Kim, Seon Hwa;Kweon, Young-Ran;Kim, Miran;An, Minjeong
Journal of Convergence for Information Technology
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v.9
no.11
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pp.28-37
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2019
The purpose of this study was to develop an application(app) on smoking cessation for patients with human immunodeficiency virus (HIV) infection and evaluate its usability. A methodological study design was applied. The program contents were developed by expert panel based on the theory of planned behavior, HIV infection, and smoking cessation and usability evaluation and then the application was developed by IT experts following usability testing composed of heuristic evaluation by 3 mobile experts and users evaluation was conducted using surveys and interviews by 10 individuals with HIV infection. Descriptive statistics and contents analysis were computed to evaluated the collected data. All participants were male and their age were ranged from 40s to 60s. The average of app usability was 4.2. The participants experienced no difficulties and responded somewhat satisfaction. The results showed that the app was feasible and useful on smoking cessation for HIV patients and could be used as an valid approach.
This paper proposes a method for detecting faults in conveyor systems used for transportation of raw materials needed in the thermal power plant and cement industries. A small drone was designed in consideration of the difficulty in accessing the industrial site and the need to use it in wide industrial site. In order to apply the system to the embedded microprocessor, hardware and algorithms considering limited memory and execution time have been proposed. At this time, the failure determination method measures the peak frequency through the measurement, detects the continuity of the high frequency, and performs the failure diagnosis with the high frequency components of noise. The proposed system consists of experimental environment based on the data obtained from the actual thermal power plant, and it is confirmed that the proposed system is useful by conducting virtual environment experiments with the drone designed system. In the future, further research is needed to improve the drone's flight stability and to improve discrimination performance by using more intelligent methods of fault frequency.
Jeju City is one of the cities where decline of old city-center is appearing due to the reduction of residential and floating population. The decline of old city-center of Jeju City has been on the rise since the 1990s, and has been intensifying in the 2000s. Jeju City is currently activating specific policies to ensure activation and diversification of the local commercial area. In this paper, we propose a new method to increase the number of visitors to Jeju-Mokkwana by using Augmented Reality technology for activating commerce of old city-center. Various Augmented Reality contents based on smart-phone are implemented and operated in Jeju-Mokkwana. Also the survey is conducted to 574 visitors who have experienced online/offline promotion for analyzing effects. Survey results show that the proposed method can be effectively used to activate the old city-center by increasing the floating population.
Today, the world has reached 'Industry 4.0'. Industry 4.0 has high uncertainty in various aspects because it is based on building a smart chain where the various elements that make up the industry can communicate with each other. Based on the above facts, based on the researches of the previous researchers, we have searched for the countermeasures of small and medium sized manufacturing companies in Korea in order to minimize the negative aspects of establishing the basic concepts and functioning of Industry 4.0. As a result, efforts to accurately identify and address the uncertainties of Industry 4.0 in a variety of ways will help to drive business growth and economic growth in the country through smart factories, which are at the heart of Industry 4.0.
Recently, as aviation industry has been activated, development of software related to composite materials has been demanded. Composite analysis requires specialized structural analysis and test evaluation. Therefore, it is necessary to use existing commercial software to analyze the composite structure, but existing commercial software only provides limited functions. Especially, since there is no specialized software for corner structure analysis of aerospace composites spa structure, much human resources and time are consumed in structural analysis. In order to solve this problem, we developed a GUI-based automation software based on user-friendly GUI that reflects the existing corner structure analysis procedure and provides multiple breakdown criteria. To verify the reliability of the structural analysis results of the developed software, it was confirmed that there is no problem in the structural analysis performance as a result of comparing with the existing analysis results.
AIS is one of the most critical systems in any organization. Data quality plays a critical role in a knowledge-based economy. The objective of this study is to identify the most important factors for accounting information quality and their impact on AIS data quality outcomes. This study includes an extensive literature review to identify a set of CSF for data quality. The study uses empirical data to test the research hypothesis and resluts show that the top three most important factors that affect AIS's data quality are toop management commitmentm the nature of the AIS and input controls. The study further uses regression analysis to test the effect of those factors on AIS data quality, finding that there is a significant positive relationship between the perceived performance of the three factors and AIS data quality putcomes. To be develop to AIS data quality further study for CSF's control methodology is necessary.
The competition for standardization in the enterprise environment starts with the data tier of the back-end and the standard enterprise middle tier is being stabilized by standardization as it is accepted as the Spring Framework. In addition, with the advent of new devices in an increasingly rapid cycle, securing compatibility with web and mobile services has become an important competitive advantage for web service companies. However, companies are unable to secure competent technical personnel appropriate for the rapidly changing environment of the information generation, and the curriculum of educational universities does not reflect the demand of new competency-oriented curriculum. Therefore, in this study, in order to acquire competency-oriented skills required for such an enterprise system platform environment and to develop a curriculum, the system using Spring Data JPA in the Spring Framework environment was implemented through documenting for each analysis and design step. It aims to provide a reference model for the full stack competency-based curriculum and capstone design curriculum that can be applied immediately in the enterprise environment.
With the rapid spread of smartphones, it has become common to listen to music everywhere, just like background music in life, so it is necessary to create a music database that can make recommendations according to individual circumstances and conditions. This paper proposes a music recommendation model through social media. Since emotions, situations, time of day, weather, etc. are included in hashtags, it is possible to build a social media-based database that reflects the opinions of various people with collective intelligence. We use web crawling to collect and categorize different hashtags from posts with music title hashtags to use real listeners' opinions about music in a database. Data from social media is used to create a music database, and music is classified in a different way from collaborative filtering, which is mainly used by existing music platforms.
In this paper, we propose a method for extracting thermal data from thermal image and improving detection of heating equipment using the data. The main goal is to read the data in bytes from the thermal image file to extract the thermal data and the real image, and to apply the composite image obtained by synthesizing the image and data to the deep learning model to improve the detection accuracy of the heating facility. Data of KHNP was used for evaluation data, and Faster-RCNN is used as a learning model to compare and evaluate deep learning detection performance according to each data group. The proposed method improved on average by 0.17 compared to the existing method in average precision evaluation.As a result, this study attempted to combine national data-based thermal image data and deep learning detection to improve effective data utilization.
In this study, a transdisciplinary convergence education program was developed to enhance the understanding for classification of reptiles and amphibians in biology education and also to increase AI (Artificial Intelligence) capability by using artificial intelligence education. The main content is to solve the classification of reptiles and amphibians that has been dealt with for a long time in biology education, using a decision tree and ML4K (Machine Learnig for Kids), it was designed for a total of 3 lessons. Experts review was conducted on the developed education program, as a result, the I-CVI(Item Content Validity Index) value was .88~1.00 so that can secure content validity. This education program has the advantage of being able to simultaneously learn about the learning contents of artificial intelligence in informatics and the classification of vertebrates in the biological education. In addition, since it is configured to minimize the cognitive load in the AI using part, it is characterized by the fact that all of any teachers can apply it their lesson easily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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