Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.spc
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pp.96-111
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2022
With the rapid development of the Fourth Industrial Revolution and digital transformation, scientific and technological innovation measures are being devised to overcome Korea's low-growth, high-cost structure. Accordingly, by examining the R&D investment evaluation system of R&D PIE (R&D Platform for Investment and Evaluation), which has been promoted by the Korean government in response to the Fourth Industrial Revolution, from the perspective of R&D transformation, this study aims to explore a new path for a sustainable national science and technology innovation system following digital transformation. In particular, from the perspective of R&D PIE, a MLP (Multi-level Perspective), which had been conducted as an abstract theoretical study, was attempted with specific cases and analysis for each of the three layers: niche, landscape, and regime. In conclusion, R&D PIE was intended to elevate the abstract R&D investment evaluation system to a platform that leads innovation in the digital space of the Fourth Industrial Revolution. In addition, it was confirmed that the R&D PIE could be replaced or enhanced as a platform for innovation in response to the Fourth Industrial Revolution, thereby providing an alternative to job creation and an escape from economic crisis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.670-686
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2017
MapReduce (MRV1), a popular programming model, proposed by Google, has been well used to process large datasets in Hadoop, an open source cloud platform. Its new version MapReduce 2.0 (MRV2) developed along with the emerging of Yarn has achieved obvious improvement over MRV1. However, MRV2 suffers from long finishing time on certain types of jobs. Speculative Execution (SE) has been presented as an approach to the problem above by backing up those delayed jobs from low-performance machines to higher ones. In this paper, an adaptive SE strategy (ASE) is presented in Hadoop-2.6.0. Experiment results have depicted that the ASE duplicates tasks according to real-time resources usage among work nodes in a cloud. In addition, the performance of MRV2 is largely improved using the ASE strategy on job execution time and resource consumption, whether in a multi-job environment.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.31-36
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2018
The tourism industry has a great influence on national economy activation. The development of IT technology has enabled the collection and analysis of personal profile information, location information and activity information based on the characteristics, behavior, purchase propensity and interest of tourists. In order to realize this, the implementation of convergence smart tourism information service platform is completed by developing business model, IoT & Big Data integration management system, big data algorithm development and analysis platform in three stages. The underlying technology of the platform and algorithm needs a process of adopting open source, expanding the service element on the basis of it, and then complementing the problem through the test-bed demonstration test that connects the area. Using this platform, it is possible to develop a smart tourism environment that can provide customized services for each tourist by analyzing various information in an integrated manner. Also, it will be possible to improve the life of tourist destination residents and contribute to regional revitalization and job creation through the creation of smart tourism ecosystem focused on the region.
The purpose of this paper is to review the effects of the $4^{th}$ Industrial Revolution on job competency development by the Transitional Labor Market(TLM) model, and suggest job competency development policiy in the rea of the $4^{th}$ Industrial Revolution. The $4^{th}$ Industrial Revolution will create new jobs, destroy many current jobs, and will fundamentally change employment pattern, contents of jobs and ways of works. In these circumstances, we will confront more risks in each stage of labor market transition. To minimize the risks of TLM, we should reform education and develop life time career and job competency. We have to train high level talented persons to lead the $4^{th}$ Industrial Revolution. We have to retrain employed people to adjust new technology and to enhance employability and adaptability. We have to train vulnerable groups so that they may adjust new circumstance. Government should develop life time job competency development open platform.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.4
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
This paper is one of the types of 'sharing economy', a social economic model that borrows and shares things, spaces, and services from the development of the 4th Industrial Revolution. Through sharing of empty space and time in the city, I would like to suggest a way to reduce the closure of small business owners in order to create jobs, which is one of urban problems in the community. We also build a platform that utilizes the free time and space of buildings through space sharing, one of the types of sharing economy, and provides education programs for start-up education, promotion, marketing, and consulting by matching small business owners with building owners. Therefore, in this paper, by sharing the space and time, the landlord and the small business can share the profits of the small business by reducing the business owner's closure and the job creation plan. Coaching urban regeneration was proposed.
Although a universally accepted definition of artificial intelligence (AI) remains elusive, the terminology has gained widespread familiarity owing to its pervasive integration across diverse domains in our daily lives. The application of AI in healthcare, notably in radiographic imaging, is no longer a matter of science fiction but a reality. Consequently, AI education has emerged as an indispensable requirement for radiological technologists responsible for the field of radiology. This paper underscores this imperative and advocates for the incorporation of AI education, using the Orange platform in university radiology department as part of the solution. Furthermore, this paper presents a case study featuring machine learning analysis using structured data on exposure doses for radiation related workers and unstructured data consisting of X-ray data encompassing 69 COVID-19-infected cases and 25 individuals with normal findings. The emphasized importance of AI education for radiology professionals in this research is expected to contribute to the job stability of radiologic practitioners in the future.
After COVID-19, the number of individuals participating in delivery platforms has increased. They are using the participation of the delivery platform as a means of creating a new source of income as well as a means of sports and hobbies. This phenomenon is related to a social phenomenon called 'N-jober'. However, there are still few studies examining this phenomenon. Therefore, this study intends to examine the phenomenon of individual participation in delivery platforms and their issues. Text mining was performed on news data from January 2019, when COVID-19 started. As a result, social issues related to the increase in individual participation in delivery platforms were derived into 5 topics(Introduction to the Phenomenon, Characteristics of Participants, Participant's Income and Fees, Characteristics as a Job, Concern about Potential Risks). This study has significance in that it expanded the perspective of academic discussion on delivery platform business to individual participants.
Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.
Background: Gig workers, also known as platform workers, are independent workers who are not employed by any particular company. The number of gig economy workers has rapidly increased worldwide in the past decade. There is a dearth of occupational health studies among gig economy workers. We aimed to investigate the association between exposure to violence and job stress in gig economy workers and depressive symptoms. Methods: A total of 955 individuals (521 gig workers and 434 general workers) participated in this study and variables were measured through self-report questionnaires. Depressive symptoms were evaluated by the Patient Health Questionnaire-9 when the score was greater than or equal to 10 points. The odds ratio with 95% confidence interval was calculated using multivariable logistic regression adjusted for age, sex, working hours, education level, exposure to violence and job stress. Results: 19% of gig economy workers reported depressive symptoms, while only 11% of general workers reported the depressive symptoms. In association to depressive symptoms among gig economy workers, the mainly result of odds ratios for depressive symptoms were as follows: 1.81 for workers type, 3.53 for humiliating treatment, 2.65 for sexual harassment, 3.55 for less than three meals per day, 3.69 for feeling too tired to do housework after leaving work. Conclusions: Gig economic workers are exposed to violence and job stress in the workplace more than general workers, and the proportion of workers reporting depressive symptoms is also high. These factors are associated to depressive symptoms. Furthermore, the gig workers associated between depressive symptoms and exposure to violence, job stress.
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