The aim of this study is to investigate the demographical differences in technostressors(cause technological stresses). Although previous studies have been conducted to investigate the factors that affect technostress, little studies have examined the differences in demographic factors. Therefore, this study empirically attempts to investigate how level of technostressors differ by demographic factors. Independent sample t-test was used to identify differences after dividing sample into two groups. The technostressors used in this work are work overload, life invasion, complexity of technology, job insecurity, pace of technological change. We found that, sex and position show a significant difference in pace of technological change. In the educational level, there is a difference between work overload. Work overload, life invasion, complexity of technology, and pace of change show differences in age group. In computer knowledge, there are differences in complexity technology, job insecurity, and pace of change. On the other hand, there is no difference in computer using hours. Conclusions and implications are discussed in final section.
Many dialysis modalities such as peritoneal dialysis (PD), hemodialysis (HD) and continuous hemofiltration or hemodialysis (CRRT) are available for the management of pediatric patients with acute renal failure (ARF). PD is a relatively simple, inexpensive modality and can be used in hemodynamically unstable patients. But, it may not be the optimal therapy for patients with severe volume overload or life threatening hyperkalemia. HD is the preferred modality for the treatment of severe volume overload, severe hyperkalemia, but it needs vascular access. Improvements in the HD equipment have allowed HD to be performend in small children. Recents technological improvements in CRRT therapies have enabled pediatric patients who are less stable to be treated. CRRT is becoming the preferred method of acute therapy in pediatric intensive care units. A sound knowledge of the underlying principles of dialysis and awareness of recent technological advancements in differnet dialysis modalities will hopefully result in improved management of children with ARF.
There have been technologically distorted naturalization and overzealous digital culture in the formation and development of digital society in Korea. While the suppressive aspects of the 'neo-'authoritarian control and regulation have been excessively centered on the Internet, the autonomous actions of online users from below, with regards to their roles in agenda-setting function, have been evolved as the political. This paper aims to investigate the specificities in the developmental mode of digital technology in Korean society since the mid-90s. In this paper, 'techno-surplus' depicts the state that the abnormal is embedded within a technological artifact beyond its receptive ability. 'Techno-surplus society' designates such an extreme case of specifying technological surplus. In fact, the term of 'techno-surplus society' can be used for a metaphor symbolizing our society, in which social distortion and abnormality caused by 'techno-surplus' have been quite frequently happening, in its comparison to a degree of normality in the institutional politics. This paper explores the local specificities of 'techno-surplus society', in which the regressive aspects have stand out as being more different from the technological developments in China, Japan and the U.S.
The purpose of this study is to approach information security from a more comprehensive perspective. Particularly, information countermeasures includes a technological tool for end users, thereby increasing the end users' technological stresses. Based on the technostress framework, we investigate a effect of security awareness training on technostress, and also examine a effect of technostress on the persistent security compliance. Results showed that security awareness training influenced on techno-overload and techno-uncertainty. We also found that techno-overload and techno-uncertainty have a significant effect on the persistent security compliance. Conclusion and implications are discussed.
Recently firms become largely changed because of rapid technological innovation and serious global competition. It induces job stress of workers and finally leads to job burnout. This study aims to find the effects of job demands and job resources on job burnout. Job demands contains role ambiguity, role conflict, role overload and job characteristics. Job resources contains job control and feedback, involvement in decision making, learning opportunity and social support. The result reveals that job demands raises job burnout and job resources decreases job burnout. And it reveals that the effects of job demands and job resources on job burnout differs slightly according to job categories.
The development of smart devices has affected employees' working environments and their lives. However, using smart devices is causing employees to experience technostress. This study aims to investigate the effects of technostress in using smart devices on usage intention in an organization. Moreover, the study investigates the effect of employees' stress-coping methods on the intention to use smart devices. This study posits familiarity, use innovativeness, role ambiguity, system vulnerability, technological limitation, and ubiquity as the antecedents of technostress. Data collected from 317 users who have experience in using smart devices in organizations are empirically tested against a research model using the PLS graph. Analysis results show that role ambiguity, system vulnerability, and technological limitation significantly influence technostress. Moreover, users take up emotion-focused coping behaviors because of technostress. Emotion-focused coping behaviors affect usage intention in organizations. However, technostress and problem-focused coping behaviors do not directly affect usage intention in organizations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.3683-3703
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2018
Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.3
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pp.134-141
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2007
It is crucial that the WRMSD is realized as a critical job-related diseases for the construction workers. It is caused by the characteristics of repetitive work, uncomfortable work methods and continuous unsuitable physical posture. The objective of this research is to evaluate the workload for the carpenters and structural steel workers. Investigation on the posture and behavior for the workers as well as personal sensitivity to the workload is conducted. The laboratory tests with graduate students are conducted to estimate inconvenience in terms of personal sensitivity to the workload. The results of this research will be used to perform the further researches on ergonomic and technological approaches to improvements of the hand-intensive tasks in the construction industry.
Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
Smart Structures and Systems
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v.32
no.3
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pp.179-193
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2023
This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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