The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorithm for supporting a group decision process on mobile devices becomes impossible. In this paper, we introduce the mobile-oriented simple interactive procedure for support a group decision making process. The interactive procedure is developed for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the mobile Internet environment. Our procedure lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the mobile environment. Only the partial weak order preferences of variables and objectives from group decision makers are enough for searching the best compromising solution. The methodology is designed to avoid any assumption about the shape or existence of the decision makers' utility function. For the purpose of the experimental study of the procedure, we developed a group decision support system in the mobile Internet environment, MOBIGSS and applied to an allocation problem of investor assets.
Safety Instrumented Systems (SIS) have wide application area. They are of vital importance at process plants to detect the onset of hazardous events, for instance, a release of some hazardous material, and for mitigating their consequences to humans, material assets, and the environment. The integrated safety systems, where electrical, electronic, and/or programmable electronic (E/E/PE) devices interact with mechanical, pneumatic, and hydraulic systems are governed by international safety standards like IEC 61508. IEC 61508 organises its requirements according to a Safety Life Cycle (SLC). Fulfilling these requirements following the SLC can be complex without the aid of SIS supporting tools. This paper presents simple SIS support tool which can greatly help the user to implement the design phase of the safety lifecycle. This tool is modelled in the form of Android application which can be integrated with a Web-based data reading and modifying system. This tool can reduce the computation time spent on the design phase of the SLC and reduce the possible errors which can arise in the process. In addition, this paper presents an optimization approach to SISs based on cost measures. The multi-objective genetic algorithm has been used for the optimization to search for the best combinations of solutions without enumeration of all the solution space.
This research considers the role of knowledge as marketing message, designs and analyses the personal experience management (PEM) business model using Human-Reader system. It is difficult to save and manage person's daily experience and relevant contents due to the lack of proper infrastructure and system. On the contrary, using Human-Reader infrastructure, person's experience and various relevant contents can be easily saved and managed because seamlessness between offline and online and the various devices that person can always carry along in ubiquitous environment. Since person can store and manage information, contents and advertisements through Human-Reader system and u-PEMS, marketing messages and advertisements do not have to be repetitive and stimulating. Instead, marketing messages and advertisements in Human-Reader environment should be granting values that can be saved and managed. We propose various scenarios, processes and its issues. And we analyze the expected value of RFID tag used on the proposed business model by so-called 'Tag Evaluation Model' and assess the assumptions that are basis of the proposed business model for evaluate the feasibility of the u-PEM business model.
Park, Jeong-Seok;Shin, Moon-Sun;Ryu, Keun-Ho;Jung, Young-Jin
The KIPS Transactions:PartD
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v.14D
no.7
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pp.707-718
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2007
Recently, much studies for providing mobile users with suitable and useful content services, LBS(Location Based Service) corresponding to the change of users' location, are actively going on. First and foremost, this is basically owing to the progress of location management technologies such as GPS, mobile communication technology and the spread of personal devices like PDA and the cellular phones. Besides, the research scope of LBS has been changed from vehicle tracking and navigation services to intelligent and personalized services considering the changing information of conditions or environment where the users' are located. For example, it inputs the information such as heavy traffic, pollution, and accidents. The query languages which effectively search the stored vehicle and environment information have been studied depending on the increase of the information utilization. However, most of existing moving object query languages are not enough to provide a recommendation service for a user, because they can not be tested and evaluated in real world and did not consider changed environment information. In order to retrieve not only a vehicle location and environment condition but also use them, we suggest a moving object query language for recommendation service and implement a moving object query process system for supporting a query language. It can process a nearest neighbor query for recommendation service which considers various attributes such as a vehicle's location and direction, environment information. It can be applied to location based service application which utilizes the recommended factors based on environmental conditions.
As personal devices and pervasive technologies for interacting with networked objects continue to proliferate, there is an unprecedented world of scattered pieces of contextualized information available. However, the explosive growth and variety of information ironically lead users and service providers to make poor decision. In this situation, recommender systems may be a valuable alternative for dealing with these information overload. But they failed to utilize various types of contextual information. In this study, we suggest a methodology for context-aware recommender systems based on the concept of contextual boundary. First, as we suggest contextual boundary-based profiling which reflects contextual data with proper interpretation and structure, we attempt to solve complexity problem in context-aware recommender systems. Second, in neighbor formation with contextual information, our methodology can be expected to solve sparsity and cold-start problem in traditional recommender systems. Finally, we suggest a methodology about context support score-based recommendation generation. Consequently, our methodology can be first step for expanding application of researches on recommender systems. Moreover, as we suggest a flexible model with consideration of new technological development, it will show high performance regardless of their domains. Therefore, we expect that marketers or service providers can easily adopt according to their technical support.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2007.06a
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pp.41-41
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2007
For use in spintronic materials, dilute magnetic semiconductors (DMS) are under consideration as spin injectors for spintronic devices[l]. $TiO_2$-based DMS doped by a cobalt, iron, and manganese et al. was recently reported to show ferromagnetic properties, even at temperatures above 300K and the magnetic ordering was explained in terms of carrier-induced ferromagnetism, as observed for a III-V based DMS. An anomalous Hall effect (AHE) and co-occurance of superparamagnetism in reduced Co-doped rutile $TiO_{2-\delta}$ films have also been reported[2]. Metal segregation in the reduced metal-doped rutile $TiO_2-\delta$ films still remains as problems to solve the intrinsic DMS properties. Superlattice films have been proposed to get dilute magnetic semiconductor (DMS) with intrinsicroom-temperature ferromagnetism. For a $TiO_2$-based DMS superlattice structure, each layer was alternately doped by two different transition metals (Fe and Mn) and deposited to a thickness of approximately $2.7\;{\AA}$ on r-$Al_2O_3$(1102) substrates by pulsed laser deposition. The r-$Al_2O_3$(1102) substrates with atomic steps and terrace surface were obtained by thermal annealing. Samples of $Ti_{0.94}Fe_{0.06}O_2$(TiFeO), $Ti_{0.94}Mn_{0.06}O_2$(TiMnO), and $Ti_{0.94}(Fe_{0.03}Mn_{0.03})O_2$ show a low remanent magnetization and coercive field, as well as superparamagnetic features at room temperature. On the other hand, superlattice films (TiFeO/TiMnO) show a high remanent magnetization and coercive field. An anomalous Hall effect in superlattice films exhibits hysisteresis loops with coercivities corresponding to those in the ferromagnetic Hysteresis loops. The superlattice films composed of alternating layers of $Ti_{0.94}Fe_{0.06}O_2$ and $Ti_{0.94}Mn_{0.06}O_2$ exhibit intrinsic ferromagnetic properties for dilute magnetic semiconductor applications.
Smart Factory refers to a factory that can be controlled by itself with an intelligent factory that improves productivity, quality and customer satisfaction by combining the entire process of manufacturing and production with digital automation solutions. The manufacturing industry around the world is rapidly changing, with Germany, Europe, and the United States at the center. In order to cope with such changes, the Korean government is also implementing a policy to spread the supply of smart factories for small and medium-sized companies, and related ministries and agencies such as the Ministry of Commerce, Industry and Energy, the Ministry of SMEs and Venture Business, the Korea Institute of Technology and Information Promotion, and local technoparks, as well as large companies such as Samsung, SK and LG are actively investing in smart manufacturing projects to support smart factories[1]. Factory Automation (FA) construction has many issues regarding the connection of heterogeneous equipment. The most difficult aspect of configuring various communications from various equipment is the reason. Although it may not be known if there are standards or products made up of the same company, it is not easy to build equipment that is old, up-to-date, and different use environments through a series of communications. To solve this problem, we would like to propose a method of communication using Modbus, one of FieldBus, which is one of the many industrial devices of PLC, a representative facility control system, and is used as a communication standard.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.325-333
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2021
With the rapidly changing era of the fourth industrial revolution, the utilization of IT technology is increasing. In addition, the demand for security authentication is increasing as shared services or IoT technologies are being developed as new business models. Security authentication is becoming increasingly important for all intelligent devices such as self-driving cars. However, most location-based security authentication technologies are being developed mainly with technologies that utilize server proximity or satellite location tracking, which limits the scope of their physical use. Location-based security authentication technology has recently been developed as a complementary replacement technology. In this study, we introduce location-based security authentication technology using cell broadcasting technology, which has a wider range of applications and is more convenient and business-friendly than existing location-based security authentication technologies. We also introduced application cases and business models related to this. In addition to the current status of technology development, we analyzed current changes in business models being employed. Based on our analysis results, this study draws the implication that technology diversification is necessary to improve the performance of innovative technologies. It is meaningful that it has found and studied advanced technologies other than existing location authentication methods and systems.
Recently, Korean society has emphasized the level of digital information usage in each individual's life due to the advent of the intelligent information society and the great digital transformation. The purpose of this study is to examine how the level of digital information usage of people with disabilities affects their satisfaction with life and whether social support moderates the relationship between the level of digital information usage and life satisfaction. This study analyzed the data of 2,200 people with disabilities taken from the 2020 Survey on the Digital Divide conducted by the National Information Society Agency. The results of the analysis suggest that people with disabilities have a higher degree of satisfaction when they are employed and have a higher than average monthly income and higher levels of digital information usage and social support. In addition, the results show that social support played a negative moderator role between the level of digital information usage and life satisfaction. This shows that life satisfaction can increase when the disabled frequently use digital devices and technologies in their daily lives without relying on social support, and suggested the need for intervention in policies and practice sites.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.2
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pp.67-72
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2022
Recently, various intelligent application services using artificial intelligence are being actively developed. In particular, research on artificial intelligence-based real-time prediction services is being actively conducted in the manufacturing industry, and the demand for artificial intelligence services that can detect and predict fire and odors is very high. However, most of the existing detection and prediction systems do not predict the occurrence of fires and odors, but rather provide detection services after occurrence. This is because AI-based prediction service technology is not applied in existing systems. In addition, fire prediction, odor detection and odor level prediction services are services with ultra-low delay characteristics. Therefore, in order to provide ultra-low-latency prediction service, edge computing technology is combined with artificial intelligence models, so that faster inference results can be applied to the field faster than the cloud is being developed. Therefore, in this paper, we propose an LSTM algorithm-based learning model that can be used for fire prediction and odor detection/prediction, which are most required in the manufacturing industry. In addition, the proposed learning model is designed to be implemented in edge devices, and it is proposed to receive real-time sensor data from the IoT terminal and apply this data to the inference model to predict fire and odor conditions in real time. The proposed model evaluated the prediction accuracy of the learning model through three performance indicators, and the evaluation result showed an average performance of over 90%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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