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박우출;이석필;조위덕
- TTA Journal
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- s.85
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- pp.138-148
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- 2003
본 고에서는 유비쿼터스, 퍼베이시브(pervasive), invisible computing 등 연구기관과 연구자 사이에서 서로 다르게 명명되는 용어를 퍼베이시브 컴퓨팅으로 통일하여 명명하였다. DARPA에서 지원하는 퍼베이시브 컴퓨팅 관련 미국 내 주요 대학의 프로젝트는 MIT의 Oxygen, UC Berkeley의 Endeavour, Washington 대학의 Portolano, Georgia Tech & OGI 의 Infosphere, CMU의 Aura 프로젝트 등이 있다. 산업체에서의 가장 대표적인 경우가 IBM의 Websphere 제품군과 HP의 Cooltown이라 할 수 있다. 본 고에서는 주요 대학들의 퍼베이시브 프로젝트들을 분석하였고, 퍼베이시브 컴퓨팅의 상업적인 모델인 IBM 제품들을 분석하였다.
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김용성;심재홍
- The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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- v.16 no.1
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- pp.64-83
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- 1991
This paper is to design and implement the Korean authoring tool SMAT which is able to generate a high quality instruction software with simple manipulation without a special programming knowledge insurrounding IBM 16/32 bit pc XT/AT.
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Youngkeun Choi
- Asia pacific journal of information systems
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- v.34 no.1
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- pp.209-225
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- 2024
This research aims to use machine learning technology in human resource management to predict employees' work-life balance. The study utilized a dataset from IBM Watson Analytics in the IBM Community for the machine learning analysis. Multinomial dependent variables concerning workers' work-life balance were examined, categorized into continuous and categorical types using the Generalized Linear Model. The complexity of assessing variable roles and their varied impact based on the type of model used was highlighted. The study's outcomes are academically and practically relevant, showcasing how machine learning can offer further understanding of psychological variables like work-life balance through analyzing employee profiles.
https://doi.org/10.14329/apjis.2024.34.1.209 인용 PDF