This study aims at identifying and prioritizing the application areas for business development of IoT(Internet of Things). In specific, we collected the opinions of the experts on IoT in Korea through the survey based on pairwise comparison, and then we analyzed them using AHP(analytic hierarchy process). As a result, we found that 'Public Safety & Security', 'Automotive & Transportation', and 'Utility & Energy' are the most promising area in realizing IoT-related businesses. Also, we found that the experts had different views according to the positions of their industry in IoT value chain. The analysis showed that the device industry prioritizes 'Public Safety & Security', whereas the network industry does 'Automotive & Transportation'. The experts from the service industry were found to regard 'Utility and Energy' as the most promising commercialization area of IoT.
The purpose of this paper is to study building and maintaining consumer trust in mobile contents for tourism and travel in perspective of public sector. Mobile contents services are increasing rapidly. Tourism contents in mobile services are non profit business model in an early and immature stage toward the ubiquitous era. Non-profit organization plays a role as service provider through Internet and wireless telecommunication in an information-intensive and network-oriented environment. This article is proposed nonprofit organizations as tourism contents service provider to identify a conceptual framework that can build continuous trusted mobile contents under ubiquitous environment according to developing and maintaining stage. The results based on the focus group interview methodology highlights a conceptual foundation for service providers in nonprofit domain.
As social network service becomes common, the consumers use many discount coupons with which they can purchase goods via social commerce. Although, the quantities of coupons offered from social commerce are currently on the sharp increase, customized coupon service that reflects user preference is not offered. This paper proposes a coupon service method reflecting user's subjective inclination targeting food coupons to offer customized coupon service for social commerce. Towards this end, this paper conducts hierarchization of the factors that become standard in selecting coupons including food types, food prices, discount rates and the number of buyers. And then, this study classifies, extracts and offers the coupons using Fuzzy-AHP, a decision making support method that reflects subjective inclination. From the user satisfaction results on the extracted coupons, the users are generally satisfied: very satisfactory with 45%, satisfactory with 33% and fair with 22%, and there was no experiment participant, who was dissatisfied.
With the development of high performance CPU / GPU, artificial intelligence algorithms such as deep neural networks, and a large amount of data, machine learning has been extended to various applications. In particular, a large amount of data collected from the Internet of Things, social network services, web pages, and public data is accelerating the use of machine learning. Learning data sets for machine learning exist in various formats according to application fields and data types, and thus it is difficult to effectively process data and apply them to machine learning. Therefore, this paper studied a method for building a learning data set for machine learning in accordance with standardized procedures. This paper first analyzes the requirement of learning data set according to problem types and data types. Based on the analysis, this paper presents the reference model to build learning data set for machine learning applications. This paper presents the target standardization organization and a standard development strategy for building learning data set.
Online rumor creates psychological stress and image loss for victims. Prior studies related to online rumor did not consider the online environmental factor, despite the fact that online rumor occurs in the online space. Therefore, this study tried to investigate the influence of online characteristics on online rumor. This study considered perceived anonymity, lack of social presence, and perceived dissemination as online characteristics. We established and demonstrated a research model in which online characteristics affect online rumor behavior through attitude toward online rumor. This study obtained the sample of 201 social network users based on the survey and verified the research model using PLS tool. The results provided that perceived anonymity and perceived dissemination influenced online rumor behavior through attitude toward online rumor. On the other hand, lack of social presence was not significant. The findings of this study provide the fact that an individual's online rumor behavior can be caused by online characteristics. This study suggests that we pay attention to the role of perceived anonymity and perceived dissemination for online rumor behavior.
In recent years, the convergence of IT and IT sightseeing tour has emerged as a fusion of academic disciplines in the future. Convergence study of social data analysis, raising the heat. Social Network Services (SNS) being utilized in many areas of marketing and to apply the case study is also increasing. This study is based u-smart tourist information systems for mobile learning content design. This is the pattern of things in the template library for things to increase the effectiveness of the learning content to mobile learning content to be converted to a. Design of mobile learning content using u-smart things smart phone app (App) and XMI to go through the design process of utilizing the heat. Future through the design process by implementing a mobile learning content to meet information quality tourist information content to create mobile learning content and learning things that can be content to live it up advantage.
Recently, in order to promote their marketing promotion, the entrepeneurs attach importance to many SNS(Social Network Service)and execute it. The representative elements of the SNS service are interactivity, information offering. This study analyzes empirical effects on the SNS Marketing Features in Domesic Enterprise The conclusion of this study shows that the Interactivity has a higher positive effects on Affective Commitment than those on information offering and Information offering has stronger positive effects on calculative commitment than interactivity. Also, these effects enlarge the high use frequency more than the low use frequency. This study also shows that the information offering affect the On-line Word-of-Mouth more positively than the Interactivity. And this study shows that SNS affects the positive effects on the relationship commitment rather than the On-line Word-of-Mouth. Based on the results, the practical implications are offered.
The purpose of this study was to examine how resilience, social support, perception of death and quality of death affect the bereavement adaptation. Data collection was collected from 2 April to 30 May 2018 by distributing self-reporting questionnaires to 236 people using the eyeball presentation method to those who experienced family history in B city and K area Data were analyzed with descriptive statistics and, t-test, ANOVA, and Pearson's correlations that used SPSS WIN 22.0 program and the analysis of control effect was made by using Hierarchical Multiple Regression Analysis. The result of degree of adaptation of the subject was 3.5, family resilience was 3.8 and 3.9 in the lower part. Social support was not significant. But family resilience, belief system, death perception and quality of death influenced bereavement. Based on the results of this study, it is necessary to bulid a social support network for bereavement families, to prepare for death, and to develop and program a systematic program for well-being to become a beautiful and dignified death.
Objectives: The study was to promote patient safety by analyzing the effect of dental hygienist's perception of patient safety culture on infection control activities. Methods: The study is based on a survey of 377 dental hygienists in total working in dental settings. The questionnaire consisted of 119 questions, including 34 questions on perception of patient safety culture, and 85 questions on infection control activities. Hierarchical regression analysis was used to examine the relationship between the perception of patient safety culture and infection control activities. The data was analyzed using the SPSS version 20.0, and p<0.05 was adopted to decide on significance. Results: The longer dental hygienists have worked n the dental settings, the more active they become in infection control activities. Among the different types of dental care settings, general (university) hospitals had the largest number of infection control activities, followed by dental clinics, and network dental clinics, in descending order. The dental settings possessing a higher number of dental hygienists were found to conduct more infection control activities than other dental settings. In addition, it was found that when a dental setting adopts a patient safety policy across all the units in the hospital, more systems and procedures for patient safety tend to be established, and that stricter management response to error leads to improvement of infection control activities. Conclusions:In order to enhance infection control activities, infection control activity programs should develop and implement periodic reinforcement of infection control education. regular monitoring of infection control activities.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.1
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pp.37-43
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2001
Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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