Purpose: The purpose of this study is to investigate impact of smart city awareness on citizen satisfaction and to measure various factors influencing smart city competitiveness that were rarely addressed in previous studies. For the impacts on the competitiveness of smart cities, this study explored the effects of data-driven service, economic impact, social trust through sharing, environmental protection, and sustainable growth. Research design, data and methodology: To collect data, this study employed an online survey conducted by a reputable research organization. Data analysis involved the use of factor analysis, ANOVA, and regression analysis. Results: This study identified key aspects important for enhancing citizen satisfaction. Furthermore, this research unveiled the significant impacts of data-driven service, economic impact, social trust through sharing, environmental protection, and sustainable growth on the competitiveness of smart cities. Conclusions: The results yield valuable managerial and policy implications. The study suggests that enhancing citizen satisfaction through improved awareness of the smart city is crucial for effective city marketing management. Additionally, the results highlight special aspects necessary to improve smart city competitiveness, including the implementation of promotional policies supported by the government, promoting global competitiveness for domestic companies, and fostering citizen participation for effective city marketing management.
이 연구는 디지털 환경에서 데이터가 중심이 되는 전자기록의 출처에 새롭게 접근하기 위해, 데이터 출처 개념과 출처 모델을 검토하고 수용하여, 어떻게 전자기록을 대상으로 새롭게 출처 개념을 적용할 수 있을지의 가능성을 살펴보았다. 이어서 데이터 중심의 전자기록을 대상으로 한 출처 표현 모델을 개발하기 위해 기초 연구를 진행하였다. 특히 소급형 출처와 전망형 출처 개념으로 전환할 것과, 기록관리 메타데이터와는 별개의 모델을 통해 출처를 표현하고 기록과 연결할 수 있는 모델을 개발할 것을 제안하였다. 기록과 동적 관계를 맺으면서도 독립적으로 출처를 표현할 수 있는 모델을 개발할 수 있다면, 오히려 기록의 유동성을 보장할 수 있으면서도, 기록의 속성과 이를 지원할 출처의 역할을 더 충실히 수행할 수 있을 것이다. 결국, 이 연구가 제안한 기본적인 모델 개발 방향을 수용하는 출처 모델은 기록의 고정성과 활동의 재현성, 재현의 신빙성을 뒷받침할 수 있을 것이며, 디지털환경에서 적합한 출처 모델로서 역할을 할 수 있을 것이다.
Park, Jungho;Jeon, Byungjoo;Park, Jongmin;Cui, Jinshi;Kim, Myungyon;Youn, Byeng D.
Smart Structures and Systems
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제22권2호
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pp.185-192
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2018
Participants in the Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society 2017 (PHMAP 2017) Data Challenge were given measured vibration signals from motor-driven gearboxes used in pulverizers. Using this information, participants were requested to predict failure dates and the faulty components. The measured signals were affected by significant noise and disturbance, as the pulverizers in the provided data worked under actual operating conditions. This paper thus presents a fault prediction method for a motor-driven gearbox in a pulverizer system that can perform under external noise and disturbance conditions. First, two fault features, an RMS value in the higher frequency zones (HRMS) and an amplitude of a period for high-speed shaft in the quefrency domain ($QA_{HSS}$), were extracted based on frequency analysis using the higher and lower sampling rate data. The two features were then applied to each pulverizer based on results of frequency responses to impact loadings. Then, a regression analysis was used to predict the failure date using the two extracted features. A weighted regression analysis was used to compensate for the imbalance of the features in the given period. In addition, the faulty components in the motor-driven gearboxes were predicted based on the modulated frequency components. The score predicted by the proposed approach was ranked first in the PHMAP 2017 Data Challenge.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.251-262
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2010
최근 대부분의 기업이 정보시스템 개발을 아웃소싱에 의존하면서, 도입하고자 하는 정보시스템을 효과적으로 활용하는데 필요한 데이터와 현재 기업이 가지고 있는 데이터간의 차이에 대한 사전 분석이 성공적인 정보시스템 도입을 위해 반드시 필요하다. 그 예로 고객관계관리 시스템의 도입 사례의 경우 가장 큰 실패 요인이 사전에 기업이 가지고 있는 데이터에 대한 분석을 간과한 것에 기인하고 있다. 하지만, 아직까지 데이터 관점에서 정보시스템 도입 방법론을 체계적으로 제안한 연구가 존재하지 않았다. 본 연구에서 정보시스템 도입과 관련된 데이터 비용을 사전에 분석하여 도입 의사결정에 활용할 수 있는 정보시스템 도입 방법론을 제안하고 실제 사례에서 어떻게 활용 될 수 있는지를 사례 시뮬레이션을 통해 보여주고자 한다. 제안된 방법론을 이용해 실제 기업의 정보시스템 도입 의사결정자들은 기업의 전략에 따라 다양한 정보시스템을 디자인하고 그에 따른 데이터 관련 비용을 장, 단기적인 계획 하에서 분석 가능하므로, 도입 단계에서 숨어있는 데이터 관련 비용에 의해 발생할 수 있는 정보시스템 도입 실패에 대한 위험 부담을 사전에 방지할 수 있다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.893-903
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2022
Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.
본 논문에서는 도시에서 운영되는 여러 데이터 기반 서비스들을 효율적으로 통합 및 연동하여 사용 편의성을 높일 수 있는 블록체인 기반 도시 서비스 통합 운영 모델을 제안한다. 제안 모델은 서비스 사용자들의 참여를 독려하기 위해 각 서비스에서 소비 및 활용될 수 있는 데이터와 가치의 제공자에게 그에 따른 인센티브를 지급하고, 서비스 수혜자로부터는 인센티브를 회수함으로써 동일 인센티브 시스템 내에서 다양한 서비스가 연동될 수 있는 구조를 제공하며, 블록체인 기술을 통해 서비스 운영 및 관리 투명성을 보장할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 제안 서비스 모델의 검증을 위한 프로토타입을 구축 및 운영함으로써 제안 모델의 효율성 및 운영가능성을 확인한다. 그 결과 구현한 세 개의 데이터 기반 도시 관리 서비스들의 운영이 통합된 인센티브 개념을 바탕으로 유기적이게 상호 호환됨을 확인했다. 향후 제안 서비스 운영 모델은 다수의 지자체에서 관심을 가지고 있는 지역화폐를 활용한 지역 경제 활성화 사업과 연계되어 시민 참여 기반의 도시 운영 및 관리 구조의 요소기술로서 적용될 수 있으며, 스마트시티 서비스와의 접목을 통해 블록체인 기술 영역의 확장 또한 가능할 것으로 기대된다.
This paper examines critical successful elements related to the management of new product development process. For this, we have selected a VK-X100, slim bar type cellular phone, produced by VK mobile co., which was thought as a successful product development case and then analysed the case from a concept driven strategic product development's point of view. We have performed in-depth interviews with project managers, engineers and designers to get information on the product development process and analysed huge amount of data obtained from web-sites, global market indicators, and related firms' materials to find a changing trend of market conditions. The findings suggest that the successful new Product development and management is shaped by a number of different factors, such as the business environments, firm's technological level, firm's deep market insight capabilities, nature of the product development activities, and so on. Finally, we suggested the limitation of our research and further research subjects that would be required to support our findings.
As product development process becomes complex, it becomes more important for engineering students to experience collaborative product development. Especially the collaboration experience based on Product Data Management (PDM) systems is useful, since participants are likely to use the same environment for their professional product development. However, instructors have difficulties to evaluate contribution of each participant to their projects during the practices, since it is hard to trace personal activities for collaborative design processes. To solve this problem, this study suggests a data-driven objective method that analyses product data accumulated in PDM databases to evaluate numerically calculated contributions of participants to their class projects. As a result, the quantitative measures provided by the data-driven analysis with qualitative measures for project results can improve the fairness and quality of evaluation of contributions of participants to collaborative projects. This study implemented the proposed evaluation method with an information system and discussed the result of the application of the system to product development practices.
메타 검색 엔진에서 캐쉬의 사용은 사용자의 응답시간을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 메타 검색 엔진의 구조와 동작을 보이고, 메타 검색 엔진을 위한 인기도 기반의 새로운 캐쉬 대체 방법을 제안한다. 인기도는 사용자들이 검색 엔진에 요청한 단어들의 출현 빈도수를 정규화한 값으로, 캐쉬 대체를 위한 기준치로 이용된다. 본 논문에서는 인기 검색어 수집 방법, 인기도 산출방법을 기술하고, 인기도를 기반으로 하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 실제 사용자가 검색 엔진에 입력한 자료를 바탕으로, 전통적인 캐쉬 대체 기법인 LRU, LFU 알고리즘과 제안된 알고리즘을 성능 평가하였다. 본 성능 평가에서는 제안된 알고리즘이 대다수의 경우 우수한 성능을 나타내었다.
수질분야에서 물재해 안정성 강화를 위해 과거와 현재의 수질을 분석하여 예측하는 기술을 지속적으로 고도화하는 것이 필요하며 데이터 기반의 예측 모형이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 데이터 기반 모형은 복잡하고 광범위한 자료의 양을 기반으로 구축되기 때문에 보다 신뢰도 있는 결과를 얻을 수 있는 입력자료의 조합을 위한 상관관계 분석방법의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 보다 신속하고 정확한 데이터 기반의 수질 예측 모형을 구성하기 위한 선행단계로 Gamma Test를 적용하였다. 먼저 팔당댐의 다양한 수문조건에 따른 해당 유역의 복잡성과 정밀성이 재현된 과거와 현재의 일단위 수질을 최대한 확보하고자 물리적 기반 모형 (HSPF, EFDC)을 구동하였다. 팔당댐 수질예측지점과 팔당댐으로 유입되는 주요 하천의 수질을 대상으로 Gamma Test를 수행한 후 해석결과 (Gamma, Gradient, Standar Error, V-Ratio)를 통해 최적의 자료조합을 선정하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 데이터 기반 모형 구축 시 반복적인 수행과정을 생략하여 시간을 단축하면서 보다 효율적으로 최적의 입력자료를 선정할 수 있는 정량적인 기준을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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