Exposure to indoor air pollution is an emerging world-wide problem, with growing evidence that it is a major cause of morbidity worldwide. Whilst most indoor air pollutants are of outdoor origin, these combine with a range of indoor sourced pollutants that may lead to high pollutant levels indoors. The pollutants of greatest concern are volatile organic compounds (VOCs) and particulate matter (PM), both of which are associated with a range of serious health problems. Whilst current buildings usually use ventilation with outdoor air to remove these pollutants, botanical systems are gaining recognition as an effective alternative. Whilst many years research has shown that traditional potted plants and their substrates are capable of removing VOCs effectively, they are inefficient at removing PM, and are limited in their pollutant removal rates by the need for pollutants to diffuse to the active pollutant removal components of these systems. Active botanical biofiltration, using green wall systems combined with mechanical fans to increase pollutant exposure to the plants and substrate, show greatly increased rates of pollutant removal for both VOCs, PM and also carbon dioxide ($CO_2$). A developing body of research indicates that these systems can outperform existing technologies for indoor air pollutant removal, although further research is required before their use will become widespread. Whilst it is known that plant species selection and substrate characteristics can affect the performance of active botanical systems, optimal characteristics are yet to be identified. Once this research has been completed, it is proposed that active botanical biofiltration will provide a cheap and low energy use alternative to mechanical ventilations systems for the maintenance of indoor environmental quality.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.367-374
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2006
This research revealed the operation problems of the current crossing control systems through inspecting and testing the obstacle detection systems and gate control systems for the crossings. To resolve the problems of the crossing control systems, this research developed new algorithms of four-quadrant gate system and obstacle detection systems combing the functions of rasar sensors and magnetic sensors and tested the reliability of the systems. Currently, the obstacle detection systems and gate control systems controls approaching and departing traffic by simply detecting vehicles and obstacles but do not consider traffic movements at the crossings. In addition, they do not make signal cooperation for gate controls. As a result, such inefficient crossing controls result in unsafe gate controls for drivers. Therefore, the newly developed crossing control systems through this study will provide more effective crossing control services with more strengthen information cooperation within control systems. Besides they will help to reduce train crashes at the crossings by gate control systems considering various driving behaviors.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.4
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pp.157-170
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1999
The web-based groupware systems hold many possibilities for system developers and users. Especially, web-based group collaborative systems are emerging as enterprise-wide information systems. Since data in group collaborative systems are apt to be shared among multiple concurrent users and modified simutaneously by them, the web-based group collaborative systems must support synchronous collaboration in order to provide users with synchronized and consistent views of shared data. However, current web technologies have limitations in supporting this, largely because the existing Hypertext Transfer Protocol(HTTP) is unidirectional and does not allow web servers to send messages to their web browsers without first receiving requests from them. This paper proposes an active web server that can overcome such limitations and facilitate synchronous collaboration in web-based group collaborative systems. To accomplish such goals, the active web server manages dependency relationships beween shared data and web browsers referencing them and actively propagates changing details of the shared data to all web browsers referencing them. And, this paper examines usefulness and effectiveness of the active web server to apply it to the ball-bearing design example of concurrent engineering design systems. The prototype system of the active web server is developed on a commercial Object-oriented Database Management System(0DBMS) called OBJECTSTERE using the C++ programming language.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.3
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pp.61-79
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2009
It is recognized that guaranteeing the interoperability of defense complex systems(SoS: System of Systems, FoS: Family of Systems) provides an information advantage, which is one of the essential factors for determining an warfighting advantage. This study presents the defense KIP(Key Interface Profile) process for improving interoperability of defense complex systems. The KIP process is to develop key interface profiles based on the key interfaces which are identified through the analysis of architecture. The KIP developed can be leveraged to manage the interfaces of complex systems. We verify the effectiveness of the proposed KIP process through a case study based on the systems of counter-fire operation.
Wireless and mobile communication technologies enable individuals who trade stocks and bonds to use mobile-based trading services. Due to rapidly developing mobile technologies and adoption of the advanced/smart mobile devices such as smart phones and tablets, the use of mobile trading systems (MTS) have increased at an unexpected rate. Although many prior studies measured service quality on various service-related fields, there are few studies that is related to mobile trading systems compared to more traditional PC-based home trading systems. This research searches determinants of service quality for mobile trading systems and examines the effects of these factors on the intention to mobile trading systems' continuous use. Through an extensive literature review, this research finds three dimensions for mobile trading systems : interaction quality, service environment quality, and service outcome quality. The result of analysis shows that personalization, connectivity, ease of use, informativeness, and monetary value enhance the intention to continuous use. Considering environmental conditions such as the high rate of MTS adoption among individual users and stiffer competition among securities firms, these findings may help practically securities firms' shaping MTS system development strategies for individual users' continuous use and for increasing new users adoption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2292-2313
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2023
With improving computing performance, various digital platforms are being developed to enable easily utilization of high-performance computing environments. EDISON 1.0 is an online simulation platform widely used in computational science and engineering education. As the research paradigm changes, the demand for developing the EDISON 1.0 platform centered on simulation into the EDISON 2.0 platform centered on data and artificial intelligence is growing. Herein, a data framework, a core module for data-centric research on EDISON 2.0 digital platform, is proposed. The proposed data framework provides the following three functions. First, it provides a data repository suitable for the data lifecycle to increase research reproducibility. Second, it provides a new data model that can integrate, manage, search, and utilize heterogeneous data to support a data-driven interdisciplinary convergence research environment. Finally, it provides an exploratory data analysis (EDA) service and data enrichment using an AI model, both developed to strengthen data reliability and maximize the efficiency and effectiveness of research endeavors. Using the EDISON 2.0 data framework, researchers can conduct interdisciplinary convergence research using heterogeneous data and easily perform data pre-processing through the web-based UI. Further, it presents the opportunity to leverage the derived data obtained through AI technology to gain insights and create new research topics.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.3
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pp.23-39
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2021
Investment of organization in information security is increasing, but information security threats within the organization are not decreasing. The purpose of this study is to suggest a direction to increase the information security compliance intention of employees. In detail, the study presents the positive effects of security motivation and organization trust on the information security compliance intention, and presents the moderating effect of work promotion focus. Research model and hypothesis verification are confirmed through structural equation modeling and the study conducted a questionnaire technique to the employees of the organization applying the information security policy for quantitative verification. As a result, information security punishment and value congruence had a positive affect on the compliance intention by mediating organization trust. In addition, work promotion focus had a moderating effect on the positive relationship between the precedent factors on the compliance intention. The research has academic and practical implications from the viewpoint of presenting the factors of the organization's efforts to improve the level of information security compliance by insiders.
Kim, Jin-Suk;Jin, Du-Seok;Kim, Kwang-Young;Choe, Ho-Seop
Journal of Information Processing Systems
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v.5
no.3
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pp.159-166
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2009
As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.
Recommender systems are popular applications that help users to identify items that they could be interested in. A recent research area on recommender systems focuses on detecting several kinds of inconsistencies associated with the user preferences. However, the majority of previous works in this direction just process anomalies that are intentionally introduced by users. In contrast, this paper is centered on finding the way to remove non-malicious anomalies, specifically in collaborative filtering systems. A review of the state-of-the-art in this field shows that no previous work has been carried out for recommendation systems and general data mining scenarios, to exactly perform this preprocessing task. More specifically, in this paper we propose a method that is based on the extraction of knowledge from the dataset in the form of rating regularities (similar to frequent patterns), and their use in order to remove anomalous preferences provided by users. Experiments show that the application of the procedure as a preprocessing step improves the performance of a data-mining task associated with the recommendation and also effectively detects the anomalous preferences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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