The fourth Industrial Revolution, known as digital transformation, has made MZ generation to be the focus of the new consumer market, brought about the use of technological platforms a new consumption method. Currently, as various types of content collaboration are emerging that specifically targeting at the MZ generation. Content collaboration are considered an integration of content to create new values through co-existence and co-prosperity. This study identified the characteristics of collaboration of fashion brands from 2018 using literature and online news articles, and identified and classified through case studies of it determined movie content, game and virtual characters. By this research, it shown that collaboration with movie contents have increased the collaborative synergy by using the story in global media content. Collaboration with mobile games was generally used by young casual and sportswear brands. These brands which utilized characters from mobile games popular with to attract more teen consumers and strengthen brand awareness by adding values of high-technology and scarcity to the familiar images. In addition, collaboration with virtual characters has expanded value of the collaborative approach on expanding the range of advanced digital technology, from a promotional strategy during the distribution process through to the use of virtual models. As such, collaboration using the various types of content has developed beyond simple integration of identities among various areas, integrated products or brands that as a new value.
In this paper, we investigate the resource allocation problem in time-varying heterogeneous wireless networks (HetNet) with multi-homing user equipments (UE). The stochastic optimization model is employed to maximize the network utility, which is defined as the difference between the HetNet's throughput and the total energy consumption cost. In harmony with the hierarchical architecture of HetNet, the problem of stochastic optimization of resource allocation is decomposed into two subproblems by the Lyapunov optimization theory, associated with the flow control in transport layer and the power allocation in physical (PHY) layer, respectively. For avoiding the signaling overhead, outdated dynamic information, and scalability issues, the distributed resource allocation method is developed for solving the two subproblems based on the primal-dual decomposition theory. After that, the adaptive resource allocation algorithm is developed to accommodate the timevarying wireless network only according to the current network state information, i.e. the queue state information (QSI) at radio access networks (RAN) and the channel state information (CSI) of RANs-UE links. The tradeoff between network utility and delay is derived, where the increase of delay is approximately linear in V and the increase of network utility is at the speed of 1/V with a control parameter V. Extensive simulations are presented to show the effectiveness of our proposed scheme.
Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.
Background: 20(S)-ginsenoside-Rg3 (C42H72O13), a natural triterpenoid saponin, is extracted from red ginseng. The increasing use of 20(S)-ginsenoside Rg3 has raised product safety concerns. Methods: In acute toxicity, 20(S)-ginsenoside Rg3 was singly and orally administrated to Kunming mice and Sprague-Dawley (SD) rats at the maximum doses of 1600 mg/kg and 800 mg/kg, respectively. In the 26-week toxicity study, we used repeated oral administration of 20(S)-ginsenoside Rg3 in SD rats over 26 weeks at doses of 0, 20, 60, or 180 mg/kg. Moreover, a 4-week recovery period was scheduled to observe the persistence, delayed occurrence, and reversibility of toxic effects. Results: The result of acute toxicity shows that oral administration of 20(S)-ginsenoside Rg3 to mice and rats did not induce mortality or toxicity up to 1600 and 800 mg/kg, respectively. During a 26-week administration period and a 4-week withdrawal period (recovery period), there were no significant differences in clinical signs, body weight, food consumption, urinalysis parameters, biochemical and hematological values, or histopathological findings. Conclusion: The mean oral lethal dose (LD50) of 20(S)-ginsenoside Rg3, in acute toxicity, is above 1600 mg/kg and 800 mg/kg in mice and rats, respectively. In a repeated-dose 26-week oral toxicity study, the no-observed-adverse-effect level for female and male SD rats was 180 mg/kg.
The sharing economy (SE) describes an economic system in which consumers share a product or service via collaborative consumption. Reasonably, the SE receives much attention in the fashion industry as a sustainable form of consumption. However, a systematic review of the antecedents and outcomes of consumer participation in SE is limited by researchers' and practitioners' hindered understanding of what consumers expect and gain from the SE. This study offers a systematic review of the SE research conducted from January 2016 to July 2021 and proposes a conceptual model. In terms of antecedents, three factors, composed of nine categories and 153 variables, were identified: 1) consumer factors (80 variables), 2) platform/product factors (69 variables), and 3) environmental factors (4 variables). The outcomes included 14 variables divided into two categories: 1) positive outcomes (8 variables) and 2) negative outcomes (6 variables). The results provide recommendations for future research on applying the SE to the fashion sector. First, to more thoroughly investigating antecedents of consumer participation in fashion sharing, the research must focus on barriers and environmental factors, in addition to demographic and psychological variables. Secondly, research on the outcomes of participating in fashion sharing, including economic and social benefits, is needed.
Sanchez-Ramirez, Diana C.;Franklin, Richard;Voaklander, Donald
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제50권5호
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pp.311-319
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2017
Objectives: This article aimed to compare alcohol consumption between the populations of Queensland in Australia and Alberta in Canada. Furthermore, the associations between greater alcohol consumption and socio-demographic characteristics were explored in each population. Methods: Data from 2500 participants of the 2013 Alberta Survey and the 2013 Queensland Social Survey were analyzed. Regression analyses were used to explore the associations between alcohol risk and socio-demographic characteristics. Results: A higher rate of hazardous alcohol use was found in Queenslanders than in Albertans. In both Albertans and Queenslanders, hazardous alcohol use was associated with being between 18 and 24 years of age. Higher income, having no religion, living alone, and being born in Canada were also associated with alcohol risk in Albertans; while in Queenslanders, hazardous alcohol use was also associated with common-law marital status. In addition, hazardous alcohol use was lower among respondents with a non-Catholic or Protestant religious affiliation. Conclusions: Younger age was associated with greater hazardous alcohol use in both populations. In addition, different socio-demographic factors were associated with hazardous alcohol use in each of the populations studied. Our results allowed us to identify the socio-demographic profiles associated with hazardous alcohol use in Alberta and Queensland. These profiles constitute valuable sources of information for local health authorities and policymakers when designing suitable preventive strategies targeting hazardous alcohol use. Overall, the present study highlights the importance of analyzing the socio-demographic factors associated with alcohol consumption in population-specific contexts.
As food consumption pattern changes (reduced rice consumption and increased consumption of fresh vegetables), managing upland fields became a greater priority. However, the agricultural infrastructure projects have been focused on rice farming, and the infrastructure level to support dry fields cultivation is insufficient. The purpose of this study was to spatial distribution analysis of these dry fields with farm manager registration information. Using FRAGSTATS, we analyzed landscape indices (TA/CA, NP, PD, LSI, LPI, PLADJ, COHESION, CONNECT, AI) of farmlands in which farmers in 13 regions (Si or Gun) cultivated dry-field crops. As results of this analysis, the total area of the fields in Naju-si, Hampyeong-gun and Suncheon-si were found to be wider, but the average area of a patch in Youngam-gun, Hampyeong-gun and Jangseong-gun were wider than other regions. On average, each farmer had farmlands containing of 1.7~2.4 patches and cultivated crops in fields of 0.2~0.5 ha. Farmlands of Hampyeong-gun, Youngam-gun, Naju-si showed high values in adjacency indices, however the farmlands of Suncheon and Gwangyang showed fragmented distribution with low values in adjacency indices. These results of fragmentation analysis of farmlands could be used when we establish the plan of an agricultural infrastructure project or select places for a collaborative agricultural management business promotion project.
Sanchez-Ramirez, Diana C.;Franklin, Richard C.;Voaklander, Donald
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제51권1호
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pp.41-50
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2018
Objectives: To explore alcohol perceptions and their association hazardous alcohol use in the populations of Alberta, Canada and Queensland, Australia. Methods: Data from 2500 participants of the 2013 Alberta Survey and the 2013 Queensland Social Survey was analyzed. Regression analyses were used to explore the association between alcohol perceptions and its association with hazardous alcohol use. Results: Greater hazardous alcohol use was found in Queenslanders than Albertans (p<0.001). Overall, people with hazardous alcohol were less likely to believe that alcohol use contributes to health problems (odds ratio [OR], 0.46; 95% confidence interval [CI], 0.27 to 0.78; p<0.01) and to a higher risk of injuries (OR, 0.54; 95% CI, 0.33 to 0.90; p<0.05). Albertans with hazardous alcohol use were less likely to believe that alcohol contributes to health problems (OR, 0.48; 95% CI, 0.26 to 0.92; p<0.05) and were also less likely to choose a highly effective strategy as the best way for the government to reduce alcohol problems (OR, 0.63; 95% CI, 0.43 to 0.91; p=0.01). Queenslanders with hazardous alcohol use were less likely to believe that alcohol was a major contributor to injury (OR, 0.39; 95% CI, 0.20 to 0.77; p<0.01). Conclusions: Our results suggest that people with hazardous alcohol use tend to underestimate the negative effect of alcohol consumption on health and its contribution to injuries. In addition, Albertans with hazardous alcohol use were less in favor of strategies considered highly effective to reduce alcohol harm, probably because they perceive them as a potential threat to their own alcohol consumption. These findings represent valuable sources of information for local health authorities and policymakers when designing suitable strategies to target alcohol-related problems.
이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.
The transcoding is a method which converts a multimedia stream to an adaptive format, such as frame rate and resolution, that can be played in the mobile devices. Due to the heavy consumption of CPU power for transcoding, the server in charge cannot supply all streams requested from clients if it is already occupied by several streams. The load balancing among proxies is a common approach for solving such problem. In addition to collaborative works for load balancing, the mobility must be taken into account in the mobile environments. Thus, the wired-network based algorithm is not suitable for the streams service in the mobile environments. In this paper, we propose an alternative scheme for cooperative proxy architecture that considers the case in which mobile devices are moving over other zones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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