The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1223-1230
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2021
Recently, energy resource management is a major concern around the world. Energy management activities minimize environmental impacts of the energy production. This paper presents design and prototyping of a home electric energy monitoring system that provides residential consumers with real time information about their electricity use. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-home sensing system is a set of wireless smart plug which have an AC power socket, a relay to switch the socket ON/OFF, a CT sensor to sense current of load appliance and a Kmote. The Kmote is a wireless communication interface based on TinyOS. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to residential consumers. We analyzed and presented energy consumption data from electrical appliances for 3 months in home. The experimental results show the promising possibilities to estimate the energy consumption patterns and the current status.
The purpose of this study is to investigate the relationship between job stress, job autonomy, employee support evaluation, and the turnover intentions of workers in the beauty and cosmetics industry. This study assessed 570 workers with 3 months or more of experience in the beauty and cosmetics industry. Data processing was achieved through analyses of frequency, descriptive statistics, exploratory factors, reliability, correlation, and confirmatory factors, as well as the verification of the structural equation model. The results of the study are as follows: first, employee support evaluation in the beauty and cosmetics industry workers was negatively correlated to job stress. Second, employee support evaluation showed a negative relationship with turnover intentions. Third, job stress was found to have a positive relationship with turnover intention.This study suggests that, in order to reduce the turnover intentions of beauty and cosmetics industry workers, it is necessary for employers to make efforts to manage employees' job autonomy, support evaluation, and stress levels.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.8
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pp.213-219
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2020
The purpose of this study was to investigate the characteristics of error types in naming task for 8 questionable demeatia groups, 9 definite dementia groups, and 10 normal groups. The items of naming error analysis were classified into visual perception errors, semantic association errors, semantic non-correlation errors, phoneme errors, Don't Know, and No Response. For the analysis, descriptive statistics analysis, analysis of variance, and multivariate analysis of variance were conducted using SPSS 21.0. As a result, there was a significant difference in the error rate between groups according to the error type. The errors that showed significant differences between the normal group and the other two groups were visual perception errors and semantic non-related errors. The error of non-response was different from the dementia confirmation group, but there was no significant difference from the dementia suspicion group. These results showed that Alzheimer's patients had a defect in confrontation naming ability. Also, it was found that it is appropriate to provid other clues when the defects caused by the degeneration of a specific step during the information processing process become severe.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.121-126
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2023
As service utilization for IT technologies such as artificial intelligence, big data, and IOT has recently increased, cloud computing has been introduced to efficiently manage vast amounts of data and IT infrastructure resources that process them to provide stable and reliable information services while streamlining infrastructure costs. Efforts for this are ongoing. This thesis compares and analyzes the operation results before and after cloud adoption in terms of system failures for 426 systems at 360 branches nationwide in cloud systems of companies operating a total of 1,750 cloud systems. As a result of the analysis, the number of failures and failure types , service downtime, etc., the introduction of the cloud yielded significant results in securing service continuity. Through this result, it is expected to provide meaningful implications to companies expecting to secure service continuity by adopting the cloud.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.7
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pp.925-934
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2017
R-tree is index structure which is frequently used for handling spatial data. However, if the number of dimensions increases, or if only partial dimensions are used for searching the certain data according to user preference, the time for indexing is greatly increased and the efficiency of the generated R-tree is greatly reduced. Hence, it is not suitable for the multidimensional data, where dimensions are continuously increasing. In this paper, we propose a multidimensional hash index, a new multidimensional index structure based on a hash index. The multidimensional hash index classifies data into buckets of euclidean space through a hash function, and then, when an actual search is requested, generates a hash search tree for effective searching. The generated hash search tree is able to handle user preferences in selected dimensional space. Experimental results show that the proposed method has better indexing performance than R-tree, while maintaining the similar search performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.137-141
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2022
The method of estimating the azimuth by measuring the geomagnetism has been used for a very long time. However, there are many cases where an error occurs in the estimated azimuth due to disturbances in the earth's magnetic field due to metal structures inside and outside the room. Although many studies have been conducted to correct this, there is a limit to reducing the error. In this paper, we propose a method of estimating the azimuth by applying the measured geomagnetic sensor data to the neural network of the LSTM structure. Data preprocessing is very important for learning a neural network. In this paper, data is collected using the built-in acceleration sensor, gyro sensor, and geomagnetic sensor in the smartphone, and the geomagnetic sensor data is uniformly sampled using EKF. As a result, an average azimuth estimation error of 0.9 degrees was obtained using four hidden layers.
Lee, Ho Hyun;Lee, Dong Hun;Hong, Sung Taek;Kim, Sung Hoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.104-104
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2022
임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.97-102
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2023
This study is to provide improvement of tester for IoT system, which has recently become diversified and large-scale and It is about a method to improve the packet processing performance of the tester and securing flexibility in traffic protocol creation and operation. The purpose of this study is to design a OSS DPDK-based high-speed IoT network performance test system, which pre-verifies and measures the performance of data traffic transmission in an increasingly sophisticated high-capacity IoT network system. The basic structure of the high-speed IoT performance tester was designed using a DPDK-based traffic generator, the expected effect was suggested to traffic modeling and packet generation capability when the system was applied through experiments
To measure the wear amount of the TBM disk cutter in real time, it is important not only to automate the measurement using sensors, but also to stably transmit the measured data to the information processing system. In this study, we investigated the viability of utilizing Bluetooth Low Energy (BLE) technology to wirelessly transmit sensor data from the TBM cutter head to a receiver located at the chamber's rear. Through laboratory experiments, we analyzed the Received Signal Strength Index (RSSI) of the receiver considering various signal strength of the transmitter, separation distances between the transmitter and receiver and chamber fill materials. Our results demonstrate that wireless data transmission is feasible across all tested conditions when the transmitter signal strength is 0 dBm or higher.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.28
no.5
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pp.359-382
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2008
There are so many research literatures on conceptual change theory and the nature of concepts such as p-prims, mental model, ontological belief, and cognitive structure. Conceptual change means learning (Vosniadou, 1999; Duit;1999). It is necessary to review and elaborate existing conceptual change theories in order to explain the learning process and its implications. Therefore, we derived from reviewing literatures that learners construct new conceptual structure in response to given contexts at the same time activating their beliefs. We reviewed some mental theories that integrated cognitive and affective components and were based on framework/specific theory or information processing theory. We suggest learners' framework of conceptual structure and conflict model of conceptual structure. We expect to obtain effective ways of science teaching and learning and implications for cognitive conflict and conceptual change from using conceptual structure later.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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