Recently, a situation in which a specific content service is impossible worldwide has occurred due to a failure of the platform service and a significant social and economic problem has been caused in the global service market. In order to secure the stability of platform services, intelligent platform operation management is required. In this study, big data flow management(BDFM) and implementation method were proposed to quickly detect to abnormal service status in the platform operation environment. As a result of analyzing, BDFM technique improved the characteristics of abnormal failure detection by more than 30% compared to the traditional NMS. The big data flow management method has the advantage of being able to quickly detect platform system failures and abnormal service conditions, and it is expected that when connected with AI-based technology, platform management is performed intelligently and the ability to prevent and preserve failures can be greatly improved.
In binary-modulation non-orthogonal multiple access (NOMA), there has been rare researches for the 1+1 capacity region to be achieved; how much total power is required and what power allocation is assigned for this total power. In this paper, the average total transmitted power to achieve 1+1 capacity region of binary pulse amplitude modulation (2PAM) NOMA is investigated, with a tolerable loss. Then, based on the sufficient average total transmitted power, we calculate the power allocation coefficient to achieve 1+1 capacity region. Furthermore, it is shown by numerical results that with the tolerable loss less than 0.008, near 1+1 capacity region is achieved. We also calculate numerically the power allocation coefficient for both users to achieve near 1+1 capacity region. As a result, for 2PAM NOMA to operate near 1+1 capacity region, proper total power with appropriate power allocation could be calculated in design of NOMA systems.
As the realization of the 4th industrial revolution is approaching, the paradigm of the corporate work environment is changing to digital, from the traditional work environment. In particular, technologies like RPA(robotic process automation) and chatbot reduce the need for human labor or task by automating simple repetitive tasks, enabling humans to focus on more valuable tasks. In this study, corporates operating expense management services in public cloud computing environments develop a cloud module that simplifies expense report management by grafting robotic process automation and chatbot technology. According to the result of the expert evaluation, the developed system marked 80.3% of satisfaction levels and the highest satisfaction level 94% was confirmed in terms of easy of use. Based on the research result, future research can be suggested to expand the works occurring inside and outside the company to a single RPA environment by additionally linking the work system related to expense management.
This study is a qualitative study in which nursing students analyzed the contents of nursing skills recorded on a structured video observation record sheet while observing a colleague team's real-time video of chronic obstructive pulmonary disease scenario implementation during simulation practice. As a result of the analysis using the content analysis method, categories and topics of effective and ineffective aspects were derived in the areas of observation record: accuracy of procedures, adherence to aseptic technique, consideration of safety and safety, explanation and education, and purpose explanation and method education. This study is meaningful in that it presents factors that can increase the efficiency of nursing education through simulation-based practice.
This study show the empirical results and the models that explain the content creator's personal brand value in the user-generated content platform. Producer's brand value performance could have enhancement and dilution by their activities for the long-term and repetitive change. Therefore, for the measure and analysis, the models have to catch the effect from producer's the diverse activities. This study would find the guideline by competitive analysis between (1) the impact of in-group user's self-motivated participation and (2) the impact of the social links from the outside platform. Based on the analysis results, producer's creation activity as focused on the specific and professional category increase their brand value for the long-term. However, producers would have to upload diverse category, after users are bored to their similar videos' as before. These empirical results would be a guidelines to the content management strategies for producers and the platform.
Korea's rapid urbanization caused problems, such as destruction of the rural environment, loss of traditional culture and dissolution of communities, as the continuous outflow of the population from rural areas, aging and consequent labor shortages and deterioration of the living environment were connected like a vicious cycle. In order to solve the problems of rural areas and overcome their vulnerabilities, the ultimate goal is to find a way to reintroduce the population to the rural areas. In order to be reborn as a space with rural characteristics and pluralistic functions and various potentials in a space under threat of underdevelopment and extinction, the pushing factor from rural areas is improved, and the population inflow factor to the rural areas is improved to enhance rural attractiveness, focusing on creativity among the 4Cs of New Ruralism: Conservation, Cultivation, Community, Creativity. A case study of 'Creative space in rural areas' was studied and considered. In-depth interviews were conducted with four key stakeholders, and the research results were analyzed focusing on the grounded theory method to draw implications from the background of Gurye Natural Dream Park, characteristics that can be viewed as creative spaces, and examples of creative space creation in rural areas. The 'Creative space in rural areas' is a space that can solve the current issues and problems of rural areas. In the case of Gurye Natural Dream Park, the young population of Gurye is increasing through job creation, provision of living and cultural service facilities, and improvement of the education and medical environment. In this study, the existing rural problem-solving process in this process was viewed as creativity in rural areas.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
Although the number of foreign students is increasing with the development of internationalization, international students are often unfamiliar to the campus environment in the early stages of their school visits. This research aims to solve the problems of foreign students' unfamiliarity with the campus and the inconvenience of study and life after enrollment and to design and produce an AR campus guide application based on gamification. The application built are designed according to the targets, missions, and rewards of different places. Through the 'A Survey on the Awareness of Kongju University's Buildings' questionnaire survey of international students at National Kongju University, six place were selected as POI (Point of Interest). Missions and questions suitable for users were designed. Through this application, it is hoped that users can learn about important places of the school interestingly and learn about the use of related convenience facilities.
The purpose of this study is to analyze whether investor anxiety caused by COVID-19 affects cryptocurrency prices in the COVID-19 pandemic, and to experiment with cryptocurrency price prediction based on a deep learning model. Investor anxiety is calculated by combining Naver's Corona search index and Corona confirmed information, analyzing Granger causality with cryptocurrency prices, and predicting cryptocurrency prices using deep learning models. The experimental results are as follows. First, CCI indicators showed significant Granger causality in the returns of Bitcoin, Ethereum, and Lightcoin. Second, LSTM with CCI as an input variable showed high predictive performance. Third, Bitcoin's price prediction performance was the highest in comparison between cryptocurrencies. This study is of academic significance in that it is the first attempt to analyze the relationship between Naver's Corona search information and cryptocurrency prices in the Corona phase. In future studies, extended studies into various deep learning models are needed to increase price prediction accuracy.
Due to the development of fintech technology, financial transactions using smart phones are being activated. The password for user authentication during financial transactions is entered through the virtual keypad displayed on the screen of the smart phone. When the password is entered, the attacker can find out the password by capturing it with a high-resolution camera or spying over the shoulder. A virtual keypad with security applied to prevent such an attack is difficult to input on a small touch-screen, and there is still a vulnerability in peeping attacks. In this paper, the entire keypad is divided into several groups and displayed on a small screen, touching the group to which the character to be input belongs, and then touching the corresponding character within the group. The proposed method selects the group to which the character to be input belongs, and displays the keypad in the group on a small screen with no more than 10 keypads, so that the size of the keypad can be enlarged more than twice compared to the existing method, and the location is randomly placed, hence location of the touch attacks can be blocked.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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