Consumers keep demanding for diversified high quality products, valuable services and safety. With this in mind, Distribution Industry is being updated rapidly to accomodate this demand. Meanwhile, Distribution Information Technology of agricultural products has been in slow progress with little in-depth studies. In this study, it has been analyzed the usage of Bar code which is the key element for agricultural Distribution Information Technology. The analysis was conducted through a survey utilizing questionnaire covering 5 Hypermarkets(Super-centers) including big 3 companies. Also, Japanese market trends have been studied to visit a Japan Government Organization concerned, GS1 Japan, an Agricultural Cooperative, an Agricultural Wholesale Market, and a Retail Company. If we could use KAN code for all agricultural products, we could collect and analyze the information of price and trade quantity of them. It opens a new era to understand the agricultural products supply and demand easily. This will certainly make a great contribution to the evolution of agricultural products distribution. From this research, it is suggested that collective efforts by suppliers, wholesalers, retailers and Government Officers are needed to make large scale mutual marketing Organizations, which specialize in sending out agricultural products. The Organization is recommended to standardize and pack every final agricultural products, to promote the use of KAN code.
Unlike physical products, the distribution of digital content has involved many participants in all distribution phases from providers to consumers. The longer the distribution channel for services is, or the more participants that take part in it, the more the added value of the content increases. Consequently, the customer usefulness has been maximized. In order to enhance the values of digital content, it is utterly urgent to implement a service infrastructure that could be shared by all participants along the distribution path. Digital content is distributed from a creator to a final user through complex value chain stages. All the participants along the value chain exchange information about copyrights, marketing, and contents themselves, through the distribution channel. Recently, the more the distributed Information Technology environment has been widely used, the more the necessity of an identifier for digital content has been increased. In this paper, we examine the current status of the Korean distribution market of digital content, identify necessary distribution services of digital content, and establish a systematic roadmap to implement these services.
Kim, Dongwook;Park, Youngbae;Chu, Cheolmin;Jo, Sungho;Seo, Inyong
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.4
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pp.19-29
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2019
Recently, with the rise of environmental issues and the change of government policy (Renewable Energy 3020 Implementation Plan), a large amount of renewable energy such as solar and wind power is connected to the power system, and most of the renewable energy is concentrated in the power distribution network. This causes many problems with the voltage management and the protection coordination of the grid due to the its intermittent power generation. In order to effectively operate the distribution network, it is necessary to deploy more intelligent terminal devices in the field to measure the status of the distribution network and develop various operation functions such as visualization and big data analysis to support the power distribution system operators. In addition, the failover technology must be supported for the non-stop operation of the power distribution system. This paper proposes the system architecture of new power distribution management system to cope with high penetration of renewable energy. To verify the proposed system architecture, the functional unit test and performance measurement were performed.
In this study, residual stress distribution in multi-stacked film by MEMS (Micro-Electro Mechanical System) process is predicted using Finite Element method (FEM). We evelop a finite element program for residual stress analysis (RESA) in multi-stacked film. The RESA predicts the distribution of residual stress field in multi-stacked film. Curvatures of multistacked film and single layers which consist of the multi-stacked film are used as the input to the RESA. To measure those curvatures is easier than to measure a distribution of residual stress. To verify the RESA, mean stresses and stress gradients of single and multi layers are measured. The mean stresses are calculated from curvatures of deposited wafer by using Stoney's equation. The stress gradients are calculated from the vertical deflection at the end of cantilever beam. To measure the mean stress of each layer in multi-stacked film, we measure the curvature of wafer with the left film after etching layer by layer in multi-stacked film.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.3
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pp.29-38
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2018
It is the approach of embedded system design that analyzes COS(Cut Out Switch) failure in the power distribution and an instantaneous breakdown of power distribution supply could cause the weakness of industrial competence and therefore we need to feed the stable power distribution with developing the technology of open-source embedded system. In this paper, we apply the LoRa technology which is the Internet of Things(IoT) protocol for low data rate, low power, low cost and long range sensor applications. We designed the hardware and software architecture setup and experimented the embedded system with network architecture and COS monitoring system including accelerometer for detecting the failure of distribution line and sensing the failure of its fuse holder by recognizing the variation and collision and afterwards sending the information to a gateway. With experimenting we designed the embedded platform for sensing the variation and collision according to the COS failure, monitoring its fuse holder status and transferring the information of states with LoRa technology.
Purpose: Achieving organizational effectiveness is the ultimate goal that every business entity or institution targets. To achieve this, organizations need to consider various factors that have an impact on their performance. This article analyzes the distribution influence of six main elements that have a central role in shaping sustainable organizational effectiveness, which are organizational culture, job satisfaction, interpersonal communication, talent management, knowledge management, and information technology. Research Design Data and Methodology: This research uses a quantitative approach, focusing on manufacturing companies located in Surabaya as the main object, involving twenty manufacturing companies as research targets, and 10 employees in each company. The sample selection process was carried out through the application of random sampling techniques. The analysis in this research uses the multiple linear regression method and uses SPSS version 26 software. Results: Distribution of six major factors used in this research are related to each other and contribute significantly to overall organizational effectiveness. Conclusion: Organizations that can combine the distribution of a positive culture, prioritize employee satisfaction, encourage effective communication, manage talent and knowledge efficiently, and utilize information technology wisely will have greater potential to achieve their goals and survive in the intensely competitive business environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2723-2740
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2017
Steganographic schemes which are based on minimizing an additive distortion function defined the overall impacts after embedding as the sum of embedding costs for individual image element. However, mutual impacts during embedding are often ignored. In this paper, an adaptive JPEG steganographic method based on weight distribution for embedding costs is proposed. The method takes mutual impacts during embedding in consideration. Firstly, an analysis is made about the factors that affect embedding fluctuations among JPEG coefficients. Then the Distortion Update Strategy (DUS) of updating the distortion costs is proposed, enabling to dynamically update the embedding costs group by group. At last, a kind of adaptive JPEG steganographic algorithm is designed combining with the update strategy and well-known additive distortion function. The experimental result illustrates that the proposed algorithm gains a superior performance in the fight against the current state-of-the-art steganalyzers with high-dimensional features.
The paper deals with the impact of information and communications technology on carbon emissions and economic growth in South Korea. The quarterly time series data from the first quarter of 1970 to the third quarter of 2010 (163 observations) are collected and retrieved from the Bank of Korea database. The paper examines long-run equilibrium relationships using cointegration techniques and Granger causality with vector error correction models. In directional causality tests, information and communications technology shows highly significant positive effects on economic growth and marginal effect on carbon emissions. Carbon emissions and economic growth exhibit an inverse relationship with each other; that is, carbon emissions have an inverse relation to economic growth and economic growth does not significantly affect carbon emissions in South Korea. We also note possible implications regarding growth policies and the information communications technology and "green" technology sectors for economies in the range represented by Korea's 1970 - 2010 data.
Software Debugging is the most time consuming and costly process in the software development process. Many techniques have been proposed to isolate different faults in a program thereby creating separate sets of failing program statements. Debugging in parallel is a technique which proposes distribution of a single faulty program segment into many fault focused program slices to be debugged simultaneously by multiple debuggers. In this paper we propose a new technique called Faulty Slice Distribution (FSD) to make parallel debugging more efficient by measuring the time and labor associated with a slice. Using this measure we then distribute these faulty slices evenly among debuggers. For this we propose an algorithm that estimates an optimized group of faulty slices using as a parameter the priority assigned to each slice as computed by value of their complexity. This helps in the efficient merging of two or more slices for distribution among debuggers so that debugging can be performed in parallel. To validate the effectiveness of this proposed technique we explain the process using example.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.1-8
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2022
This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.
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