In this study, the concept of eXtended Reality Devices(XR) is defined, how it is applied by industry and how it will develop in the future, and based on the expanded integrated technology acceptance theory and innovation resistance, We tried to confirm through empirical analysis how the influencing variables affect. We carry out the analysis of the hypotheses using PLS Structural Equation Modeling. According to the empirical analysis results, this study confirms that innovativeness has a significant effect on UTAUT2's acceptance variables(performance expectation, effort expectation, hedonic motivation, price value) for XR devices, and these variables affect attitudes and acceptance of XR. and the pace of change of XR has a significant effect on perceived risk, and the perceived risk perceived by consumers mediates the pace of change and innovation resistance, and has a significant effect on innovation resistance. and innovation resistance to XR devices had a significant negative effect on acceptance. This study has its meaning because it found out that it deals expansively and comprehensively with personal innovation, the UTAUT2's acceptance variables, and the effects of perceived risk factors mediating the pace of change and resistance to innovation. In addition, it suggests that in order for innovative technologies such as XR to advance to the stage of market expansion, it is important to present strategies to reduce resistance to new technologies as much as the value to be provided to consumers.
As systematic information protection and management is recognized as an organization's core value, organizations are pursuing a shift from an individual-centered information management method to an organization-oriented information management method. The Enterprise content management system(ECMS) is a solution that supports document security and information sharing by insiders and is being introduced by many organizations due to recent technological developments. The purpose of this study is to present a method of improving performance through continuous use of the ECMS from the user's point of view and also suggest a method to improve the intention of continuous use through the expansion of the technology acceptance model. This study surveyed the employees of organizations that adopted the ECMS and verified the research hypothesis derived from previous studies through structural equation modeling. As a result of the analysis, usefulness, and ease of use affected on the intention of continuous use of the ECMS, and the knowledge sharing culture and the ECMS quality factors affected the technology acceptance model factors. The results of this study have academic and practical significance in terms of suggesting a plan to increase the usability of the ECMS from the user's point of view.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.7
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pp.299-306
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2022
In recent, sensors embedded in robots, equipment, and circuits have become common, and research for diagnosing device failures by learning measured sensor data is being actively conducted. This failure diagnosis study is divided into a classification model for predicting failure situations or types and a regression model for numerically predicting failure conditions. In the case of a classification model, it simply checks the presence or absence of a failure or defect (Class), whereas a regression model has a higher learning difficulty because it has to predict one value among countless numbers. So, the reason that regression modeling is more difficult is that there are many irregular situations in which it is difficult to determine one output from a similar input when predicting by matching input and output. Therefore, in this paper, we focus on input and output data with periodicity, analyze the input/output relationship, and secure regularity between input and output data by performing sliding window-based input data patterning. In order to apply the proposed method, in this study, current and temperature data with periodicity were collected from MMC(Modular Multilevel Converter) circuit system and learning was carried out using ANN. As a result of the experiment, it was confirmed that when a window of 2% or more of one cycle was applied, performance of 97% or more of fit could be secured.
Since oil spills can be a significant threat to the marine ecosystem, it is necessary to obtain information on the current contamination status quickly to minimize the damage. Satellite-based detection of marine oil spills has the advantage of spatiotemporal coverage because it can monitor a wide area compared to aircraft. Due to the recent development of computer vision and deep learning, marine oil spill detection can also be facilitated by deep learning. Unlike the existing studies based on Synthetic Aperture Radar (SAR) images, we conducted a deep learning modeling using PlanetScope optical satellite images. The blind test of the DeepLabV3+ model for oil spill detection showed the performance statistics with an accuracy of 0.885, a precision of 0.888, a recall of 0.886, an F1-score of 0.883, and a Mean Intersection over Union (mIOU) of 0.793.
As information is recognized as an important asset of an organization, organizations are increasing their resource input for knowledge management. In particular, the enterprise content management system(ECMS) is a solution for organization-oriented content management, and it has high utility by helping to achieve business performance through systematic utilization of content and improve the level of internal information security. The purpose of this study is to suggest a plan to improve the intention to use organizational employee's ECMS and to suggest the effect of the relationships between information system quality characteristics and work environment characteristics on intention to use. In this study, a research hypothesis was presented based on previous studies, a questionnaire was conducted on workers of organizations that adopted an ECMS, and the hypothesis was verified by applying structural equation modeling. As a result of the analysis, information and service quality of the ECMS and task interdependence increased the intention to use, but task conflict decreased the intention to use. In addition, task interdependence and task conflict moderated the positive relationship between the quality factors of the ECMS and the intention to use it. This study has implications in terms of suggesting the direction of the organization's behavior through factors that increase the use of ECMS.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.6
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pp.605-615
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2021
Recently, to shorten construction periods and reduce labor costs, the need for a corrugated beam form in the RC structure is being emphasized. The purpose of this study is to evaluate the deformation performance of SY Beam, a newly developed corrugated beam form work, during concrete casting. The standard cross-sectional shape of SY Beam was determined by modeling the deck structure of various thicknesses using the MIDAS GEN program. As a result, the cross-sectional dimensions of the SY Beam were determined to be 400mm and 450mm in width and height, respectively. A total of three SY Beam specimens were fabricated using steel plate thicknesses of 0.8, 1.0, and 1.2mm. The load conditions applied during casting concrete at the actual site are reflected. The vertical and horizontal displacements of the SY beam were measured during concrete casting. As a result, the vertical displacement showed a tendency to decrease as the thickness increased. Considering both vertical and horizontal displacement, the case with steel plate thickness of 1.2mm is the safest and most immediately applicable to the field. In the future, to secure manufacturability, constructability, and economics, the optimum steel plate thickness should be derived, and additional analysis and experimental studies for 1.05, 1.1, and 1.15mm are required.
This paper presents a two-stage spatio-spectral fusion method (2SSFM) based on area-to-point regression kriging (ATPRK) to enhance spatial and spectral resolutions using multi-sensor satellite images with complementary spatial and spectral resolutions. 2SSFM combines ATPRK and random forest regression to predict spectral bands at high spatial resolution from multi-sensor satellite images. In the first stage, ATPRK-based spatial down scaling is performed to reduce the differences in spatial resolution between multi-sensor satellite images. In the second stage, regression modeling using random forest is then applied to quantify the relationship of spectral bands between multi-sensor satellite images. The prediction performance of 2SSFM was evaluated through a case study of the generation of red-edge and short-wave infrared bands. The red-edge and short-wave infrared bands of PlanetScope images were predicted from Sentinel-2 images using 2SSFM. From the case study, 2SSFM could generate red-edge and short-wave infrared bands with improved spatial resolution and similar spectral patterns to the actual spectral bands, which confirms the feasibility of 2SSFM for the generation of spectral bands not provided in high spatial resolution satellite images. Thus, 2SSFM can be applied to generate various spectral indices using the predicted spectral bands that are actually unavailable but effective for environmental monitoring.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.3
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pp.99-132
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2022
The purpose of this study is to propose AET (Augmented and Extended Topics), a novel method of synthesizing both LDA and BERTopic results, and to analyze the recently published LIS articles as an experimental approach. To achieve the purpose of this study, 55,442 abstracts from 85 LIS journals within the WoS database, which spans from January 2001 to October 2021, were analyzed. AET first constructs a WORD2VEC-based cosine similarity matrix between LDA and BERTopic results, extracts AT (Augmented Topics) by repeating the matrix reordering and segmentation procedures as long as their semantic relations are still valid, and finally determines ET (Extended Topics) by removing any LDA related residual subtopics from the matrix and ordering the rest of them by F1 (BERTopic topic size rank, Inverse cosine similarity rank). AET, by comparing with the baseline LDA result, shows that AT has effectively concretized the original LDA topic model and ET has discovered new meaningful topics that LDA didn't. When it comes to the qualitative performance evaluation, AT performs better than LDA while ET shows similar performances except in a few cases.
Due to the recent and rapid globalization, logistics outsourcing has expanded globally and is seen as a means of creating a robust logistics system. However, many businesses continue to have difficulties with their logistics outsourcing contracts, which compels them to reinstate the logistics function for internal management. This study aims to investigate how organizational capabilities of logistics service providers (LSPs), notably flexibility, integration, innovation, and technological capabilities, impact on the logistics outsourcing success in Ugandan food processing firms. Using a structured questionnaire survey, cross-sectional data collected from 211 food processing firms in Kampala - Uganda were analyzed by partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM) using SmartPLS 3.3.7 software to examine the theorized relationships. The study findings revealed that whereas the technological and innovation capabilities positively and significantly influence logistics outsourcing success, the effects of flexibility and integration capabilities were insignificant. Additionally, the importance-performance map analysis (IPMA) reveals that the technological capability is a priority capability, followed by the innovation capability if logistics outsourcing success is to be achieved. Conversely, flexibility and integration capabilities are of low priority.
Purpose: Recently, the number of logistics warehouses has been on the rise. In addition, as the number of such logistics warehouses increases, number of fire accidents also increases every year, increasing the importance of preventing fires in large logistics warehouses. Method: investigated aspirating smoke detectors that are emerging as adaptive fire detectors in logistics warehouses. Then, through fire simulation (FDS), logistics warehouse modeling was conducted to compare and analyze the detection speed of general smoke detectors and aspirating smoke detectors according to four stages of fire growth and three locations of fire in the logistics warehouse. Result: Growth speed in Slow-class fires and Mediumclass fires, the detection speed of aspirating smoke detectors was faster regardless of the location of the fire. However, in Fast-class fires and Ultra-Fast-class fires, it was confirmed that the detection speed of general smoke detectors was faster depending on the location of the fire. Conclusion: It was confirmed that the detection performance of the aspirating smoke detector decreased as the fire growth speed increased and the location of the fire occurred further than the receiver of the aspirating smoke detector. Therefore, even if an aspirating smoke detector is installed in a warehouse that stores combustibles with high fire growth rates, it is judged that an additional smoke detector is attached far away from the receiver of the general smoke detector to increase fire safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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