In the construction industry, IT based information system has been diversely applied to increase productivity. Although IT device such as PDA, RFID, Barcode, wireless network and web camera has been introduced to gather information in construction site, the effect of the IT device is limited, because of bringing about additional works of engineer. In this paper, we proposed a defect management system which is based on handwritten document digitalization framework for introducing applicability of new IT device, digital pen. By the proposed system, we can effectively gather and input defect information to defect management system by using digital pen and paper like conventional way. Applying the data gathering device, digital pen to defect management, it is able to increase productivity by improving work process, building up and utilizing defect information database of good quality.
The methodology report '2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories' shows higher tier method can be a good practice, which uses country-specific or plant-specific data when calculating greenhouse gas emissions by country. We review the methodology report to present principles of using plant-level data and also examine examples of using plant-level data in chemical and metal industry in 20 countries for the purpose of quality improvement of national greenhouse gas inventories. We propose that Korea consider utilizing plant-level data, as reported according to 'Greenhouse gas and Energy Target Management Scheme', in the following order as a preference. First, the data can be utilized for quality control of Korea's own parameters, when Tier 2 method is adopted and bottom-up approach is not applicable. Second, both plant-level data and IPCC default data can be used together, combining Tier 1 method with Tier 3 method. Third, we can also use acquired plant-level data and country specific parameters, combining Tier 2 method with Tier 3 method. Fourth, if the plant-level data involves all categories of emissions and the data is proven to be representative, we can apply Tier 3 method. In this case, we still need to examine the data to check its reliability by a consistent framework, including appropriate quality control.
Compressed sensing (CS) has been investigated in magnetic resonance (MR) parametric mapping to reduce scan time. However, the relatively long reconstruction time restricts its widespread applications in the clinic. Recently, deep learning-based methods have shown great potential in accelerating reconstruction time and improving imaging quality in fast MR imaging, although their adaptation to parametric mapping is still in an early stage. In this paper, we proposed a novel deep learning-based framework DEMO for fast and robust MR parametric mapping. Different from current deep learning-based methods, DEMO trains the network in an unsupervised way, which is more practical given that it is difficult to acquire large fully sampled training data of parametric-weighted images. Specifically, a CS-based loss function is used in DEMO to avoid the necessity of using fully sampled k-space data as the label, thus making it an unsupervised learning approach. DEMO reconstructs parametric weighted images and generates a parametric map simultaneously by unrolling an interaction approach in conventional fast MR parametric mapping, which enables multi-tasking learning. Experimental results showed promising performance of the proposed DEMO framework in quantitative MR T1ρ mapping.
As the Internet service evolves from the best effort data service to a multimedia service such as a mix of voice, data and video, a need for the guarantee of the quality of service to network services became one of the hot issues for the network operators. On the other hand, the introduction of the multimedia services over the IP network requires a managed differentiated service that adopts a prioritized treatment of packets. This incurs a need for a differentiated pricing scheme for the packets that receive different level of quality of service. This work proposes an analytic framework about packet pricing scheme for these services, and investigate the effect of service differentiation to the packet price for each class. Via numerical experiment, we validate our argument and illustrate the implication of the work.
사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
National Institute of Environmental Research (NIER) has developed the Korean Reach File (KRF) for scientific and systematic analysis of variables related to water quality, pollutant sources and aquatic ecosystems in consideration of steam reach networks. The KRF provides a new framework for data production, storage, management and analysis for water related variables in relation to spatial characteristics, connections, and topologies of stream reaches. However, the current version of KRF (ver.2) has limited applicability because its nodes include not only the stream points based on topological characteristics but also those based on water quality monitoring stations, which may undermine its generality. In this study, a new version of KRF (ver.3) was designed and established to overcome the weak point of version 2. The version 3 is a generalization of the old KRF graphic data and it integrates the attribute data while separating it from the graphic data to minimize additional work that is needed for data association and search. We tested the KRF (ver.3) on actual cases and convenience and adaptability for each application was verified. Further research should focus on developing a database link model and real-world applications that are targeted to process event data.
실시간 시험자료 토픽은 시험을 수행하는 네트워크에 연결되어 있는 여러 계측 장비로부터 실시간으로 데이터를 수신하여 분석 처리하고 계측장비로 데이터를 제공하거나 가시화 할 수 있는 일종의 패킷 형태를 의미한다. 기존 UDP 통신프로토콜을 활용한 구조에서는 모든 계측장비들이 전송하는 데이터를 하나의 패킷으로 통합 설계하여 계측장비들의 필요유무와 상관없이 송 수신 하는 한계점이 존재하였다. 하지만 DDS(Data Distribution Service)를 활용하여 제안하는 시스템의 토픽 설계는 다음과 같은 장점들이 있다. 각 시스템에서 사용하는 플랫폼에 유연하게 공통된 API를 사용하여 개발이 가능하며 향후 장비 업그레이드 시 필요 토픽의 추가 선언 등 최소 작업만 필요하고 전체 시스템을 재설계하지 않아도 된다. 또한 시스템 간 연계를 위한 계측장비 및 시스템이 추가로 도입 시에도 공통 메시지 포맷을 적용하여 개발하기 때문에 기존 장비의 수정이 불필요하여 시스템의 확장이 용이하다. 추가 장비의 도입은 토픽의 QoS(Quality of Service) 튜닝을 통하여 우선 적용할 수 있기 때문에 통신의 성능을 조정 및 유지할 수 있다. 본 논문에서는 이종 시스템간의 플랫폼과 통신 프로토콜을 통합 설계한 DDS 미들웨어를 활용하여 새로운 센서 및 계측장비 도입 시 기존 시스템 구성장비들의 수정과 시스템의 별도 통신 커넥션, 신규 장비의 도입 및 업그레이드에 따른 시스템 S/W 재설계를 지양하는 토픽의 설계를 통해 보다 효율적인 자료 전달체계를 제안하고자 한다.
In this paper, we propose a framework for the real-time monitoring of wireless biosensors. This is a scalable platform that requires minimum human interaction during set-up and monitoring. Its main components include a biosensor, a smart gateway to automatically set up the body area network, a mechanism for delivering data to an Internet monitoring server, and automatic data collection, profiling and feature extraction from bio-potentials. Such a system could increase the quality of life and significantly lower healthcare costs for everyone in general, and for the elderly and those with disabilities in particular.
Purpose: This research adopts the SERVQUAL and LSQ frameworks to examine the correlation between return reverse logistics service quality of the JD platform and customer satisfaction, as well as the linkage between consumer satisfaction and repurchase intention. Research design, data and methodology: A comprehensive literature review on both domestic and international logistics service quality has been conducted. Considering the unique aspects of JD's return reverse logistics services, an evaluation framework with 5 dimensions and 21 indicators is formulated, including communication, information, return process, empathy, and convenience. A conceptual model exploring the influence of JD's reverse logistics service quality on customer repurchase intention is developed, proposing six hypotheses. For this investigation, 358 valid questionnaires were collected, processed, and analyzed using SPSS 22.0. The structural equation modeling was conducted and validated through AMOS 21.0 software. Results: Following a thorough analysis of data, it reveals that: (1) Information quality, return process quality, and empathy significantly enhance customer satisfaction. (2) Customer satisfaction positively impacts repurchase intention. Conclusion: Based on these findings, three strategic recommendations are offered for e-commerce platforms with in-house logistics systems. The research also discusses limitations and future research directions.
Previous research on online health (e-health) information was primarily focused on consumer information search behavior and information quality. Although studies addressing online information quality have flourished, they have yet to thoroughly examine whether consumers actually use the information they search. The purspose of this study suggests a conceptual framework that examines the potential antecedents of a consumers' willingness to depend on e-health information as an indicator of the consumer's trust of the provided e-health information. The proposed antecedents include healthcare product involvement, online skill level, perceived quality, and credibility of the source. Using structural equation modeling on online survey data, seven hypotheses, which describe the relationships between the variables of the model, were tested. The results indicate that consumer willingness to depend on provided e-health information was significantly influenced by the consumers' perceived quality and credibility of specific e-health information. Consumer involvement in healthcare and their online skill-level, respectively, also positively related to perceived quality and credibility regarding e-health information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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