Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.393-405
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2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
Purpose - Current study aimed at investigating the effects of the choice easiness as a thought triggered at the time of making decision and the goal achievement emotion as a prediction of how consumers feel in the state of achieving consumption goal on brand purchase intention. And It also explored moderation role of incidental pride type such as ambient hubris pride and ambient authentic pride felt before the event in the effects of message type such as self-verifying message and self-enhancing message on the choice easiness and the goal achievement emotion. Research design, data, and methodology - Message type was divided into self-verifying message and self-enhancing message. Incidental pride type was divided into hubris and authentic pride. Smart mobile phone was selected for empirical study. And the experiment was performed with 2(pride type: hubristic versus authentic) × 2(message type: self-verifying message versus self-enhancing message) between-subjects design. Questionnaires from 215 undergraduate students were used to test hypotheses by Macro process model 7. The hypotheses were tested at each of self-verifying message group and self-enhancing message group. Results - First, both choice easiness and goal achievement emotion positively influenced on the purchase intention at both self-verifying message group and self-enhancing message group. Second, at self-verifying message group, the positive effects of self verification on both choice easiness and goal achievement emotion were higher to the customers under incidental hubris pride than to those under incidental authentic pride customers. Third, at self-enhancing message group, the positive effects of self enhancement on goal achievement emotion were higher to the customers under incidental authentic pride than to those under incidental hubris pride. However, at self-enhancing message group, the positive effects of self enhancement on choice easiness (goal achievement emotion) were not higher (higher) to the customers under incidental authentic pride than to those under incidental hubris pride. Conclusions - Focusing on the results of this study, to promote their brand purchase intention, brand managers should use self-enhancing message to induce goal achievement emotion from incidental authentic pride customers. And the brand managers should develop and use self-verifying message to induce choice easiness as well as goal achievement emotion from hubris pride customers, which in turn, promote their brand purchase intention.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.4
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pp.840-845
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2007
In a wireless sensor network, a middleware used to support efficient processing and fast delivering of sensing data should handle the data loss problem at an intermediate sensor node caused by unexpected sudden data burst. In his paper, it proposes a Delta-Average method for enhancing the efficiency of data aggregation and correctness where the sensed data should be delivered only with the limited computing power and energy resource. With the proposed method, unnecessary data transfer of the duplicate data is eliminated and data correctness is enhanced by using the proposed averaging and data differentiating scheme when an instantaneous data burst is occurred. Finally, with the TOSSTM simulation results on TinyDB, we verify that the correctness of the transferred data is enhanced.
Recently, as most functional business activities in an enterprise are supported by computerized information systems, data duplication and inconsistency among functional information systems become serious problems. It brings people to have many interests on data quality management. This paper presents a case study in which a company had improved their data quality by enhancing their data quality management processes. Though the case study, we describe main issues and risk factors in the process of data quality improvement projects as well as solutions to resolve the issues, which can be referred by other companies who pursue data quality improvement. Also, the improvement effects are evaluated by multidimensional perspectives which include quantitative and qualitative measures on data quality, productivity, customer satisfaction, organization, and culture.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.274-277
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2007
기업의 원활한 활동에 필수적인 요소는 살아 있는 정보의 공급이며, 기업 데이터 베이스는 데이터의 보관/흐름/활용 입장에서의 정보 인프라를 기반으로 하고 있다. 최근 기업 Knowledge Base 구축은 정보의 품질이 좌우하나 기업 정보의 양은 비대해져 데이터의 일관성이 결여되고 DB 의 성능은 점점 저하되고 있다. 본 고에서는 데이터 Hub 의 적용을 통해 얻을 수 있는 DB 성능 향상에 대해 정성적/정량적 관점으로 논의한다.
Purpose: The purpose of this study is to investigate how sports fans' loyalty is built via CSR activities of professional sports teams. Furthermore, the study sought to suggest the model presenting the process of developing loyalty of sport fans by teams' CSR performance. Research design, data, and methodology: For this purpose, a survey was conducted on 450 professional sports fans through the convenience sampling method. A total of 357 of the data were used for the final analysis. Based on the collected data, frequency analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation model analysis were conducted. Results: The results showed that CSR activities contribute to building a positive image of team. Regarding fan identification, team image has also a positive effect on enhancing identification. The finding has supported the notion that attitudinal loyalty is enhanced by fan identification and further attitudinal loyalty significantly influences behavioural loyalty of fans. Conclusions: The results of this study explored the function of CSR of the teams on attitudinal and behavioural outcomes, loyalty. Moreover, the study suggested the constructual model presenting its role on enhancing fans' attitudes and behaviour affecting participation and consumption. Academic and practical implications were discussed for sport marketers and practitioners.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.143-148
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2019
In order to solve the urban problems caused by the increase of the urban population, the construction of smart city applying the latest technology is being carried out all over the world. In particular, we will create a smart city platform that utilizes data generated in the city to collect and store and analyze, thereby enhancing the city's continuous competitiveness and resilience and enhancing the quality of life of citizens. However, existing smart city platforms are not enough to construct a platform for smart city as a platform for solution elements such as IoT platform, big data platform, and AI platform. To complement this, we will reanalyze the existing overseas smart city platform and IoT platform in a comprehensive manner, combine the technical elements applied to it, and apply it to the future Korean smart city platform. This paper aims to investigate the trends of smart city platforms used in domestic and foreign countries and analyze the technology applied to smart city to study smart city platforms that solve various problems of the city such as environment, energy, safety, traffic, environment.
Purpose: The present study concentrates on the issues that affected the employees directly and acted as stress factors. These stress factors affect how the employees perform while undertaking their duties. Furthermore, this study evaluated how the involvement of the corporate counsel affected the company by enhancing the productivity of the employees. Research design, data and methodology: The research design of this research is a literature content analysis and method for data handling should be described, and the resultant combination of the studies should include the consistency measures for every meta-analysis. Specify any risk assessment of bias that may impact the cumulative evidence, such as the publication bias and the selective reporting within studies. Results: The finding shows that change in the location of employees' organizational restructuring and the introduction of new technologies also contributed to significant organizational stress factors. These results show a substantial correlation between the magnitude of the adjustments' effects on employees' performance. Conclusions: The current study strongly concludes that counselors, through their prowess, can analyze and evaluate the stress factors that are evident among the employees and in the organization. Some of these factors may be office layout, organizational codes of ethics, organization rules, and employees' personal challenges.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.12
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pp.13-26
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2023
Recently, the development of wireless network technologies has been advancing in several directions: increasing data transmission speed, enhancing user mobility, expanding the range of services offered, improving the utilization of the radio frequency spectrum, and enhancing the intelligence of network and subscriber equipment. In this research, a series of contradictions has emerged in the field of wireless network technologies, with the most acute being the contradiction between the growing demand for wireless communication services (on operational frequencies) and natural limitations of frequency resources, in addition to the contradiction between the expansions of the spectrum of services offered by wireless networks, increased quality requirements, and the use of traditional (outdated) management technologies. One effective method for resolving these contradictions is the application of artificial intelligence elements in wireless telecommunication systems. Thus, the development of technologies for building intelligent (cognitive) radio and cognitive wireless networks is a technological imperative of our time. The functions of artificial intelligence in prospective wireless systems and networks can be implemented in various ways. One of the modern approaches to implementing artificial intelligence functions in cognitive wireless network systems is the application of fuzzy logic and fuzzy processors. In this regard, the work focused on exploring the application of fuzzy logic in prospective cognitive wireless systems is considered relevant.
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.7
no.3
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pp.55-65
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2024
Purpose: This study aims to analyze the status and realities of mental health counseling experiences among adults using the 2022 National Health and Nutrition Examination Survey(NHNES) data. The goal is to provide policy recommendations for enhancing mental health services. Research Methods: Utilizing secondary data analysis of the 2022 survey conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency(KDCPA), this study applied statistical techniques including descriptive statistics, chi-square tests, and logistic regression to evaluate counseling experiences based on age, gender, residential area, and income levels. Results: The study included 5,256 participants, with the highest proportion being those aged 60-69 (21.3%) and the lowest aged 19-29 (11.7%). Females constituted 56.5% of the sample, while males made up 43.5%. Older adults (60-69 and 70+) had significantly lower counseling experience rates compared to younger adults (19-29). Females had higher counseling experience rates than males, indicating gender differences in mental health service utilization. Urban residents had higher counseling experience rates than rural residents, suggesting better access to mental health services in urban areas. Lower income levels were associated with higher counseling experience rates, highlighting the need for targeted mental health support for economically disadvantaged groups. Conclusions: The study recommends developing age-specific, gender-sensitive, and regionally tailored mental health programs to improve accessibility and effectiveness. Additionally, policies should focus on enhancing mental health support for low-income individuals to address the socioeconomic disparities in mental health service utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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