Objective of this study was to assess rice growth and percolation water salinity under the irrigation of the discharge waters from the municipal wastewater treatment plant and from the industrial wastewater treatment plant as alternative water resources during transplanting season. Three kinds of waters were irrigated; the discharge water from an industrial wastewater treatment plant (DIWT), the discharge water from the municipal wastewater treatment plant (DMWT), and groundwater. Concentrations of $COD_{er}$, $NH_4{^+}_-N$, $Mn^{2+}$, and $Ni^+$ in DIWT, SS content and $PO_4-P$ concentrations in DMWT were higher than those of reuse water criteria of other country for agricultural irrigation. The plant height in the irrigation of DMWT was shorter by 2 cm than the groundwater irrigation except for 10 days irrigation. However, the number of tillerings was not significantly different between DMWT and the groundwater. For the harvest index, there were no significant difference between DMWT and DIWT for 20 days irrigation, but slightly higher in DIWT than that of DMWT for 30 days irrigation regardless of soil types. The salinity of percolation water in the rhizosphere with irrigation of DIWT had more twofold than DMWT, but SAR value from DMWT had no significantly different from the groundwater irrigation. The average $EC_i$ values in the rooting zone irrigated with DIWT and DMWT for 30 days after rice transplanting were 4.7 and $3.4dS\;m^{-1}$ in clay loam soil, and were 3.5 and $2.5dS\;m^{-1}$ in sandy loam soil, respectively. There was dramatic decrease in $EC_i$ value at 30 days after rice transplanting even though $EC_i$ of DIWT had more twofold than DMWT. However, $EC_i$ from DMWT had no significant difference from the groundwater. Therefore, it might be considered that there was limited possibility to irrigate DMWT to overcome drought injury of rice transplanting season in paddy field.
It is becoming more essential than ever for office professionals to become competent in information collection/gathering and problem solving in today's global business society. In particular, office professionals do not only assist simple chores but are also forced to make decisions as quickly and efficiently as possible in problematic situations that can end in either profit or loss to their company. Since office professionals rely heavily on their tacit knowledge to solve problems that arise in everyday business situations, it is truly helpful and efficient to refer to similar business cases from the past and share or reuse such previous business knowledge for better performance results. Case-based reasoning(CBR) is a problem-solving method which utilizes previous similar cases to solve problems. Through CBR, the closest case to the current business situation can be searched and retrieved from the case or knowledge base and can be referred to for a new solution. This reduces the time and resources needed and increase success probability. The main purpose of this study is to design a system called COKRS(Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System) and develop a prototype for it. COKRS manages cases and their meta data, accepts key words from the user and searches the casebase for the most similar past case to the input keyword, and communicates with users to collect information about the quality of the case provided and continuously apply the information to update values on the similarity table. Core concepts like system architecture, definition of a case, meta database, similarity table have been introduced, and also an algorithm to retrieve all similar cases from past work history has also been proposed. In this research, a case is best defined as a work experience in office administration. However, defining a case in office administration was not an easy task in reality. We surveyed 10 office professionals in order to get an idea of how to define a case in office administration and found out that in most cases any type of office work is to be recorded digitally and/or non-digitally. Therefore, we have defined a record or document case as for COKRS. Similarity table was composed of items of the result of job analysis for office professionals conducted in a previous research. Values between items of the similarity table were initially set to those from researchers' experiences and literature review. The results of this study could also be utilized in other areas of business for knowledge sharing wherever it is necessary and beneficial to share and learn from past experiences. We expect this research to be a reference for researchers and developers who are in this area or interested in office knowledge recommendation system based on CBR. Focus group interview(FGI) was conducted with ten administrative assistants carefully selected from various areas of business. They were given a chance to try out COKRS in an actual work setting and make some suggestions for future improvement. FGI has identified the user-interface for saving and searching cases for keywords as the most positive aspect of COKRS, and has identified the most urgently needed improvement as transforming tacit knowledge and knowhow into recorded documents more efficiently. Also, the focus group has mentioned that it is essential to secure enough support, encouragement, and reward from the company and promote positive attitude and atmosphere for knowledge sharing for everybody's benefit in the company.
Recently, as the online market has matured, it is facing many problems to prevent the growth. The most common problem is the homogenization of online products, which fails to increase the number of customers any more. Moreover, although the portion of the online market has increased significantly, it now becomes essential to expand offline for further development. In response, many online firms have recently sought to expand their businesses and marketing channels by securing offline spaces that can complement the limitations of online platforms, on top of their existing advantages of online channels. Based on their competitive advantage in terms of analyzing large volumes of customer data utilizing information technologies (e.g., big data and artificial intelligence), they are reinforcing their offline influence as well through this online for offline (O4O) business model. On the other hand, most of the existing research has primarily focused on online to offline (O2O) business model, and there is still a lack of research on O4O business models, which have been actively attempted in various industrial fields in recent years. Since a few of O4O-related studies have been conducted only in an experience marketing setting following a case study method, it is critical to conduct an empirical study on O4O selection attributes and their impact on customer satisfaction and loyalty. Therefore, focusing on China's representative O4O business model, 'Fresh Hema,' this study attempts to identify some key selection attributes specialized for O4O services from the customers' viewpoint and examine the impact of these attributes on customer satisfaction and loyalty. The results of the structural equation modeling (SEM) with 300 O4O (Fresh Hema) experienced customers, reveal that, out of seven O4O selection attributes, four (mobile app quality, mobile payment, product quality, and store facilities) have an impact on customer satisfaction, which also leads to customer loyalty (reuse intention, recommendation intention, and brand attachment). This study would help managers in an O4O area well adapt to rapidly changing customer needs and provide them with some guidelines for enhancing both customer satisfaction and loyalty by allocating more resources to more significant selection attributes, rather than less significant ones.
For the past few years, KISTI has been servicing an online simulation execution platform, called EDISON, allowing users to conduct simulations on various scientific applications supplied by diverse computational science and engineering disciplines. Typically, these simulations accompany large-scale computation and accordingly produce a huge volume of output data. One critical issue arising when conducting those simulations on an online platform stems from the fact that a number of users simultaneously submit to the platform their simulation requests (or jobs) with the same (or almost unchanging) input parameters or files, resulting in charging a significant burden on the platform. In other words, the same computing jobs lead to duplicate consumption computing and storage resources at an undesirably fast pace. To overcome excessive resource usage by such identical simulation requests, in this paper we introduce a novel framework, called IceSheet, to efficiently manage simulation data based on execution metadata, that is, provenance. The IceSheet framework captures and stores each provenance associated with a conducted simulation. The collected provenance records are utilized for not only inspecting duplicate simulation requests but also performing search on existing simulation results via an open-source search engine, ElasticSearch. In particular, this paper elaborates on the core components in the IceSheet framework to support the search and reuse on the stored simulation results. We implemented as prototype the proposed framework using the engine in conjunction with the online simulation execution platform. Our evaluation of the framework was performed on the real simulation execution-provenance records collected on the platform. Once the prototyped IceSheet framework fully functions with the platform, users can quickly search for past parameter values entered into desired simulation software and receive existing results on the same input parameter values on the software if any. Therefore, we expect that the proposed framework contributes to eliminating duplicate resource consumption and significantly reducing execution time on the same requests as previously-executed simulations.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.555-564
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2013
Innovative evolution in mobile devices along with recent spread of Tablet PCs and Smart Phones makes a new change not only in individual life but also in enterprise applications. Especially, in the case of medium-large mobile applications for large enterprises which generally takes more than 3 months of development periods, importance and complexity increase significantly. Generally Agile-methodology is used for a development process for the medium-large scale mobile applications, but some issues arise such as high dependency on skilled developers and lack of detail development directives. In this paper, S-MADP (Smart Mobile Application Development Process) is proposed to mitigate these issues. S-MADP is a service oriented development process extending a object-oriented development process, for medium-large scale mobile applications. S-MADP provides detail development directives for each activities during the entire process for defining services as server-based or client-based and providing the way of reuse of services. Also, in order to support various user interfaces, S-MADP provides detail UI development directives. To evaluate the performance of S-MADP, three mobile application development projects were conducted and the results were analyzed. The projects are 'TBS(TB Mobile Service) 3.0' in TB company, mobile app-store in TS company, and mobile groupware in TG group. As a result of the projects, S-MADP accounts for more detailed design information about 'Minimizing the use of resources', 'Service-based designing' and 'User interface optimized for mobile devices' which are needed to be largely considered for mobile application development environment when we compare with existing Agile-methodology. Therefore, it improves the usability, maintainability, efficiency of developed mobile applications. Through field tests, it is observed that S-MADP outperforms about 25% than a Agile-methodology in the aspect of the required man-month for developing a medium-large mobile application.
A lot of organic wastes have been produced from diverse industries, they must be tested by the regulation of fertilizer control act if reuse the organic wastes for agricultural utilization. The regulation has had only two criteria; the content of organic matter and 8 heavy metals. This study was conducted to evaluation trace element (boron, cobalt, molybdenum, and selenium) and distribution of organic compounds with different classification for complement the regulation in 16 organic waste materials(62 samples) collected from different regions and industries. Contents of boron(leather industry sludge, $154.2mg\;kg^{-1}$; food company sludge, $57.1mg\;kg^{-1}$), cobalt(industrial area sewage sludge, $95.2mg\;kg^{-1}$; metropolitan sewage sludge, $22.9mg\;kg^{-1}$), molybdenum(metropolitan sewage sludge, $40.1mg\;kg^{-1}$; food company sludge, $16.8mg\;kg^{-1}$), selenium (fiber industry sludge, $28.1mg\;kg^{-1}$; leather industry sludge, $16.9mg\;kg^{-1}$; food company sludge, $15.9mg\;kg^{-1}$) were highest compare to the other organic wastes. Total PAHs contents were the highest in paper-mill manufacture($3,462ug\;kg^{-1}$), and among the 16 PAHs, naphthalene, phenanthrene, pyrene, fluoroanthene, Anthracene and acenaphthene were detected more clearly than others in all kinds of organic resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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