KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5634-5653
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2018
Internet of things (IoT) is based on a global dynamic information network with cloud services where a great number of devices (things) exchange data to provide added-value services and products. There are several commercial and open source IoT platforms available in the market to connect devices to internet; however, they have cost and operational constraints that make them not suitable for academic projects. In this work, an IoT platform, known as Novus-io, is introduced in order to support academic projects for undergraduate students. With this platform and proper training, undergraduate students from different majors (not only from information technology and electronics) are capable to upgrade their school projects with IoT functionalities. The objective of this approach is to provide to any undergraduate student skills and knowledge on IoT, so they will be prepared, in their imminent step toward professionalism, to understand the relevance of digital services in today's world.
The analysis of DNA microarray data is a rapidly evolving area of bioinformatics, and various types of microarray are emerging as some of the most exciting technologies for use in biological and clinical research. In recent years, microarray technology has been utilized in various applications such as the profiling of mRNAs, assessment of DNA copy number, genotyping, and detection of methylated sequences. However, the analysis of these heterogeneous microarray platform experiments does not need to be performed separately. Rather, these platforms can be co-analyzed in combination, for cross-validation. There are a number of separate laboratory information management systems (LIMS) that individually address some of the needs for each platform. However, to our knowledge there are no unified LIMS systems capable of organizing all of the information regarding multi-platform microarray experiments, while additionally integrating this information with tools to perform the analysis. In order to address these requirements, we developed a web-based LIMS system that provides an integrated framework for storing and analyzing microarray information generated by the various platforms. This system enables an easy integration of modules that transform, analyze and/or visualize multi-platform microarray data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.2
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pp.1-16
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2021
In recent years, as IT technologies such as cloud computing and mobile payment have evolved and Internet users have increased, the Internet financial market has become intelligent, mobile, and platformed. This study considers the impact of the psychological characteristics of platform systems and users on the performance of fintech platforms. The results of this study are as follows. Information quality affected trust and commitment, service quality affected commitment only, and system quality affected trust and commitment. The perceived risk affected trust and commitment, and the perceived benefit only affected trust and was shown to have an insignificant relationship with immersion. Trust has been shown to have a significant relationship with commitment, and both trust and commitment affected performance. In the validation of mediation effects, trust has shown a partially mediated effect between information quality, system quality, perceived risks, and perceived benefits and performance. There was no mediation effect between service quality and performance. Immersion has been shown to have a partial mediating effect between information quality, service quality, system quality, perceived risk and performance, and there is no mediating effect between perceived benefits and performance. This study showed what are the main factors that affect the performance of the fintech platform and will be used as a useful foundation for increasing the performance of the platform in the future.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.375-380
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2019
In this paper, we study learning process mining and analytic technology based on open education platform. A study on mining through personal learning history log data based on an open education platform such as MOOC which is growing in interest recently. This technology is to design and implement a learning process mining framework for discovering and analyzing meaningful learning processes and knowledge from learning history log data. Learning process mining framework technology is a technique for expressing, extracting, analyzing and visualizing the learning process to provide learners with improved learning processes and educational services.
Shim, Keun Seop;Ko, Hyeon Seok;Kim, Ju Ran;Choi, Jeong Im
Agribusiness and Information Management
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v.1
no.1
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pp.87-106
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2009
Web2.0 refers to a new service models based by a community oriented philosophy. This creates new opportunities for technology providers and service. The agricultural technology information service in the base of open source technology provide opportunities for increased distribution and visibility to farmer and general user. We would like to find out vest service models and platform that will find new ways of agriculture technology information service. This study suggests that these new agriculture information service strategy in new paradigm of web 2.0. should be revised and adapted to Open API and new applied strategy in agriculture should be developed considering the impact of web 2.0.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.7
no.2
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pp.110-120
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2002
This paper presents the method that allows easy and rapid integration of legacy resources within the company and between departments. The proposed system can easily construct a distributed environment for collaborative design between departments in the companies. It supports knowledge-based integration system, which allows designers to develop product with deep knowledge about product design. For the purpose, DOME (Distributed Object-based Modeling Environment)-which has been developed through various studies-was used in this paper. To overcome its problems and insufficiency, the Web-Integrator is proposed. The Web-Integrator is very suitable for an Internet environment because it uses HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) and XML (extensible Markup Language) as its main communication method. By supporting the remote object access via URL (Uniform Resource Locator), the implementation of the integrated system makes the Web-Integrator systematic and intuitive. All the functions and resources provided by DOME could be used with the interface that enables bi-directional communication with the DOME system. Web-Integrator provides full web-based environments for the general designers, who do not have a full design knowledge and experience, and the proposed system allows design operations to happen at any place and anytime. Also it provides XML-RPC(Remote Procedure Call) based web service framework, which allows other systems to use easily the service that the DOME system supplies regardless the location and the platform.
Yoon, Ye Dong;Jang, Woo Sung;Moon, So Young;Kim, R. Young Chul
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.211-218
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2022
Pandemic situations such as COVID-19 can occur supply chain crisis. Under the supply chain crisis, delivering farm products from the farm to the city is also very challenging. Therefore it is essential to prepare food sufficiency people who live in a city. We firmly insist on food self-production/consumption systems in each home. However, since it is impossible to grow high-quality crops without expertise knowledge. Therefore expert system is essential to grow high-quality crops in home. To address this problem, we propose a smart kitchen farm as a data-based monitoring system and platform with ICT convergence technology. Our proposed approach 1) collects data and makes judgments based on expert knowledge for home users, 2) increases product quality of the smart kitchen farms by predicting abnormal/normal crops, and 3) controls each personal home cultivation environment through data-based monitoring within the smart central server. We expect people can cultivate high-quality crops in thir kitchens through this system without expert knowledge about cultivation.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.2
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pp.67-81
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2023
This paper presents a dynamic development of an ontology-based statistical information system supporting the collection, storage, processing, analysis, and the presentation of statistical knowledge at the national scale. To accomplish this, we propose a data mining technique to dynamically collect data relating to citizens from publicly available data sources; the collected data will then be structured, classified, categorized, and integrated into an ontology. Moreover, an intelligent platform is proposed in order to generate quantitative and qualitative statistical information based on the knowledge stored in the ontology. The main aims of our proposed system are to digitize administrative tasks and to provide reliable statistical information to governmental, economic, and social actors. The authorities will use the ontology-based statistical information system for strategic decision-making as it easily collects, produces, analyzes, and provides both quantitative and qualitative knowledge that will help to improve the administration and management of national political, social, and economic life.
Kim, Yeongdae;Kim, Ji-Young;Jeong, Wonkyung;Shin, Yongtae
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.12
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pp.329-342
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2021
The pharmaceutical industry is experiencing a productivity crisis with a low probability of success despite a long period of time and enormous cost. As a strategy to solve the productivity crisis, the use cases of Artificial Intelligence(AI) and Bigdata are increasing worldwide and tangible results are coming out. However, domestic pharmaceutical companies are taking a wait-and-see attitude to adopt AI platform for drug research. This study proposed a research model that combines the Value-based Adoption Model and the Innovation Resistance Model to empirically study the effect of value perception and resistance factors on adopting AI Platform. As a result of empirical verification, usefulness, knowledge richness, complexity, and algorithmic opacity were found to have a significant effect on perceived values. And, usefulness, knowledge richness, algorithmic opacity, trialability, technology support infrastructure were found to have a significant effect on the innovation resistance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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