoop consists of distributed computing system called MapReduce and distributed file system called HDFS. It is important to analyse the effectiveness according to the change of cluster constructions and several parameters. However, since it is hard to construct thousands of clusters and analyse the constructed system, simulation method is required to analyse the system. This paper proposes Hadoop simulator based on DEVS formalism which provides hierarchical and modular modeling. Hadoop simulator provides a retargetable experimental environment that is possible to change of various parameters, algorithms and models. It is also possible to design input models reflecting the characteristics of Hadoop applications. To maximize the user's convenience, the user interface, real-time model viewer, and input scenario editor are also provided. In this paper, we validate Hadoop Simulator through the comparison with the Hadoop execution results and perform various experiments.
In a Web 2.0 context, users are exposed to numerous smart devices and services that allow real-time interaction between users (or consumers) and developers (or producers). For the provisioning of new user-created services based on user's context, the data management of service creation experiences becomes a non-trivial task. This article introduces a data model for service creation and then proposes a service creation management architecture which enables new service creation using the data model, the management of the service creation data, and the semantic service discovery across internal/external service repositories. The article also explains the use of the proposed architecture with two different scenarios: home and mobile environments. The proposed architecture for service creation data management offers consistent and seamless handling of the service creation data throughout its usage lifecycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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