KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.13
no.1
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pp.1-16
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2024
Over recent years, 6 Sigma has become a key methodology in manufacturing for quality improvement and cost reduction. However, challenges have arisen due to the difficulty in analyzing large-scale data generated by smart factories and its traditional, formal application. To address these limitations, a big data-based 6 Sigma approach has been developed, integrating the strengths of 6 Sigma and big data analysis, including statistical verification, mathematical optimization, interpretability, and machine learning. Despite its potential, the practical impact of this big data-based 6 Sigma on manufacturing processes and management performance has not been adequately verified, leading to its limited reliability and underutilization in practice. This study investigates the efficiency impact of DX SS, a big data-based 6 Sigma, on manufacturing processes, and identifies key success policies for its effective introduction and implementation in enterprises. The study highlights the importance of involving all executives and employees and researching key success policies, as demonstrated by cases where methodology implementation failed due to incorrect policies. This research aims to assist manufacturing companies in achieving successful outcomes by actively adopting and utilizing the methodologies presented.
This study originated from recognition of importance of firefighters' decision-making in fire response, coupled with existing gap in research. By utilizing Q-methodology, the study aimed to categorize firefighters' subjectivity in fire response decision-making. Through this categorization, the study sought to highlight insights into the current technological and data limitations, as well as potential directions for future R&D in the field of firefighting. The findings of the study revealed that firefighters' subjectivity could be classified into three factors: "emphasis on direct information related to rescue," "emphasis on information related to the target property," and "emphasis on information related to command and coordination." The study theoretically confirmed that the subjectivity of firefighters' decision-making in fire response is partially influenced by their experiences and job. Additionally, the study's significance lay in its approach of collecting specific decision-making factors in fire response, moving beyond general theoretical models. Furthermore, from a policy perspective, the typification of decision-making factors contributed to connecting the identified data-based administrative needs from prior studies. Insights from the study emphasized the importance of leveraging on-site experience in Korea to aid decision-making, calling for the development of equipment and data collection methods that can rapidly and accurately assess on-site conditions.
Sang-Hyeak Yoon;Yoon-Jin Choi;So-Hyun Lee;Hee-Woong Kim
Information Systems Review
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v.22
no.4
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pp.75-92
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2020
As population and generation structures change, more and more customers tend to avoid facing relation due to the development of information technology and spread of smart phones. This phenomenon consists with efficiency and immediacy, which are the consumption patterns of modern customers who are used to information technology, so offline network-oriented distribution companies actively try to switch their sales and services to untact patterns. Recently, untact services are boosted in various fields, but beauty products are not easy to be recommended through untact services due to many options depending on skin types and conditions. There have been many studies on recommendations and development of recommendation systems in the online beauty field, but most of them are the ones that develop recommendation algorithm using survey or social data. In other words, there were not enough studies that classify segments based on user information such as skin types and product preference. Therefore, this study classifies customer segments using machine learning technique K-prototypesalgorithm based on customer information and search log data of mobile application, which is one of untact services in the beauty field, based on which, untact marketing strategy is suggested. This study expands the scope of the previous literature by classifying customer segments using the machine learning technique. This study is practically meaningful in that it classifies customer segments by reflecting new consumption trend of untact service, and based on this, it suggests a specific plan that can be used in untact services of the beauty field.
Yeon-Jeong Lim;Hyeonheui Ham;Mi-Hyun Lee;Woohyung Lee;Yong Hwan Lee
Research in Plant Disease
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v.30
no.2
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pp.194-198
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2024
Pathogens of fire blight can survive for a long time on pruning tools, etc., and fire blight can be spread through agricultural implements. In particular, in Korea, pruning is frequently performed to remove flowers, immature fruits, and succulent shoots, and this farm work is known to be a major factor of the spread of fire blight. Therefore, in this study, in order to completely sterilize pathogens on pruning shears, we verified the disinfection effect of disinfectants distributed domestically and used them to identify an effective disinfection method. When disinfecting by immersion after inoculating Erwinia amylovora TS3128 on the scissor blade, 70% ethanol and 1% and 0.2% sodium hypochlorite sterilized immediately 10 sec after immersion, while 30% chlorine dioxide showed little disinfection effect. When disinfecting by spraying, 70% ethanol sterilized bacteria 1 sec after spraying, but 1% and 0.2% sodium hypochlorite disinfected bacteria after 10 and 60 sec, respectively. After cutting the naturally disease occurring branches five and 100 times, the bacteria were not hardly sterilized in immersion treatment in 70% ethanol for 30 sec but perfectly disinfected over 60 sec. Considering these results, pruning shears should be disinfected by frequently immersing them in 70% ethanol for at least 60 sec during pruning work in the field.
Min Jae Cha;Don-Gwan An;Minsoo Kang;Hyue Mee Kim;Sang-Wook Kim;Iksung Cho;Joonhwa Hong;Hyewon Choi;Jee-Hyun Cho;Seung Yong Shin;Simon Song
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.7
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pp.647-659
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2023
Objective: The study was conducted to investigate the effect of correct occlusion of the left atrial appendage (LAA) on intracardiac blood flow and thrombus formation in patients with atrial fibrillation (AF) using four-dimensional (4D) flow magnetic resonance imaging (MRI) and three-dimensional (3D)-printed phantoms. Materials and Methods: Three life-sized 3D-printed left atrium (LA) phantoms, including a pre-occlusion (i.e., before the occlusion procedure) model and correctly and incorrectly occluded post-procedural models, were constructed based on cardiac computed tomography images from an 86-year-old male with long-standing persistent AF. A custom-made closed-loop flow circuit was set up, and pulsatile simulated pulmonary venous flow was delivered by a pump. 4D flow MRI was performed using a 3T scanner, and the images were analyzed using MATLAB-based software (R2020b; Mathworks). Flow metrics associated with blood stasis and thrombogenicity, such as the volume of stasis defined by the velocity threshold ($\left|\vec{V}\right|$ < 3 cm/s), surface-and-time-averaged wall shear stress (WSS), and endothelial cell activation potential (ECAP), were analyzed and compared among the three LA phantom models. Results: Different spatial distributions, orientations, and magnitudes of LA flow were directly visualized within the three LA phantoms using 4D flow MRI. The time-averaged volume and its ratio to the corresponding entire volume of LA flow stasis were consistently reduced in the correctly occluded model (70.82 mL and 39.0%, respectively), followed by the incorrectly occluded (73.17 mL and 39.0%, respectively) and pre-occlusion (79.11 mL and 39.7%, respectively) models. The surfaceand-time-averaged WSS and ECAP were also lowest in the correctly occluded model (0.048 Pa and 4.004 Pa-1, respectively), followed by the incorrectly occluded (0.059 Pa and 4.792 Pa-1, respectively) and pre-occlusion (0.072 Pa and 5.861 Pa-1, respectively) models. Conclusion: These findings suggest that a correctly occluded LAA leads to the greatest reduction in LA flow stasis and thrombogenicity, presenting a tentative procedural goal to maximize clinical benefits in patients with AF.
Mindfulness is the process of actively noticing new things. Today, companies have introduced and run mindfulness programs because the mindfulness has possible applications of productivity and innovation in corporation. However, role of mindfulness has not been clearly investigated in behavior research of Information System. The purpose of this study is to confirm the effects of mindfulness on technology acceptance process. Based on UTAUT Model, we examined how mindfulness in technology acceptance process moderate antecedent factors of acceptance intentions and use behavior. For empirical research, we conducted a survey on acceptance of smart watch of internet of things for employees of companies applying the mindfulness programs. then, we analyzed survey sample in empirical methodologies. Based on the empirical analysis, cognizance of alternative technologies in mindfulness factors increased the impact of performance expectancy on acceptance intention. Novelty seeking in mindfulness factors increased the impact of effort expectancy on acceptance intention. Awareness of local context in mindfulness factors decreased the impact of social influence on acceptance intention. engagement with technology in mindfulness factors increased the impact of facilitating conditions on use behavior. This study suggests academic implications and practical implications based on the results of the research. The implications will help to support and extend the theory of technology acceptance model while providing practical insights for IT acceptance by suggesting ways to utilize mindfulness in corporation.
In the information age, the rapid development of information technology provides people with an enriching experience yet also causes them harm because of information security (IS) issues. The IS of smartphones faces great challenges. Although many studies on IS awareness have been conducted, most of them have focused on PCs and do not consider the security issues of smartphones. In this study, we focus on those factors that affect IS awareness for both PCs and smartphones. We also analyze the differences in the impacts of certain factors on PCs and smartphones based on the proposed research model. The results are summarized as follows. First, the understanding of security technique, understanding of IS threat, and IS education have significant impacts on IS awareness for PCs and smartphones, while IS intention has a significant impact on IS awareness for PCs but not for smartphones. Moreover, IS policy has no significant impact on IS awareness. Second, PCs and smartphones show no significant differences in IS awareness, IS threat, and IS intention, but show significant differences in understanding of security technique, IS education, and IS policy.
Tourism products are intangible goods. Given this nature, tourist experience should be recorded and visualized through media, such as pictures, videos, and souvenir. Online platforms played the role of media given the growth of information and communication technology. Tourists post their travels for real-time documentation of their experiences, but they also tend to reminisce about past experiences that they posted on social media. Social media is not only a channel of self-presentation or a means of communication with other people, but it also serves as an archive of electronic records to bring back memories. Given this finding, we investigated the impact of social media on the autobiographical memory (recollection and vividness) of tourists and their intention to revisit a certain destination. The results showed social media interface and the impact of display quality on the recollection and vivid memory. The predictor of memory recollection of tourists is intention to revisit a destination. Social media is considered an archive of travel memory that indulges people to reminisce. Theoretical and practical implications were provided based on these results.
Recently, artificial intelligence (AI)-enabled products and services such as smartphones, smart speakers, chatbots are being released due to advances in AI technology. Thus researchers making effort to reveal that consumers' intention to adopt AI-enabled products. Yet, little is known about the intended adoption of AI-enabled products. Because most of studies has been not consideredthe perceived utility value of consumers for each attribute by classified based on the characteristics of AI-enabled products. Therefore, the purpose of this study is to investigate the difference in importance between attributes that affect the intention to adopt of AI-enabled products. For this, first, identified and classified the attributes of AI-enabled products based on IS Success Model of DeLone and McLean. Second, measured the utility value of each attribute on the adoption of AI-enabled products through conjoint analysis. And we employed construal level theory to see whether there are differences in the relative importance of AI-enabled products attributes depending on the temporal distance. Third, we segmented the market based on the utility value of each respondent through cluster analysis and tried to understand the characteristics and needs of consumers in each segment market. We expect to provide theoretical implications for conceptually structured attributes and factors of AI-enabled products and practical implications for how development efforts of AI-enabled products are needed to reach consumers need for each segment.
As smart phones, tablets, and other digital devices become more pervasive, theoretical arguments around digital divide, which has previously focused on "access," is now expanding to effectively "utilize," actively "produce" and "share" information. Such discussion is significant because the impact on inter-personal and social networks depends on how digital divides are used, which can then recreate or exacerbate social inequality structures. This study examines the effect of individual's social relations and two types of social capital (i.e., bonding and bridging) on economic and socio-participatory usage of digital devices. An empirical analysis of dataset from 740 surveys reveals that the more horizontal the social relations of the individual, the more both bonding and bridging social capital increase. However, rather than the social relationship of the individual directly influencing the two types of digital device usage, it has an indirect effect on both economic and socio-participatory usage of digital devices. In particular, mediating effects of both bonding and bridging social capital exist in the case of economic usage of digital devices, whereas bonding social capital only has mediating effects on economic usage of digital devices. We discuss the role of social capital on digital devices usage and present the theoretical and practical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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