In order to implement the smart home environment, we need an intelligence service platform that learns the user's life style and behavioral patterns, and recommends appropriate services to the user. The intelligence service platform should embed a couple of effective and efficient data mining algorithms for learning from the data that is gathered from the smart home environment. In this study, we evaluate the suitability of data mining algorithms for smart home intelligent service platforms. In order to do this, we first develop an intelligent service scenario for smart home environment, which is utilized to derive functional and technical requirements for data mining algorithms that is equipped in the smart home intelligent service platform. We then evaluate the suitability of several data mining algorithms by employing the analytic hierarchy process technique. Applying the analytical hierarchy process technique, we first score the importance of functional and technical requirements through a hierarchical structure of pairwise comparisons made by experts, and then assess the suitability of data mining algorithms for each functional and technical requirements. There are several studies for smart home service and platforms, but most of the study have focused on a certain smart home service or a certain service platform implementation. In this study, we focus on the general requirements and suitability of data mining algorithms themselves that are equipped in smart home intelligent service platform. As a result, we provide a general guideline to choose appropriate data mining techniques when building a smart home intelligent service platform.
Amid the global movement to harness individual data and boost the data economy, MyData services that utilize personal data are being implemented in earnest in the financial sector in Korea due to the government's active encouragement policy. To this end, MyData service providers must have a service system for business operators that collects and efficiently loads personal information scattered in various financial institutions with individual consent, and comprehensively analyzes and provides it. The system must not only have strict security management capabilities, but also be built in a flexible form that takes into account future data scalability and additional services. In this paper, it has been proposed to be implemented the essential functions that MyData service system must have and the core functions that can manage the entire data life cycle from data collection, distribution to disposal in the form of a platform. In addition, the strengths of the platform structure were reviewed, and the effectiveness of the platform model was examined upon application.
Recently, with the widespread use of the Internet of Things (IoT), the service structure has been studied to interact with various service domains. A common way to interact with other service domains is to develop the APIs needed to interact on the platform. However, to use a common method, we consider many costs and resources as APIs can increase while adding connections from other service domains. To address this issue, we propose the design and implementation of a dynamic API platform. The proposed platform can dynamically create APIs when requesting service applications, depending on the target service domain. To demonstrate the feasibility of the proposed platform, we develop a COVID-19 weekly infection status, regional infection status, and vaccination status service using dynamic APIs from the Public Data Portal using the proposed dynamic API platform and Node-RED.
The purpose of this research is creating the visualization platform of the user interface to make able to be provide the demanded service while users communication with surrounding space in a smart city environment. This comes from the latest enhanced interface technology and social media, and it uses the shares information to support the proper interface environment according to a life style and spatial properties. "EzCity" which is the user interface platform suggested in this research, can control the enormous amount of public data for the smart city. The core module of user platform is made up with Public data module, Interface module, Visualization module and Service module. The role of this platform is to be provide "Geo-Intelligent Interface Service" for space users to access the data in easier and more practical interface environment. This reinforces the visualization process for data collecting, systematization, visualization and providing service. Also this will be expected to be the base to solve the problem which complexity and rapidly increasing amount of data.
This paper proposes a bridge model for data exchange and service invocation between OPRoS and ROS platforms, shows the validity of the proposed model via applications, and compares the proposed model with the OPRoS platform and the ROS platform using performance measures such as data exchange time and service response time. The proposed model operates independently of OPRoS and ROS Platforms using its configuration file with mapping information among the OPRoS data/service port and the ROS topic/service. The configuration file makes easy connections between OPRoS data/service and ROS topic/service without changing the source code of the platform and components.
스마트 항로표지의 서비스를 동일한 규격으로 제공하고 사용자 인증과 접근 권한을 관리하기 위해 서비스 플랫폼을 설계하였다. 서비스 플랫폼의 요구사항을 충족하기 위해 사용자 인증을 위한 OIDC 구현 오픈소스인 Keycloak을 사용하였으며 서비스 관리를 위해서는 S-100 객체 카탈로그 버전 관리 방안을 사용하였다. 내부 서비스 데이터를 S-100으로 규격화 하기 위해서는 내부 서비스 데이터는 JSON Schema를 사용하여 S-100 데이터로 매핑을 위한 최소 규격을 설계하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.163-175
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2024
This study conducts topic modeling analysis on four electric scooter sharing platforms: Alpaca, SingSing, Kickgoing, and Beam. Using user review data, the study aims to identify key topics and issues associated with each platform, as well as uncover common themes across platforms. The analysis reveals that users primarily express concerns and preferences related to application usability, service mobility, and parking/accessibility. Additionally, each platform exhibits unique characteristics and challenges. Alpaca users generally appreciate convenience and enjoyment but express concerns about safety and service areas. SingSing faces issues with application functionality, while Kickgoing users encounter connectivity problems and device usability issues. Beam receives overall positive feedback, but users express dissatisfaction with application usability and parking. Based on these findings, scooter sharing service providers should focus on enhancing application features, stability, and expanding service coverage to meet user expectations and improve customer satisfaction. Furthermore, highlighting platform-specific strengths and providing tailored services can enhance competitiveness and foster continuous service growth and development.
클라우드 서비스에 기반한 글로벌 플랫폼 솔루션 기업은 인공지능과 빅데이터 서비스를 킬러앱으로 발전시키며 기업의 산업 솔루션을 제공하며 이것은 기업의 비즈니스 밸류 체인에 큰 변화를 가져오게 할 것이다. 제조 생산의 최적화에서 디자인과 마케팅, 유통 등이 중요해 지고 SCM와 고객 데이터가 수평적으로 연결되어 관리가 필요해지면서 기업의 모든 데이터도 하나의 플랫폼을 중심으로 데이터에 기반한 통합을 이루어 기업 의사 결정 모델을 구현하는 방향으로 발전하게 된다. 이러한 변화는 기업의 소셜, 모발 솔루션과 통합되는 디지털 혁신을 리드하고 있다. 또한 기업은 다른 기술 경쟁력을 가진 기업의 기술, 플랫폼 솔루션과 Ecosystem 비즈니스 파트너로 융합하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 산업과 지역의 경계를 넘어 새로운 에코시스템 마켓플레이스를 만들고 있다.
In order to implement e-trade infrastructure through the radical innovation of trade process, e-trade platform which is called 'uTradehub' has been developed for three years. After pilot operation of this platform in 2007, the formal service of e-trade such as logistics, customs and foreign exchanges had been provided in 2008. However, the usage of e-Trade platform is not the level of users' satisfaction because trade-related communities have not actively participated into e-trade platform and several functions with users requirements are necessary to develop additionally. In this regard, there are strong demands to suggest some strategies for application and usage proliferation of e-trade platform. Therefore, this paper would like to evaluate the current status of e-trade platform service and usage by the theoretical consideration of preceding researches and practical analysis of statistical data. Then, it will explore several service improvement ideas in terms of system supplementation and integration, electronic documents standardization, radical change of using fee, global connection, user oriented education and advertisement.
The development of platform service based on the information and communication technology has revolutionized patterns of commercial transactions, driving the growth of global economy. Furthermore, the radical advancement of artificial intelligence(AI) presents the huge potential to innovate almost all the industrial and economic activities. Given these technological developments, the goal of this paper is to investigate AI's impact on the platform service innovation as well as its influence on the business performance. For the goal, this paper presents the review of the types of service innovation, the nature of platform services, and technological characteristics of leading AI technologies, such as chatbot and recommendation system. As an empirical study, this paper performs a multiple case study of Kakao Group which is the leading mobile platform service with the most advanced AI in Korea. To understand the role and effect of AI on Kakao platform service, this study investigated three cases, including chatbot agent of Kakao Bank, Smart Call service of Kakao Taxi, and music recommendation system of Kakao Mellon. The analysis results of the case study show that AI initiated innovations in platform service concepts, service delivery, and customer interface, all of which lead to a significant decrease in the transaction costs and the personalization of services. Finally, for the successful development of AI, this research emphasizes the significance of the accumulation of customer and operational data, the AI human capital, and the design of R&D organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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