In architectural design studios, students' needs are evaluated from a diverse and objective point of view. And the evaluation process and results are to use a design evaluation method that everyone can recognize. Therefore, in this study, we propose Crowdsourcing, in which a large number of participants participate in the evaluation to solve fundamental problems. However, the field of architecture is an area in which expertise such as evacuation, firefighting, rescue, and regulations is essential. Therefore, we expanded the concept by participation of a large number of architects, not the general public. And It presented a new word, Prowdsourcing. Prowdsourcing is a group of architects working on-line as an evaluator. It is a method that can have objectivity and expertise of evaluation at the same time. Therefore, prowdsourcing will provide students with a variety of objective assessments, which will be a recognized design evaluation method by everyone.
Having a firm grasp of technical terms is essential for learners of Japanese for Specific Purposes (JSP). This research aims to analyze Japanese nursing care vocabulary based on objective corpus-based frequency and subjectively rated word familiarity. For this purpose, we constructed a text corpus centered on the National Examination for Certified Care Workers to extract nursing care keywords. The Log-Likelihood Ratio (LLR) was used as the statistical criterion for keyword identification, giving a list of 300 keywords as target words for a further word recognition survey. The survey involved 115 participants of whom 51 were certified care workers (CW group) and 64 were individuals from the general public (GP group). These participants rated the familiarity of the target keywords through crowdsourcing. Given the limited sample size, Bayesian linear mixed models were utilized to determine word familiarity rates. Our study conducted a comparative analysis of word familiarity between the CW group and the GP group, revealing key terms that are crucial for professionals but potentially unfamiliar to the general public. By focusing on these terms, instructors can bridge the knowledge gap more efficiently.
In this study, we developed a method to quantify urban social costs using mobile sensing data, providing a novel approach to urban planning. By collecting and analyzing extensive mobile data over time, we transformed travel patterns into measurable social costs. Our findings highlight the effectiveness of big data in urban planning, revealing key correlations between transportation modes and their associated social costs. This research not only advances the use of mobile data in urban planning but also suggests new directions for future studies to enhance data collection and analysis methods.
Globalization, increasing technological advancements and dynamic knowledge diffusion are moving our world closer together at a unique scale and pace. At the same time, our rapidly changing society is confronted with major challenges ranging from demographic to economic ones; challenges that necessitate highly innovative solutions, forcing us to reconsider the way that we actually innovate and create shared value. As such the linear, centralized innovation models of the past need to be replaced with new approaches; approaches that are based upon an open and collaborative, global network perspective where all innovation actors strategically network and collaborate, openly distribute their ideas and co-innovate/co-create in a global context utilizing our society's full innovation potential (Innovation 4.0 - Open Innovation 2.0). These emerging innovation paradigms create "an opportunity for a new entrepreneurial renaissance which can drive a Cambrian like explosion of sustainable wealth creation" (Curley 2013). Thus, in order to materialize this entrepreneurial renaissance, it is critical not only to value but also to actively employ this new innovation paradigms so as to derive community-driven shared value that stems from global innovation networks. This paper argues that there is a gap in existing business incubation model that needs to be filled, in that the innovation and entrepreneurship community cannot afford to ignore the emerging innovation paradigms and rely upon closed incubation models but has to adopt an "open incubation" (Ziouvelou 2013). The open incubation model is based on the principles of open innovation, crowdsourcing and co-creation of shared value and enables individual users and innovation stakeholders to strategically network, find collaborators and partners, co-create ideas and prototypes, share their ideas/prototypes and utilize the wisdom of the crowd to assess the value of these project ideas/prototypes, while at the same time find connections/partners, business and technical information, knowledge on start-up related topics, online tools, online content, open data and open educational material and most importantly access to capital and crowd-funding. By introducing a new incubation phase, namely the "interest phase", open incubation bridges the gap between entrepreneurial need and action and addresses the wantpreneurial needs during the innovation conception phase. In this context one such ecosystem that aligns fully with the open incubation model and theoretical approach, is the VOICE ecosystem. VOICE is an international, community-driven innovation and entrepreneurship ecosystem based on open innovation, crowdsourcing and co-creation principles that has no physical location as opposed to traditional business incubators. VOICE aims to tap into the collective intelligence of the crowd and turn their entrepreneurial interest or need into a collaborative project that will result into a prototype and to a successful "crowd-venture".
본 연구는 해외 기록관에서 소장하고 있는 기록을 대상으로 시민들의 참여를 통해 전사를 수행하는 사례를 분석함에 있어 이와 관련된 개념적 논의를 조사하고 사례분석을 통해 운영현황 및 시사점을 논의하는 것을 목적으로 하였다. 개념적 논의에서는 시민 아키비스트, 참여형 아카이브, 크라우드소싱의 세 가지 개념을 바탕으로 시민 참여 전사 프로그램의 특징과 의의를 살펴보았다. 사례분석을 위해 미국과 영국, 호주에서 성공적으로 운영되고 있는 전사 프로그램 5개를 분석 대상으로 선정하였으며 기관 및 목적, 전사 대상 기록, 참여 관리, 인프라, 정책 및 가이드라인, 평가의 6가지 측면에서 분석을 수행하였다. 이러한 전사 프로그램들은 역사기록의 접근 향상이라는 구체적인 목표를 가지고 기관의 조율에 의해 운영되므로 자발적인 참여에 의해 운영되는 공동체 아카이브와는 차이가 있다. 따라서 시민들의 지속적인 참여 유도를 위한 방안을 마련하는 것이 필요하다. 이러한 측면에서 국내의 유사한 서비스에 대한 시사점으로 전사 프로그램의 목적을 명확히 서술하고 전사 대상 기록 선정 시 이용자의 관심을 유도할 수 있는 주제, 기록생산자, 기록 유형을 고려하는 것이 필요함을 제안하였다. 또한 기여도가 높은 소수의 참여자들과 파트너십을 형성할 것과 참여자 요구에 부합하는 전사 인터페이스 및 과업을 제시할 것을 제안하였다. 이와 더불어 간결하고 효과적인 가이드라인 및 전사 결과물 활용에 대한 정책을 제시하고 전사 결과물을 기록 검색 및 접근에 적극적으로 활용함으로써 참여자들의 기여를 가시적으로 인정하는 것이 필요함을 제안하였다.
Added value of music industry in Korea is not distributed and calculated properly, and this obstacle brings various problems in a creative environment. Meanwhile, a new business model such as Open Collaboration, Crowdsourcing and platform that makes decisions and innovation from external resources has been appeared in commercial area. This new model like a composer delivers to consumers directly through Youtube.com, and multi collaboration is applied to the music industry, and it enables a new type of mechanism for creation, distribution, division, and calculation of music. However there are not enough empirical study of the music market because existing relative researches has been centered around fundamental concepts and application methodologies. This research defines Open Collaboration Platform in the music industry, and studies affecting factors of Participation Intention for example Justice, Information System Quality and Perceived Value. For a survey we apply PLS(Partial Least Square) to analyse Equity, Information System Quality and structural equation between Perceived Value and Participation Intention. Analysis results show Distributive Justice and Procedural Justice affects Platform Trust, and Service Quality, Economical Value and Emotional Value affects Platform Usefulness. Also Platform Trust and Platform Usefulness affects Platform Participation Intention. We discussed academic and practical implication based on research results.
무선 RSSI fingerprinting 방식은 기존 무선 인프라를 이용하면서 적정수준의 정확도를 얻을 수 있는 실내위치인식 방법 중의 하나이다. 하지만 라디오 맵 구성( fingerprint calibration) 과정에서 목표 환경의 다양한 위치에서 정확한 물리적 좌표와 무선 신호를 측정해야 하므로 시간과 노력이 많이 소요된다. 이 논문은 이러한 방식으로 위치 정보를 수집하지 않고 반지도식 자기조직화지도 학습 알고리즘을 사용하여 labeled RSSI를 얻고 RSSI 조합으로부터 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 모의 데이터에 대한 실험을 통해 제안 방법이 fingerprint 데이터베이스로 부터 1%의 RSSI 샘플을 가지고 효과적인 전체 맵을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다.
Because a logo is a medium that connects between consumers and corporations or brands, designing memorable logo images is vital. Although predicting logo's memorability for brand marketing is essential, there have been only few researches that deal with memorability of logo images. In this paper, we analyze the memorability characteristics in logo images by performing experiments based upon our proposed prediction method for logo image's memorability. Our proposed research consists of three phases: crowdsourcing for memorability computing, computational phase for logo image's memorability, and development of a prediction model. Using computed memorability of logo images by "Visual Memory Game," we analyze the different characteristics of logo's memorability. We first developed a novel computational method that reflects logo image's color and shape. Each computational method on color and shape are selected by comparing the correlations between result values and ground truth memorability. Selected computational value is then converged with generic image feature descriptors such as SIFT and HoG to make a prediction model of logo's memorability. Using our method, we obtain reasonable performances in predicting logo image's memorability.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
Sharma, Pradip Kumar;Moon, Seo Yeon;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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제13권1호
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pp.184-195
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2017
In recent decades, the ad hoc network for vehicles has been a core network technology to provide comfort and security to drivers in vehicle environments. However, emerging applications and services require major changes in underlying network models and computing that require new road network planning. Meanwhile, blockchain widely known as one of the disruptive technologies has emerged in recent years, is experiencing rapid development and has the potential to revolutionize intelligent transport systems. Blockchain can be used to build an intelligent, secure, distributed and autonomous transport system. It allows better utilization of the infrastructure and resources of intelligent transport systems, particularly effective for crowdsourcing technology. In this paper, we proposes a vehicle network architecture based on blockchain in the smart city (Block-VN). Block-VN is a reliable and secure architecture that operates in a distributed way to build the new distributed transport management system. We are considering a new network system of vehicles, Block-VN, above them. In addition, we examine how the network of vehicles evolves with paradigms focused on networking and vehicular information. Finally, we discuss service scenarios and design principles for Block-VN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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