As the performance of game consoles is so highly progressed that services such as internet browsing become available on the consoles, the need for text input schemes on game consoles is rapidly raised. In this paper, we present a text input method of alphabet characters and several symbols using a gamepad, which is a widely used input device for most game consoles. Just like other text input methods using gamepad, our method allows users to enter texts by manipulating the gamepad with a user interface displayed on the screen of the console. A key idea of this paper is to present the user interface that is similar to the $4{\times}3$ keypad on mobile phones. The motivation of this idea is a principle that the experience of using a text input tool can be transferred to another tool that has similar interface. Another motivation is that the keyboard-based interface is too complex to be easily manipulated by simple input from a keypad, which is four orthogonal directions and several fire signals. Since most of keys on keypad of $4{\times}3$ keys are represented by a combination of two orthogonal directions, users feel easier in entering texts using keypad-based interface. We prove this argument in this paper by a user test of ten subjects. After about two experiment sessions, subjects reach 13 WPM in average, which proves that the proposed text input method enables much faster text input than the existing keyboard-based text input methods.
The tourism industry is now changing to smart tourism, which maximizes tourists' overall tourism experience with the use of advanced mobile technologies and emphasizes the utilization of tourism information. Despite the quantitative expansion of the tourism industry, there is a lack of academic and practical discussion on tourism safety. Especially, in the context of walking tourism, tourists are more likely to be exposed to natural or social disasters and emergencies. Therefore, it is necessary to build a system that can provide walking tourists with safety information not only on dangerous factors which are anticipated to be confronted during a walking trip in advance but also on specific dangers in real time. Under the circumstances, this study seeks to identify the types of tourism safety information that can be offered by using publicly available open data, drawing on the safety information framework on the walking tourism that is presented in Choi et al. (2017)'s study. More specifically, this study focuses on the use of open data which is provided by the Korean government. Furthermore, this study verifies the types of safety information that are most urgently needed in walking travel situations. Specifically, this study aims to derive the importance and priority of each type of safety information for a walking trip by applying the analytic hierarchy process (AHP) analysis. For this, we collected 35 questionnaires from walking tour operators (practitioners) and walking tourists. The main results are as follows. First, natural disaster information is the most important factor in the top-level factor of safety information for walking tourists, followed by social disaster, life safety, and exhibition (security crisis) information. Second, information on natural disasters, environmental pollution, and weather is considered to be important at the sub-level factor. Lastly, the noteworthy result of this study is that the importance of each type of safety information varies depending on the walking tour operators (practitioners) and the walking tourists. That is, there is a recognition difference between the operator (practitioner) and the user in the importance and priority of the safety information of the walking trip. Therefore, it is necessary to develop policies and services reflecting the opinions of potential users when providing safety information so that the most importantly recognized information can be provided first.
Context-aware adaptive service for overcoming the limitations of wireless devices and maintaining adequate service levels in changing environments is becoming an important issue. However, most existing studies concentrate on an adaptation module on the client, proxy, or server. These existing studies thus suffer from the problem of having the workload concentrated on a single system when the number of users increases md, and as a result, increases the response time to a user's request. Therefore, in this paper the adaptation module is dispersed and arranged over the client, proxy, and server. The module monitors the contort of the system and creates a proposition as to the dispersed adaptation system in which the most adequate system for conducting operations. Through this method faster adaptation work will be made possible even when the numbers of users increase, and more stable system operation is made possible as the workload is divided. In order to evaluate the proposed system, a prototype is constructed and dispersed operations are tested using multimedia based learning content, simulating server overload and compared the response times and system stability with the existing server based adaptation method. The effectiveness of the system is confirmed through this results.
This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.11
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pp.1094-1103
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2012
Recently, software industry regarding national defense increases system development of distributed simulation system of M&S based to overcome limit of resource and expense. It is one of key technologies for offering of mutual validation among objects and reuse of objects which are discussed for developing these systems. RTI, implementation of HLA interface specification as software providing these technologies uses Federation Object Model for exchanging information with joined federates in the federation and each federate has a characteristic that is supposed to have identical FOM in the federation. This technology is a software which is to provide the core technology which was suggested by the United state's military M&S standard framework. Simulator, virtual simulation, and inter-connection between military weapons system S/W which executes on network which is M&S's core base technology, and it is a technology which also can be used for various inter-connection between S/W such as game and on-line phone. These days although RTI is used in military war game or tactical training unit field, there is none in Korea. Also, it is used in mobile-game, distribution game, net management, robot field, and other civilian field, but the number of examples are so small and informalized. Through this developing project, we developed the core technique and RTI software and provided performance of COTS level to improve communication algorithms.
Kim, Jung-Ho;Been, Jae-Man;Kang, Seung-Chan;Lee, Jae-Oh
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.4
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pp.752-757
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2016
Machine to Machine (M2M) communications is communications between a business application and devices via a communication network without any direct human interaction. The aim of our research is to connect any M2M device with an M2M AS (Application server) through an IMS (IP Multimedia Subsystem) Network Core using a M2M Gateway, in order to develop an M2M Horizontal Services Platform over IMS. An IP Multimedia Subsystem (IMS) is an architectural framework defined by the wireless standards body of the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) for delivering IP multimedia services to mobile users. This paper shows the design and implementation of a Horizontal M2M Network Services Platform over an IP Multimedia Subsystem (IMS) using the Message Session Relay Protocol (MSRP). We summarize the protocols and architectures that formed the basis for the creation of our architecture. We provide a detailed description of our architecture design, describing the call flow of the proposed architecture and the entities operating in each process. We also describe the design and implementation process detailing the different tools used, explaining the selection of each component and its importance; also how we designed and implemented the M2M gateway, M2M Application Server, Open IMS Core, business application and M2M devices.
Recently, the business environment of healthcare has changed rapidly due to the entering the mobile era, the intensifying global competition, and the explosion of healthcare needs. Despite of necessity in expanding new IT-based medical services and investing IT resources to respond environmental changes, the small and medium sized hospitals could not realize these requirements due to the limited management resources. CHISSMH is designed and presented in this research to provide high valued clouding medical services with reasonable price. CHISMH is designed and presented in this research to provide high valued medical services with reasonable price through cloud computing. CHISME is designed to maximize resource pooling and sharing through the visualization. By doing so, Cloud Service provider could minimize maintenance cost of cloud data center, provide high level services with reasonable pay-per-use price. By doing so, Cloud Service provider could minimize maintenance cost of cloud data center, and could provide high level services with reasonable pay-per-use price. CHISME is expected to be base framework of cloud HIS services and be diffusion factor of cloud HIS services Operational experience in CHISSMH with 15 hospitals is analyzed and presented as well.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.8
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pp.3597-3609
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2012
Purpose: This study was done to develop the multidimensional scale of addictive behavior for adolescents. Methods: The process involved construction of a conceptual framework, initial items, verification of content validity, selection of secondary items, and extraction of final items. The participants were 636 adolescents in six middle schools and four high schools. Results: Seventy items were selected for the final scale, and categorized 8 factors explaining 56.5% of total variance. The factors were labeled as game addictive behavior, shopping addictive behavior, mobile phone addictive behavior, nicotine addictive behavior, television addictive behavior, gambling addictive behavior, alcohol addictive behavior, and internet addictive behavior. The scores for the scale were significantly correlated with addictive personality and self-control. Cronbach's alpha coefficient for the 70 items was .94. Scale scores identified adolescents as addictive behavior group, risk group, and average group. Conclusion: The above findings indicate that the multidimensional scale of addictive behavior for adolescents has good validity and reliability when used with adolescents. More importantly, it provides the first step toward developing a addiction prevention program. Additionally the scales provide an education or guideline, and proper physical and mental health management of youth in research and practice for the promotion of education.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.353-365
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2019
The purpose of this research is to guide the development of the program for the Directive Individual Sand Box Play for the improvement of the self-esteem of children of the dissolved multicultural families. For quantitative analysis data, the scores from before and after the program were compared. The SPSS 18.0 Package was used for statistical analysis. For the qualitative analysis, the linguistic changes in B children during the session were collected and analyzed using the self-expression scale. The research period lasted for around 3 months from February 2017 to May 2017, for a total of 12 sessions which included individual activities, 1 session of group activities, and 1 night and 2 days of family camp activities featuring a total of 6 children. The main results of this research include quantitatively through the program of the Directive Individual Sand Box Play in relation to the social self-esteem capability at z=-2,200 on the level of p<.05, the significant difference was shown. Qualitatively, positive expression increased as sessions proceeded and negative expression reduced regarding the linguistic expressions by session of children B. This means that the method of the Directive Individual Sand Box which presents the topic and in addition, the process of visiting the house of a child which is the most secure environment had shown the effectiveness that increases the improvement of the self-esteem of the children of the dissolved multi-cultural families. According to the diverse special characteristics of clients, a preliminary basic framework for the mobile individual sand box program through the directive approach method will be prepared.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.3
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pp.141-148
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2022
Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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