Recently, with the advance of the wireless Internet access via mobile devices, a myriad of game development companies have forayed into the mobile game market, leading to intense competition. To survive in this fierce competition, mobile game developers often try to get a grasp of the rapidly changing needs of their customers by operating their own official communities where game users freely leave their requests, suggestions, and ideas relevant to focal games. Based on the heuristic-systematic model (HSM) and the data quality (DQ) framework, this study derives key content, non-content, and hybrid cues that can be utilized when game developers accept suggested postings in these online communities. The results of hierarchical multiple regression analysis show that relevancy, timeliness, amount of writing, and the number of comments are positively associated with mobile game developers' knowledge adoption. In addition, title attractiveness mitigates the relationship between amount of writing/the number of comments and knowledge adoption.
This paper describes a network framework that support network based humanoid. The framework utilizes middleware such as CORBA (ACE/TAO) that provides PnP capability for network based humanoid. The network framework transfers data gathered from a network based humanoid to a processing group that is distributed on a network. The data types are video stream, audio stream and control data. Also, the network framework transfers service data produced by the processing group to the network based humanoid. By using this network framework, the network based humanoid can provide high quality of intelligent services to user.
Statistical trend analysis using the data from the National Groundwater Quality Monitoring Network (NGQMN) of Korea was conducted to establish a new groundwater quality management framework. Sen’s test, a non-parametric statistical method for trend analysis, was used to determine the linear trend of the groundwater quality data. The analysis was conducted at different confidence levels (i.e., at 70, 80, 90, 95, and 99% confidence levels) for three of groundwater quality parameters, i.e., nitrate-nitrogen, chloride, and pH, which have sufficient time series of the NGQMN data between 2007 and 2013. The results showed that different trends can be determined for different depths even for the same monitoring site and the numbers of wells having significant trends vary with different confidence levels. The wells with increasing or decreasing trends were far less than the wells with no trend. Chloride had more wells with increasing trend than other parameters. On the other hand, nitrate-nitrogen had the most wells with increasing trend and concentration exceeding 75% of the threshold values (TVs). Based on the methodology used for this study, we suggest including groundwater TVs and trend analysis to evaluate groundwater quality and to establish an advanced groundwater quality management framework.
In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
시설물분야는 지형지물의 약 50%를 차지하며 다양한 분야에서 지리정보를 활용하는데 있어 중요성이 매우 높으며, 다른 분야의 기본지리정보 보다 정보의 최신성이 요구된다. 그러나 시설물분야 기본지리정보 구축에 이용되는 원시자료인 축척 1:5,000수치지도의 표현방법으로 인하여 건물에 관해 표현되는 정보가 한정되어 있으며, 수정/갱신 주기가 5년으로 정보의 최신성 및 정확도가 낮다. 따라서 본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 기존 구축 공정을 이용하여 기본지리정보를 구축하는데 발생할 수 있는 문제점 및 품질 저하 요인을 분석하고, 품질 향상 방안을 제시하여 시설물분야 기본지리정보 품질을 향상하였다. 시설물분야 기본지리정보 활용 증대 방안으로는 속성정보 확장 방안과 위치정확도 개선 방안을 제시하였으며, 속성정보 확장 방안으로는 1:1,000 수치지도의 속성정보를 이용하여 시설물분야 기본지리정보의 속성정보 정확도를 향상시키는 방안과, LMIS 및 AIS 데이터의 연계하여 속성정보를 다양화하는 방안을 제시하였다. 위치정확도 개선 방안으로 1:1,000 기반의 시설물분야 기본지리정보구축 실험을 수행하여 구축 시 발생할 수 있는 문제점을 분석하고 이를 개선하여 최적공정을 제시하였다.
With the recent popularity of smartphones, many games are being developed on mobile-based platforms. As a result, it has brought about many changes in the way mobile game is developed. Especially mobile platforms, which are divided into Android and IOS, can now be applied to each platform without additional development through cross-platform. This means that it is necessary to move away from the method of developing each using separate development tools and implement the development process through cross-platform unique features. In this paper, we studied various methods to increase the productivity and quality of game development for the development of mobile games, and a formal framework considering the development process was developed. The framework consists of process, development domain, and platform support parts, each playing its own role. Items of the detailed framework must be reflected so that detailed response data for efficient application of game development can be established in actual mobile game development. The framework was developed by approaching it from two domains, the need for a framework and the framework implementation of key item response data.
This study addresses the development of a quality measurement of information systems integration(SI) service. Several dimensions which affect on quality of systems integration service have been identified and tested. Also, a measurement tool(questionnaire) of the factors has been developed. To achieve above purpose, extensive literature review and in-depth interview with several SI managers and customers were used. We suggested the analysis framework including performance variables such as quality, customer satisfaction, intention of renewal contract, and contribution to better customer's information system and the quality factors as well. To verify the research framework, collected data from the survey was analyzed statistically. The data from 73 respondents was used for analysis. Consequently, we identified eight factors and developed a 41-item instrument with Likert 5 points to measure the quality of SI service. It was proved that the 41-item instrument suggested in this study was very useful to measure the performance of SI service such as quality and customer satisfaction. Also it was shown that the instrument measured intention of renewal contract and contribution of customer's information system well.
Recent interests in total quality management (TQM) and business excellence (BE) had been fuelled with a range of national and regional awards. These awards are being increasingly used by organisations as part of the business improvement process and strategic benchmarking. This paper reviews the concepts and approaches of performance measurement (PM) and discusses the integration of PM with the TQM and BE philosophies. A TQM-BE-PM framework with a set of self-assessment checklists was developed. In order to complement the literature base with empirical evidence, an industry survey was conducted and a trial implementation of the framework was carried out in a leading manufacturing firm in Hong Kong. The self-assessment performance data of the fm was evaluated and then benchmarked with the industry averages obtained from the survey. This paper presents the empirical findings and discusses the applicability of the framework in measuring and benchmarking organisational performance toward continual improvement.
Purpose: The purpose of this study was to design a framework for generating one-class classification algorithm based on Hyper-Rectangle(H-RTGL) in a distributed environment connected by network. Methods: At first, we devised one-class classifier based on H-RTGL which can be performed by distributed computing nodes considering model and data parallelism. Then, we also designed facilitating components for execution of distributed processing. In the end, we validate both effectiveness and efficiency of the classifier obtained from the proposed framework by a numerical experiment using data set obtained from UCI machine learning repository. Results: We designed distributed processing framework capable of one-class classification based on H-RTGL in distributed environment consisting of physically separated computing nodes. It includes components for implementation of model and data parallelism, which enables distributed generation of classifier. From a numerical experiment, we could observe that there was no significant change of classification performance assessed by statistical test and elapsed time was reduced due to application of distributed processing in dataset with considerable size. Conclusion: Based on such result, we can conclude that application of distributed processing for generating classifier can preserve classification performance and it can improve the efficiency of classification algorithms. In addition, we suggested an idea for future research directions of this paper as well as limitation of our work.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.385-392
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2022
As energy-saving techniques based on human behavior patterns have recently become an issue, the occupant-centered control system is adopted for estimating personal preference of indoor environment and optimizing environmental comfort and energy consumption. Accordingly, IoT devices have been used to collect indoor environmental quality (IEQ) data and personal data. However, the need to safely collect and manage data has been emerged due to cybersecurity issues. Therefore, this paper aims to present a framework that can safely transmit occupant-centered data collected from IoT to a private blockchain server using Hyperledger fabric. In the case study, the minimum value product of the mobile application and smartwatch application was developed to evaluate the usability of the proposed blockchain-based occupant-centered data collection framework. The results showed that the proposed framework could collect data safely and hassle-free in the daily life of occupants. In addition, the performance of the blockchain server was evaluated in terms of latency and throughput when ten people in a single office participated in the proposed data collection framework. Future works will further apply the proposed data collection framework to the building management system to automatically collect occupant data and be used in the HVAC system to reduce building energy consumption without security issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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