The current railway control system in Korea is comprised of signaling, electric rail power, communication, and maintenance systems that are independent of each other. Further, these systems have different mediums and protocols for transmitting the field equipment data to the central control system. The Safety Supervision System has as its purpose the collecting of safety-related data from each system to predict and prevent accidents, this system utilizes standard protocol. Safety-related data need to be collected from field data transmission devices of the existing control system, the data should be collected without affecting the communication of the existing system. In this study, sniffing skill, which is typically used for network traffic monitoring or security, is used to collect data. The problems arising from the use of sniffing devices are noted, and the Packet Conversion Node is proposed as a solution to the problems. Further, functional and performance testing were completed for the prototype, and the software architecture and packet conversion process were verified.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.225-232
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2022
This study aims to empirically examine whether consumers' perceptions of Chinese e-commerce firms's CSR activities, along with psychological construct of company-consumer identification, and corporate trust affect their purchase intention based on theory of reasoned action. The study used a survey method for data collection to confirm research hypotheses with a total of 240 respondents used for final analysis. The results showed that economic responsibility, ethical responsibility, and legal responsibility have a positive effect on consumers' purchase intention. In addition, corporate trust and company-consumer identification were found to mediate the relationship between consumers' CSR perceptions and purchase intention. The result of this study is expected to provide useful theoretical as well as practical implications to advance the current understanding on the effects of consumers' CSR perception on business performance.
Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.
Recently, research on a smart farm that creates new values by combining information and communication technology(ICT) with agriculture has been actively done. In order for domestic smart farm technology to have productivity at the same level of advanced agricultural countries, automated decision-making using machine learning is necessary. However, current smart greenhouse data collection technologies in our country are not enough to perform big data analysis or machine learning. In this paper, we design and implement a smart greenhouse data preprocessing system for autonomous machine learning. The proposed system applies target data to various preprocessing techniques. And the proposed system evaluate the performance of each preprocessing technique and store optimal preprocessing technique for each data. Stored optimal preprocessing techniques are used to perform preprocessing on newly collected data
Park, Hee-Sung;Han, Ye Lyeong;Huh, Youngki;Ahn, Bang Ryul
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1D
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pp.67-72
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2008
Heavy equipment is a very important factor for successful construction implementation. Also, the cost for heavy equipment is a major part of construction cost. Therefore, the estimation of equipment cost is a critical job in the construction planning phase. A formula for production rates shown in 'Standard Unit Labor' has been used to estimate construction equipment capability per hour and cost. Although the performance of equipment has been improved, the efficiency rates in the formula are not updated lately. Therefore, this research performed several site visits to measure construction equipment working time and then calculates the efficiency rates for hydraulic backhoe, loader, and dump truck. The results show that the measured efficiencies of backhoe and loader are higher than current ones and vice versa for dump truck. This research proposes the needs for a standardized calculation formula and systematic and long-term data collection and measurement for updating efficiency rates for heavy equipment.
With the development of information and communication technology, interest in new educational approaches that can enhance the learning performance of learners with improved information literacy skills is increasing, and universities are actively promoting educational innovation to foster the talents required by society. In the field of fashion studies education, which is closely related to the fashion industry, there is a strong need to develop field-linked educational programs that reflect the trends in the industry and changes in the educational system. The purpose of this study was to introduce industry-coupled problem-based learning (IC-PBL) to the course "Understanding Fashion Consumption Trends" for non-fashion majors to reflect the current needs and strengthen the educational effectiveness of the learners through a survey. A seven-step curriculum (introduction to the class, practitioner's problem, learner's problem analysis, organizing concepts related to variables, information collection and scenario writing, presentation and scenario proposal, and evaluation) not only enhanced learners' understanding of fashion consumption trends and the fashion industry but also greatly amplified learners' satisfaction with the class. The results of the survey showed that the seven-step curriculum was effective in increasing learners' self-directed learning ability, problem-solving ability, and confidence in learning. Self-directed learning ability was stronger than other factors, consistent with the core principle of problem-based learning to empower learners to take the initiative and promote self-directed learning. Each factor analyzed was positively correlated.
Purpose: The purpose of this study is to propose useful suggestions by analyzing the causal effect relationship between the failure rate of quality and the process variables in the C5ISR domain of the defense industry. Methods: The collected data through the in house Systems were analyzed using Big data analysis. Data analysis between quality data and A/S history data was conducted using the CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining) analysis process. Results: The results of this study are as follows: After evaluating the performance of candidate models for the influence of inspection data and A/S history data, logistic regression was selected as the final model because it performed relatively well compared to the decision tree with an accuracy of 82%/67% and an AUC of 0.66/0.57. Based on this model, we estimated the coefficients using 'R', a data analysis tool, and found that a specific variable(continuous maximum discharge current time) had a statistically significant effect on the A/S quality failure rate and it was analysed that 82% of the failure rate could be predicted. Conclusion: As the first case of applying big data analysis to quality issues in the defense industry, this study confirms that it is possible to improve the market failure rates of defense products by focusing on the measured values of the main causes of failures derived through the big data analysis process, and identifies improvements, such as the number of data samples and data collection limitations, to be addressed in subsequent studies for a more reliable analysis model.
KIER has been developing the anode-supported flat tubular solid oxide fuel cell unit bundle for the intermediate temperature($700{\sim}800^{\circ}C$) operation. Anode-supported flat tubular cells have Ni/YSZ cermet anode support, 8 moi.% $Y_2O_3$ stabilized $ZrO_2(YSZ)$ thin electrolyte, and cathode multi-layer composed of Sr-doped $LaSrMnO_3(LSM)$, LSM-YSZ composite, and $LaSrCoFeO_3(LSCF)$. The prepared anode-supported flat tubular cell was joined with ferritic stainless steel cap by induction brazing process. Current collection for the cathode was achieved by winding Ag wire and $La_{0.6}Sr_{0.4}CoO_3(LSCo)$ paste, while current collection for the anode was achieved by using Ni wire and felt. For making stack, the prepared anode-supported flat tubular cells with effective electrode area of $90\;cm^2$ connected in series with 12 unit bundles, in which unit bundle consists of two cells connected in parallel. The performance of unit bundle in 3% humidified $H_2$ and air at $800^{\circ}C$ shows maximum power density of $0.39\;W/cm^2$ (@ 0.7V). Through these experiments, we obtained basic technology of the anode-supported flat tubular cell and established the proprietary concept of the anode-supported flat tubular cell unit bundle.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.1
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pp.52-65
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2016
The electronic toll collection system(ETCS), is globally used in about 40 countries. In Korea, the Korea Expressway Corporation led the nationwide introduction of the ETC system in 2007 under the brand name of the Hi-pass. Since then, Hi-pass, with its rate of average daily use reaching about 70%, has become an essential facility in Korean expressways. To identify users' perception on Hi-pass (satisfaction, preference, etc.), this study conducted a Modified Importance-Performance Analysis (M-IPA). With this, this study attempted to identify the kind of efforts necessary to enhance current Hi-pass users' convenience and satisfaction. According to the result of M-IPA, the items including "non-stop payment" and "toll discount" are identified as key items that require further improvement. For improvement in the "non-stop payment" item, operations of Hi-pass toll booths appropriate for the demand for Hi-pass use and the selection of Hi-pass booths' locations in consideration of entry and exit lanes need to be improved. In addition, with regard to the "toll discount" item, although toll discount is currently provided to Hi-pass users, thus, PR thereof will have to be strengthened. It is expected that this study will be used as basic data to devise methods of enhancing Hi-pass usage through improvement of Hi-pass users' satisfaction.
Kim, Insoo;Lee, Kyung-Suk;Chae, Hye-Seon;Kim, Kyungsu;Choi, Dong-Phil;Kim, Hyo-Cher
The Korean Journal of Community Living Science
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v.27
no.4
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pp.891-906
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2016
This study examined the working site environment of Korean native cattle raising farmers and their actual condition of wearing personal protective equipment as part of preventing disasters during agricultural work. To this end, 160 Korean cattle raising farmers were surveyed and a site visit was performed on 10 farms. According to an examination of the cattle breeding environment, the major harmful factors were in the following order: fine dust (12.8%), organic feed dust (10.3%), contact with cattle (9.7%), manure (8.2%), germs and viruses (8.1%), harmful gases (7.4), contact with obstacles (6.7), and temperature (6.6%). The current status of the rate of wearing protection was in the order of gloves (20.9%), working hats (19.7%), boots (19.6%), masks (10.9%), protective clothing (8.9%), and specialized working clothing (6.6%). Nevertheless, most Korean cattle raising farmers recognized the risks when they did not wear protective equipment and the need for wearing protectors, but they mostly did not wear personal protective equipment due to a lack of knowledge on the selection of appropriate personal protective equipment and the discomfort they experience when they put on protectors. Even when they put on protective equipment, 38% was inappropriate for the farming work environment. Given the research results, improvements on and the development of specialized working clothing and personal protective equipment to protect farmers from harmful and dangerous materials from the cattle nurturing environment is necessary. Overall, based on the study data, objectified data collection, a determination of the necessary performance elements of personal protective equipment, and R&D will be needed through an on-site current status investigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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