Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권3호
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pp.105-127
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2013
Information and Communication Technology (ICT) has become a vital instrument for delivering a number of services such as education, healthcare and public services. Community wireless networks are community-centric telecommunication infrastructure developed to provide affordable communication for those who live in remote areas. This chapter discusses the role of Nepal Wireless in achieving socio economic development of rural communities by facilitating affordable Internet access. We analyze the challenges Nepal Wireless faced and articulate on the approaches it took to address those challenges such as lack of technical skills, appropriate technology and funding, difficult geographical terrains, unstable political situation, and expensive devices. In addition, we address the success and failure factors of this community-based ICT4D approach in order to guide similar endeavors. We conclude the chapter by some suggestions for policy makers, community developers, and academicians.
There are many occasions on which the critical decisions should be made in software projects. Those decisions are basically related to estimating and predicting project parameters such as costs, efforts, and duration. The project managers are looking for methods to make better decisions. The decisions about project parameters are recommended to be performed based on historical data of Similar projects. The measures of the tasks in past projects may have different shapes of distributions. we need to add those measures to get a predicted project measures. To add measures with different shapes of distribution, we need to use Monte Carlo Simulation. In this paper, we suggest applying Monte Carlo Simulation for supporting decision makings in software project. We implemented best-fit case and scheduling estimations with Cristal Ball, a commercial product of Monte Carlo simulation and showed how the suggested approach supports those critical decision makings.
This paper presents an algorithm for recognizing surface mount device(SMD) IC pattern based on the error back propoagation(EBP) neural network and discrete cosine transform(DCT). In this approach, we chose such parameters as frequency, angle, translation and amplitude for the shape informantion of SMD IC, which are calculated from the coefficient matrix of DCT. These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Learning of EBP neural network is carried out until maximum error of the output layer is less then 0.020 and consequently, after the learning of forty thousand times, the maximum error have got to this value. Experimental results show that the rate of recognition is 100% in case of the random pattern taken at a similar circumstance as well as normalized training pattern. It also show that proposed method is not only relatively relatively simple compare with the traditional space domain method in extracting the feature parameter but also able to re recognize the pattern's class, position, and existence.
This study examines the policy direction and specific countermeasures for addressing possible port labour issues from the perspective of Just Transition which may be raised by closing coal fired power plants in Korea. Current energy transition policy and port labour policy in Korea are reviewed and case studies in the countries which has experienced closure of coal fired power plants are undertaken. Although it varies from country to country, a similar approach was found that the employment problem of coal fired power plant closures and measures based on Just Transition regime to mitigate the negative impacts that occur in the region are the key to successful transition. It is suggested that countermeasures for port labour should be institutionalized for providing stakeholders with legal stability covering labours not only directly employed by the plants but also employed in entities in the whole supply chains.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.113-120
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2024
Recently, case presentations using AI functions such as ChatGPT are increasing in many industrial fields. As AI-based results emerge even in the areas of images and videos, traditional animation production tools are in need of significant changes. Unreal Engine is the tool that adapts most quickly to these changes, proposing a new animation production workflow by integrating tools such as Metahuman and Marvelous Designer. Working with realistic metahumans allows for the production of realistic and natural movements, such as those captured through motion capture data. Implementing this approach presents many challenges for production tools that adhere to traditional methods. In this study, we investigated the differences between the cell animation workflow and the computer graphics animation production workflow. We compared and analyzed whether these differences could be reduced by creating sample movements using character rigs in Maya and Cascadeur tools. Our results showed that a similar cell animation workflow could be constructed using the Cascadeur tool. To improve the accuracy of our conclusions, we created large, action-packed short animations to demonstrate and validate our findings.
최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
This study investigates the main characteristics of Chinese automobile industry based on the technology learning, architecture theory and cluster. As a case study sample, we chose three most representative automobile firms from three main cities in China, FAW from northern part of China, SAIC from middle part of China, and BYD from southern part of China. According to the research findings, FAW has equipped self-production ability in virtue of political support but felled behind in future transportation due to lack of convergence with local cluster. In case of SAIS, similar phenomenon happened in spite of highest purchasing power of shanghai. BYD has achieved great quantum jump through the aggressive investment strategy in electric vehicle even though there are still many technological learning and experience to be cumulated. Overall, this research extends the current literature on key roles (technological learning, architecture, and cluster features) in the automobile industry growth by suggesting their crucial aspects in knowledge management and strategic planning to a newly emerging market, China, and sheds light on the relationship between regional characteristics and automobile growth.
This paper presents a factor-analysis based questionnaire categorization method to improve the reliability of the evaluation of working conditions without influencing the completeness of the questionnaire both in Taiwanese and Chinese construction enterprises for structural engineering applications. The proposed approach springs from the AI application and expert systems in structural engineering. Questions with a similar response pattern are grouped into or categorized as one factor. Questions that form a single factor usually have higher reliability than the entire questionnaire, especially in the case when the questionnaire is complex and inconsistent. By classifying questions based on the meanings of the words used in them and the responded scores, reliability could be increased. The principle for classification was that 90% of the questions in the same classified group must satisfy the proposed classification rule and consequently the lowest one was 92%. The results show that the question classification method could improve the reliability of the questionnaires for at least 0.7. Compared to the question deletion method using SPSS, 75% of the questions left were verified the same as the results obtained by applying the classification method.
As exporting countries are limited compared to the export market of civilian industries, an approach should be preceded by a comprehensive evaluation of the purchasing availability of exportable markets and the status of potential competitive markets, as well as an analysis of the technology related to weapons systems. Based on the case of K9 self-propelled howitzers, a leading overseas export weapons system, this research was conducted to clarify the process of selecting the export market for Korean defense products and to verify it using a survey of weapons systems experts. In particular, this study specifically suggested the methodology needed to select the final exportable market through the analysis procedures such as competition and similar weapons systems, key performance identification, and identification of export-oriented markets, while considering the characteristics of the Defense Industrial Products. Based on these analysis results, the government proposed a method of selecting a major export market to enhance the possibility of weapons exports by domestic defense companies. Therefore, the study results can be used as a basis for objectively assessing the priorities for exportable markets, considering the possibility of exporting weapons systems that are under research and development or will be improved in the future.
Objectives: Based on the concept of environmental justice, we developed an evaluation model for setting and adopting the direction of environmental health policy using environmental health indicators and statistics from the local governments of Seoul, including environmentally susceptible populations. Methods: We selected a total of 20 variables based on data officially released from national and local governments. After the classification of these variables into the five components of environmental pressure, environmental status, environmental disease, sensitive population, and socioeconomic status, a basic model was constructed to calculate the relative scores of the local governments. Results: The cumulative impact scores for assessment of environmental health status were similar to those of the environmental pressure and status components. The highest five cumulative impact scores fell between 114 and 147. Local government A reported the highest scores and had high environmental pressure, environmental status and socioeconomic status. In addition, the evaluation of the other four local governments indicated that they exhibited above average scores for environmental pressure and environmental status, two did so for environmental disease, and four for sensitive population. Conclusion: We constructed a model to evaluate the environmental health status of the local governments of Seoul based on cumulative impact scores under the concept of environmental justice. As an approach for studying environmentally vulnerable areas through relative ranking, this model was feasible for policy-setting. In addition, this approach would be an analytically useful tool for decision-makers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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