International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.1-7
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2023
Since the first outbreak of COVID-19 in 2019, it has caused a huge blow to the restaurant industry. However, as social distancing was lifted as of April 2022, the restaurant industry gradually recovered, and as a result, interest in restaurant start-ups increased. Therefore, in this paper, big data analysis was conducted by selecting "restaurant start-up" as a key keyword through social media big data analysis using Textom and then conducting word frequency and CONCOR analysis. The collection period of keywords was selected from May 1, 2022 to May 23, 2023, after the lifting of social distancing due to COVID-19, and based on the analysis, the development of a restaurant start-up consulting chatbot service is proposed.
In the present paper, the data management of casting processes has been discussed. In order to construct a smart factory in the foundry industry, understanding of the whole casting processes has to be in the first place. Casting process data can be obtained at the kiosk operated by casting engineers and data acquired by sensors in the foundry facility. However, preprocessing of the casting process data must be carried out in order to analyze the casting process by the data. Techniques and some examples for data preprocessing in the foundry was introduced.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3892-3912
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2021
The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.
Objectives: This paper was prepapred to report airborne asbestos fiber concentrations in asbestos textile, brake-lining, commutator, and building materials manufacturing industries, and some other asbestos related industries in Korea from 1994 to 2006. Methods: Airborne asbestos data that have been sampled and analyzed in the above industries during 1994-2006 were collected. These data were reviewed to scrutinize the qualified data based on the records such as sampling and analyzed method and quality control procedures. All asbestos data were generated using the National Institute for Occupational Safety & Health (NIOSH) Method 7400. Results: Average concentration of asbestos fiber was 2.14 fibers/cc(0.02-15.6 fibers/cc) in the asbestos textile industry, 0.26 fibers/cc(0.01-1.01 fibers/cc) in the building-materials industry, 0.15 fibers/cc(0.01-0.93 fibers/cc) in the brake-lining manufacturing industry, and 0.14 fibers/cc(0.03-1.36 fibers/cc) in the commutator producing industry. For these industries, the percentage of samples of which asbestos fiber concentrations above the limit of exposure(0.1 fibers/cc) was 97.6% in the asbestos textile industry, 62.3% in the building-materials industry, 53.5% in the brake-lining manufacturing industry, and 34.3% in the commutator producing industry. Asbestos fiber concentration was below the limit of exposure in the gasket producing, petrochemistry, musical instrument producing industries, and the brake-lining exchange operations. Conclusions: Airborne asbestos fiber level in the asbestos textile, brake-lining producing, commutator and building-material producing industries was above the limit of exposure, but in the gasket producing, petrochemistry, musical instrument producing industries and the brake-lining exchange operations were below the limit of exposure.
중국에서의 빅데이터의 발전 과정은 비교적 짧아 10년 정도에 불과하다. 따라서 실제 생활에서의 구체적인 활용도는 높지 않으나, 공급망분야에서는 일부 성과를 보이고 있다. 공급망이 실제로 작동하는 과정에서 발생하는 각종 데이터를 효과적으로 분류·활용할 수 있다면, 공급망 운영 과정에서 발생하는 '채찍효과' 또한 개선될 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 공급망 협업 재고 관리 모델과 응용 프레임워크의 개발이다. 본 연구에서는 "채찍효과"가 가장 뚜렷한 소비 업종인 중국의 맥주 업계 공급 체인을 분석하였으며, 시뮬레이션 및 민감도분석을 위해 Vensim을 사용하였다. 본 연구의 모델을 적용한 결과 맥주 업계 공급 체인의 각 참여 주체의 재고변화가 적어지는 의미 있는 결과를 발견하였다. 또한 이러한 연구가 더 큰 데이터를 갖는 공급망 협업 재고관리모델에도 적용될 수 있는 가능성을 제사하고, 공급망 협업 재고관리모델에서 발생할 수 있는 문제점 및 대응방안을 제시하였다.
현재 코로나 확산과 더불어 데이터 3법 시행으로 디지털 헬스케어 산업이 성장할 수 있도록 산업체 및 정부가 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 의료분야 관련 법률의 개정과 안전한 의료 데이터 전송 방안이 필요하다는 주장이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 데이터 3법과 헬스케어와 관련된 법제도를 짚어본다. 법 제도적 및 기술적 측면에서 전략을 비교하여 법 제도적 이슈를 도출하고 기술적 측면에서의 전략적 방향성을 파악하여 시사점을 도출한다. 이를 기반으로 우리나라의 디지털 헬스케어 산업에 적합한 법 제도적인 전략을 제시하고, 안전한 비식별처리 및 데이터 전송 등의 기술적 방안의 개선 방향을 제안한다. 이러한 다각적인 관점으로 분석하고 접근한 본 연구는 디지털 헬스케어 산업뿐만 아니라 다양한 융합산업 확산에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
산업의 디지털 전환을 촉진하고 혁신을 가속화하고자 우리나라는 디지털 뉴딜 정책을 추진하고 있다. 그러나 엄격한 기존의 데이터 관련 법제 하에서는 디지털 뉴딜정책을 위한 산업계의 데이터 활용에 여전히 제약이 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 데이터 3법 개정안이 발의되었으나 실제로 산업계의 데이터 이용 활성화에 어떠한 영향을 미칠지에 대한 논의는 아직 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 데이터 3법에 대한 여론의 인식을 분석하여 데이터 3법 개정안의 시사점을 분석하고자 한다. 이를 위하여 데이터 3법 개정안과 관련 연구동향을 분석하고, 빅데이터 분석 기법을 이용하여 데이터 3법에 대한 인식을 분석하였다. 분석결과에 따르면 데이터 3법은 개정 취지에 부합하게 데이터 산업 활성화를 촉진하는 반면에 특정산업 분야에 치중될 우려가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 빅데이터 분석을 통해 시행 초기인 데이터 3법의 산업영향에 대한 온라인 인식을 분석함으로써 향후 개선방안에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
Information and Communication Technology (ICT) has revolutionized the world and has profound impact on the social and economic development of a country. Implementation, practice and accessibility of ICT is viewed as an integral part of any countries' strategy today. These new technologies are becoming popular due to their ability to produce, distribute and provide instant access to massive information in no time. ICT has pervaded almost every aspect of human endeavor that may include health, education, economics, governance, entertainment etc. Tourism is one such vital industry that find enormous application of ICT in its strategic and operational level, to promise long term benefits and enhance economic growth. Tourism industry in western world and some developed countries of Asia have applied ICT for more than 30 years, and have gained tremendous benefits. Nepal which is also growing as one of the favourite tourist destinations lacks proper implementation of ICT in this industry. In our study we examined how the ICT can play a vital role in developing the tourism industry of Nepal. This study is an exploratory research based on primary data collected from tourist visiting Nepal, supported by information from tour operators, government agencies, NGOs and INGOS. A framework is devised on the basis of data and information collected and finally, discussions elaborate on the prospect and challenges of implementation of ICT in tourism industry of $Nep{\grave{a}}l$.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.151-160
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2021
The purposes of this research were: 1) to analyze the confirmatory factors with the business operational model of entrepreneurs of small and medium enterprises (SMEs) in the textile and clothing industry, and 2) to verify the congruence of the model with the operational ways of the entrepreneurs of SMEs in the textile and clothing industry. The sample consisted of 500 small and medium enterprise entrepreneurs in the textile and clothing industry. This study was quantitative research and the instrument used to collect the data was a questionnaire. The data was analyzed using 1st order and 2nd order of confirmatory analysis (CFA). The findings of this research revealed that the model of SMEs in the textile and clothing industry was overall at a high level. Four main factors were used for the model of SMEs in the textile and clothing industry by their importance in descending order as follows: marketing mix (MM), collaboration network (CN), production inventory management (PIM), and creativity (CT). The results of verification of model congruence revealed the model of SMEs in the textile and clothing industry was fit and in accordance with the empirical data.
Data is indispensable for digital transformation of agriculture with the development of innovative information and communication technology (ICT). In order to devise and prioritize strategies for enhancing data competitiveness in the agricultural sector, we employed an Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis. Drawing from existing research on data competitiveness indicators, we developed a three-tier decision-making structure reflecting unique characteristics of the agricultural sector such as farmers'awareness of the data industry or awareness of agriculture among data workers. AHP survey was administered to experts from both agricultural and non-agricultural sectors with a high understanding of data. The overall composite importance, derived from the respondents, was rated in the following order: 'Employment Support', 'Data Standardization', 'R&D Support', 'Start-up Ecosystem Support', 'Relaxation of Regulations', 'Legislation', and 'Data Analytics and Utilization Technology'. In the case of experts in the agricultural sector, 'Employment Support' was ranked as the top priorities, and 'Legislation', 'Undergrad and Grad Education', and 'In-house Training' were also regarded as highly important. On the other hand, experts in the non-agricultural sector perceived 'Data Standardization' and 'Relaxation of Regulations' as the top two priorities, and 'Data Center' and 'Open Public Data' were also highly rated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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