Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.2
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pp.138-145
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2010
In this paper, we consider the information processing system, which organizes the collected data to meaningful information when the number of data collected from multiple sources reaches to a predetermined number, and performs any action by processing the collected data, or transmits to other devices or systems. We derive an analytical model to calculate the time until it takes to process information after starting to collect data. Therefore, in order to complete the processing data within certain time constraints, we develop some design criteria to control various parameters of the information processing system. Also, we analyze the discrete time model for packet switching networks considering data with no particular arrival nor drop pattern. We analyze the relationship between the number of required packets and average information processing time through numerical examples. By this, we show that the proposed model is able to design the system to be suitable for user's requirements being complementary the quality of information and the information processing time in the system with time constraints.
This paper proposes a quantitative approach to modeling the information processing of NPP operators. The aim of this work is to derive the amount of the information processed during a certain control task. The focus will be on i) developing a model for information processing of NPP operators and ii) quantifying the model. To resolve the problems of the previous approaches based on the information theory, i.e. the problems of single channel approaches, we primarily develop the information processing model having multiple stages, which contains information flows. Then the uncertainty of the information is quantified using the Conant’s model, 3 kind of information theory.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.85-93
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2009
GOMS model is a cognitive modeling method of human performance based on Goal, Operators, Methods, Selection rules. GOMS model was originally designed for desktop environment so that it is difficult for GOMS model to be implemented into the mobile environment. In addition, GOMS model would be inaccurate because the original GOMS model was based on serial processing, excluding one of most important human information processing characteristics, parallel processing. Therefore this study was designed to propose a modified GOMS model including mobile computing and parallel processing. In order to encompass mobile environment, an operator of 'look for' was divided into 'visual move to' and 'recognize' whereas 'point to' and 'click' were combined into 'tab.' The results showed that newly introduced operators were necessary to estimate more accurate mobile computing behaviors. In conclusion, modified-GOMS model could predict human performance more accurately than the original GOMS model in the mobile computing environment.
This study aims to examine the effects of users' perceptions of COVID-19 risk on their seeking and processing of relevant information as COVID-19 emerges and spreads worldwide in 2019. We apply the risk information seeking and processing model (RISP Model) to verify whether users' COVID-19 related information seeking and processing behaviors have a positive effect on their preventive and information sharing behaviors. To achieve this research goal, an online survey was conducted with about 400 of social media users. The users' perceptions of risk for COVID-19 increased their perceived insufficiency of COVID-19 information. In addition, the perceived insufficiency of users' information formed a positive relationship with seeking and searching of information behaviors. The processing of COVID-19 related information has increased related preventive behaviors and sharing of information through social media. While searching for information related to COVID-19 prompted personal information sharing behaviors, it did not significantly affect preventive behaviors. Accordingly, in order to promote COVID-19 preventive behaviors as well as overall user health-related behaviors it can be inferred that additional measures are needed in addition to pursuing relevant information.
Rendering complex 3D model on smart mobile device with limited processing power and memory is challenging. Without optimization, the complex 3D model cannot be rendered smoothly. Special techniques are required to take into account to speed up the processing. In this paper, we will discuss about some approaches to alleviate the problem.
Purpose: This research presents a practical tool aimed at increasing collaboration between designers and marketers for effective retail space branding. We present a design-related information processing model (DIP Model), which is a schematic map that includes cognitive theories which have design applications to retail space branding. Research design, data and methodology: Through literature review and practitioner opinion survey, 43 theories pertaining to the brand communication in retail spaces were selected, and design applications of the theories were analysed through field trips to stores of global brands. Results: The DIP Model consists of two axes: the information processing axis (i.e., encoding vsretrieval) and the regulatory focus axis(i.e., promotion vs prevention). Theories related to information processing axis are theories that facilitate the encoding and retrieval of information as intended by the company. Theories related to regulatory focus axis are theories that reinforce positive cognition and prevent negative cognition regarding the brand. Conclusions: The DIP Model is developed as a tool to categorise cognitive theories that are applicable to the design of brand communication in retail spaces. As such, the model can provide a better understanding of the role of behavioural design, with the aim of building stronger brands in retail spaces.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.35
no.4
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pp.251-269
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2004
This paper recommends the use of information processing models for student's information literacy education. The author mantions that the proper use of an information processing model help enhance students' self-study, creativity, and academic attainment as psychological tools. An information processing model helps also students reach the Information literacy standards set by AASL and AECT. The author attempts to show the important linkage between the practical application of information technologies during the use of an information processing model and the attainment of the Information literacy standards.
Park, Dae-Hyun;Kim, Young-Jun;Lee, Jeong-Hoom;Chong, Il-Young
Proceedings of the IEEK Conference
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2007.07a
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pp.133-134
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2007
The effective data processing mechanism in the sensor network means data stream model and real-time query processing model for real-time processing of stream data. This mechanism can improve satisfaction of users and reduce delay rate of data processing. In this paper, we explain the problem which is occurred when users need to search certain information among information of stream data and describe reduction model of delay rate according to data transmission.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.109-119
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2017
In recent through development of IOT owing to that mass stream data is being generated in variety of application complex event processing technology is being watched with keen interest as a technology to analyze this kind of real-time continuous data. However, the existing study related with complex event processing only comes to an end at simple event processing based on low-level event or comes to an end at service defect discovery with providing limited operator and so on. Accordingly, there would be limitation to provide useful analysis information. In this paper in consideration of complex event along with aspect-oriented programming an extended complex event model is provided, which is possible to provide more valuable and useful information. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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