Kang, Sae-Hoon;Kim, Dae-Woong;Lee, Young-Hee;Hyun, Soon-J.;Lee, Dong-Man;Lee, Ben
ETRI Journal
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제29권5호
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pp.545-558
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2007
This paper presents an efficient semantic service discovery scheme called UbiSearch for a large-scale ubiquitous computing environment. A semantic service discovery network in the semantic vector space is proposed where services that are semantically close to each other are mapped to nearby positions so that the similar services are registered in a cluster of resolvers. Using this mapping technique, the search space for a query is efficiently confined within a minimized cluster region while maintaining high accuracy in comparison to the centralized scheme. The proposed semantic service discovery network provides a number of novel features to evenly distribute service indexes to the resolvers and reduce the number of resolvers to visit. Our simulation study shows that UbiSearch provides good semantic searchability as compared to the centralized indexing system. At the same time, it supports scalable semantic queries with low communication overhead, balanced load distribution among resolvers for service registration and query processing, and personalized semantic matching.
The air sterilization systems are investigated experimentally in this paper. The goal is to reduce bacteria, mold and viruses in office air by using a UV sterilizer installed inside a partition panel and wall-mounted unit. These systems allow occupants to turn the system on/off and to control the incoming air speed and direction. The partition air sterilization system conditions and sterilizes the air, and then delivers the clean air into the personal task area through the partition panels, which are connected to the pressurized under-floor plenum. Room air exits through the return grills mounted on the ceiling. The wall-mounted air sterilization system sterilizes the air, and then delivers the clean air to the personal task area from the wall. In this study a full-size experimental environment is established to investigate the immunization performance of these air sterilization systems. A typical office space scale is used in this study in order to find an optimal system to achieve a sterilized healthy micro-environment. Multiple system parameters, including volume flow rate and velocity of supplied air, were regulated during the experiments. The more air contact these air sterilization systems had, the better disinfection performance. Over 90% of eradication ratios were obtained by these two air sterilization systems. The results indicate that these systems can efficiently disinfect office air contamination.
본 논문에서는 사용자 중심으로 환경맥락을 정의하고, 이를 기반으로 스마트 홈에서의 응용 서비스를 구현하였다 현재 스마트 홈 환경에 대한 연구가 여러 방면에서 진행되고 있으나 기존의 시스템들은 사용자 관점에서 바라보지 않고 사용자에 대한 환경맥락 정보의 이용이 부족하며 시스템 구축비용을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 각 사용자의 의도에 따른 구별화 된 서비스를 구현하기 위해서 ubi-UCAM을 기반으로 다수의 센서에서 생성되는 환경맥락 정보를 다수의 응용서비스에서 동시에 이용할 수 있는 사용자 중심의 응용 서비스를 구현하고 유용성을 검증하였다. 구현된 응용 서비스는 환경맥락 정보에 따르는 센서/응용 서비스의 분산설계로 인하여 센서와 서비스 사이의 독립성을 보장하고 다수의 응용서비스들의 통합이 가능하기 때문에 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽고 통합적인 미래형 스마트 홈 환경의 기반을 마련하게 될 것이다.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the influence of organizational culture on job satisfaction of fire officials. Method : The subjects of this study were 251 fire officials in Gongju and Choengju province and Daejeon City. Data were collected using self-administering questionnaire from February 20 to March 20 in 2006. Collected data were analyzed using SPSS 14.0 program. Real number, percentage, mean and standard deviation were calculated, and t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple regression were analyzed. Result : The results of this study were as follows : 1. The job satisfaction was found to be significant positive correlations with full organizational culture(r = .595, p = .000). 2. The job satisfaction was found to be in significant positive with rational goal culture, open system culture and human relation culture. 3. How organizational culture affects the job satisfactions was as follows; 25.2% of core values of manpower, 6.3% of rational goal culture, and 4.9% of job initiative. Conclusion : Enhancing the job satisfaction of fire officials would improve personalized factors and changes rational goal culture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1141-1163
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2019
In an effort to minimize operational expenses and supply users with more scalable services, distributed applications are actually going towards the Cloud. These applications, sent out over multiple environments and machines, are composed by inter-connecting independently developed services and components. The implementation of such programs on the Cloud is difficult and generally carried out either by hand or perhaps by composing personalized scripts. This is extremely error prone plus it has been found that misconfiguration may be the root of huge mistakes. We introduce AutoBot, a flexible platform for modeling, installing and (re)configuring complex distributed cloud-based applications which evolve dynamically in time. AutoBot includes three modules: A simple and new model describing the configuration properties and interdependencies of components; a dynamic protocol for the deployment and configuration ensuring appropriate resolution of these interdependencies; a runtime system that guarantee the proper configuration of the program on many virtual machines and, if necessary, the reconfiguration of the deployed system. This reduces the manual application deployment process that is monotonous and prone to errors. Some validation experiments were conducted on AutoBot in order to ensure that the proposed system works as expected. We also discuss the opportunity of reusing the platform in the transition of applications from Cloud to Fog computing.
The COVID-19 pandemic has brought about many changes in our daily lives and in industries as a whole. The most notable change was the spread of the untact culture to minimize face-to-face contact. The spread of the untact culture has changed the use of public transportation. Looking at the results of previous SARS and MERS studies, it was found that as the pandemic spreads, the use of public transportation decreased. Recently, the mobility sharing service is attracting attention as a personalized means of transportation instead of public transportation. Therefore, in this study, the factors affecting the intention to use the mobility sharing service were to be identified by the actual users. In this study, economic benefit, convenience, sustainability, and sense of belonging were set as independent variables based on previous studies. In addition, the relationship between the perceived usefulness and perceived pleasure of these factors of use on intention to use was empirically analyzed through PLS-SEM. As a result of the study, it was found that economic benefits, convenience, sustainability, and sense of belongingness had a significant effect on intention to use through perceived usefulness and enjoyment. This study was meaningful in that it was verified through the study that economic benefits, convenience, sustainability, and a sense of belongingness were significant variables affecting the intention to use through usefulness and pleasure.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.91-100
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2022
Major developed countries are seriously considering smart factories to increase their manufacturing competitiveness. Smart factory is a customized factory that incorporates ICT in the entire process from product planning to design, distribution and sales. This can reduce production costs and respond flexibly to the consumer market. The smart factory converts physical signals into digital signals, connects machines, parts, factories, manufacturing processes, people, and supply chain partners in the factory to each other, and uses the collected data to enable the smart factory platform to operate intelligently. Enhancing personalized value is the key. Therefore, it can be said that the success or failure of a smart factory depends on whether big data is secured and utilized. Standardized communication and collaboration are required to smoothly acquire big data inside and outside the factory in the smart factory, and the use of big data can be maximized through big data analysis. This study examines big data analysis and standardization in smart factory. Manufacturing innovation by country, smart factory construction framework, smart factory implementation key elements, big data analysis and visualization, etc. will be reviewed first. Through this, we propose services such as big data infrastructure construction process, big data platform components, big data modeling, big data quality management components, big data standardization, and big data implementation consulting that can be suggested when building big data infrastructure in smart factories. It is expected that this proposal can be a guide for building big data infrastructure for companies that want to introduce a smart factory.
COVID-19의 영향으로 로드샵과 수많은 오프라인 매장은 예전과 달리 많은 어려움을 격고 있다. 이에 대응하기 위하여 뷰티업계에서는 고객들의 수요를 충족하고자 다양한 비대면 서비스들을 선보이고 있다. 본 논문에서는 비대면 서비스 중 모바일 환경에서 이미지 기반 퍼스널 컬러 측정 기술의 품질과 제품 추천 서비스에 대한 고찰을 진행하였다. 현재 글로벌 서비스 시장에서 많이 활용되고 있는 엔진에 대한 다양한 실험과 실제 측색 장비를 활용한 컬러 측정 데이터에 대한 비교 분석, 서비스 구현 및 지표 데이터 등으로 구성되었다. 정밀한 실험결과를 위해 일관된 실험 환경에서 실험을 진행하였다. 본 논문이 이미지 기반 피부 컬러 측정에 따른 개인화 제품 추천 서비스의 확장에 활용될 수 있기를 기대한다.
Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.
Purpose: The current research investigates historical and future trends of tourist distribution channels in the tourism services business. The research examines historical patterns, current shifts, and new technologies in electricity distribution to offer insight into the distribution dynamics and advice for companies and regulators. Research design, data and methodology: The research in this case specifically employed the PRISMA approach when it comes to the data collection and research methodology. (PRISMA). The process is specifically made up of four steps, such as (1) Identification of Relevant Studies, (2) Screening and Selection Procedures, (3) Data Synthesis and Analysis, and (4) Reporting of Findings. Results: The fast-changing technology offers all opportunities to innovate the sector of tourism services. These upcoming technologies are not just reconstructing the way customers interact and operate but they are also creating room for development. Besides "the utilization of new technologies such as artificial intelligence, augmented reality, virtual reality, and blockchain, the current state of tourism distribution channels also implies some other possible consequences. Conclusions: These research results show that we should not be reluctant about adopting new technologies, we should expand direct booking systems, promote eco-friendly tourism, and use data analytics in order to provide personalized experiences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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