KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.7
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pp.303-310
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2019
In the current mobile environment that is indispensable to our everyday lives, various forms of new business models are created including personalized services such as Google's "Google NOW" and Apple's "Siri". These services would not have been possible without technologies on the effective integration of various services and models. The requirements for effective integration of services include, 1) the efficient data sharing among multiple services, 2) the data-driven asynchronous execution of services, and 3) the simple extensible interaction method for the services. In this paper, we propose a mobile service architecture that utilizes the blackboard architecture to satisfy the aforementioned requirements to enable effective integration of various services, sharing and management of data between services, and asynchronous execution of services.
Purpose: This study empirically examines the effect of Communication Privacy Management(CPM) factors and Privacy Calculus factors to the intention to disclose Personal Health Information(PHI) in the context of healthcare ecosystem. Also, it investigates the moderating effects of CPM factors in the relationship between privacy calculus variables and the intention to disclose PHI. Methods: We conducted scenario-based repeated-measures quasiexperiment and used total 364 samples for analysis. Confirmatory factor analysis and repeated-measure ANOVA were employed using SPSS 24.0. Results: All CPM factors, such as type of information, requesting purpose, and requesting stakeholder, directly influence to the intention to disclose PHI, whereas only the medium trust out of the Privacy Calculus factors has direct influence on the intention to disclose PHI. With regard to the moderating effects, the requesting stakeholder is the most influential and the information type is the least influential construct. Conclusion: The findings suggest that healthcare system should be designed to provide more definite and personalized benefits to customers to enhance social and individual benefits by getting more participation from customers. Also, it is desirable that the requesting stakeholder of PHI would be non-profit organizations such as hospital, government or public agencies to secure more willingness of PHI from people. Furthermore, it is implied that extensive information gathering and utilization, instead of excluding sensitive information or critical patients' records, is recommended which is substantial to invigorate the healthcare industry.
Kim, Chong-Tai;Maeng, Jin-Soo;Shin, Weon-Son;Shim, In-Cheol;Oh, Seung-Il;Jo, Young-Hee;Kim, Jong-Hoon;Kim, Chul-Jin
Food Engineering Progress
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v.21
no.1
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pp.12-21
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2017
Foods are becoming more customized and consumers demand food that provides great taste and appearance and that improves health. Food three-dimensional (3D)-printing technology has a great potential to manufacture food products with customized shape, texture, color, flavor, and even nutrition. Food materials for 3D-printing do not rely on the concentration of the manufacturing processes of a product in a single step, but it is associated with the design of food with textures and potentially enhanced nutritional value. The potential uses of food 3D-printing can be forecasted through the three following levels of industry: consumer-produced foods, small-scale food production, and industrial scale food production. Consumer-produced foods would be made in the kitchen, a traditional setting using a nontraditional tool. Small-scale food production would include shops, restaurants, bakeries, and other institutions which produce food for tens to thousands of individuals. Industrial scale production would be for the mass consumer market of hundreds of thousands of consumers. For this reason, food 3D-printing could make an impact on food for personalized nutrition, on-demand food fabrication, food processing technologies, and process design in food industry in the future. This article review on food materials for 3D-printing, rheology control of food, 3D-printing system for food fabrication, 3D-printing based on molecular cuisine, 3D-printing mobile platform for customized food, and future trends in the food market.
Mun Hyung-Jin;Li Yong-Zhen;Lee Dong-Heui;Lee Sang-Ho;Lee Keon-Myung
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.16
no.2
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pp.33-43
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2006
In order to provide the efficient personalized services, the organizations and the companies collect and manage the personal information. However, there have been increasing privacy concerns since the personal information might be misused and spread over in public by the database administrators or the information users. Even in the systems in which organizations or companies control access to personal information according to their access policy in order to protect personal information, it is not easy to fully reflect the information subjects' intention on the access control to their own Personal information. This paper proposes a policy-based access control mechanism for the personal information which prevents unauthorized information users from illegally accessing the personal information and enables the information subjects to control access over their own information. In the proposed mechanism, the individuals' personal information which is encrypted with different keys is stored into the directory repository. For the access control, information subjects set up their own access control policy for their personal information and the policies are used to provide legal information users with the access keys.
Park, Sangin;Kim, Jonghwa;Park, Soon Yong;Mun, Sungchul
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.5
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pp.738-750
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2022
In this study, we reviewed and discussed whether auditory stimuli with short length can evoke emotion-related neurological responses. The findings implicate that if personalized sound tracks are provided to XR users based on machine learning or probability network models, user experiences in XR environment can be enhanced. We also investigated that the arousal-relaxed factor evoked by short auditory sound can make distinct patterns in functional connectivity characterized from background EEG signals. We found that coherence in the right hemisphere increases in sound-evoked arousal state, and vice versa in relaxed state. Our findings can be practically utilized in developing XR sound bio-feedback system which can provide preference sound to users for highly immersive XR experiences.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1826-1831
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2022
Rapid Aging Society demands the transformation of medical paradigm of diagnosis and treatment towards prevention and management. This paper explores the norm and development of digital health care, focusing on Busan Metropolitan City. Digital health care which combines new ICT technology and medical technology is predictive, preventive, personalized and participatory; and suggests alternative to solve the problem of demographic changes and increasing social cost of medical welfare. Community Health Center in Busan is unique one based in the minimum community of collecting data from self-leading health management. Digital transformation using basic health data and social information can build preventive care system in the community. Easy access leads community center to test bed of developing new technology, as a living lab. In order to use the newly developed goods and service effectively, user-participatory test is nicessary. Finally community nurse and activists can specify health-welfare converged service through digital transformation empowerment training.
Dae-Cheol, Kang;Jong-Seok, Lim;Gil-Ho, Lee;Beom-Hee, Lee;Hyoung-Keun, Park
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1121-1128
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2022
Information about the present invention is made available for business use. You are helping to use the LCD, you can't use the LCD screen. During software configuration, Raspbian was used to provide the system environment. We made our way through the menu and made our financial through play. It provides various information such as weather, weather, apps, streamer music, and web browser search function, and it can be charged. Currently, the 'Google Assistant' will be provided through the GUI within a predetermined time.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.
Jihyun, Jung;Mihee, Park;Hyerin, Song;Kyujung, Kim
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.34
no.1
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pp.13-21
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2023
We have investigated the acceptance angle and imaging performance of a curved artificial compound eye (ACE), depending on the sag height of the microlens array to maximize its sensitivity to light. When the h/r values increased from 0.22 to 0.37, the acceptance angle of the curved ACE was expanded from 28.70° to 49.02°, which is an enhancement by 70.8%. With the designed optical system, it was demonstrated that a microlens located at the 23rd position from the center of the main lens could still focus an incident beam tilted at 56.35°, so that the letter F was clearly observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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