Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.1
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pp.77-89
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2023
The purpose of this study is to empirically confirm what is an important variable of organizational change by intelligent technology acceptance and whether is a difference in important variables in the organization level of acceptance of intelligent technology. Recently, business models using intelligent technologies such as chat-bots, self-driving cars, credit-prevention fraud, face recognition, and health-care are emerging. External situation factors such as artificial intelligence, big data, COVID-19, and the ESG management are changing the direction of a company's management strategy. This research method established a structural equation model. As a result of the analysis, we found that the leadership, organizational culture, and organizational cooperation variables had a positive effect on human resource development variables. Human resource development found a positive effect on the performance of intelligent technology. In addition, we found the independent variables of leadership, organizational culture, and organizational cooperation had partial mediating effects on the performance of intelligent technology. Each group of levels of intelligent technology found performance differences. The organizational culture variables appeared as important variables in all groups. On the other hand, the leadership variable appeared as an important variable in the middle and lower groups of intelligent technology. The theoretical background of this study is that the business theory was updated through artificial intelligence and intelligent technology theory. As a practical implication, the organization adopting intelligent technology is necessary to prepare a systematic plan for organizational culture change.
This work firstly aims to analyse the balance between tangibles and intangibles as well as among human capital, structural capital and relational capital of evaluation indicators for the research institutes in science and technology sector conducted in 2006, by adopting intellectual capital model. The research question of this work comes from that while the R&D activity can produce both tangibles and intangibles, there have no been methodologies to relevantly measure and rationally judge these, in particular, intangible performance. The result shows that the institute evaluation system in 2006 had given more weight on tangibles and structural capital than intangibles and other intellectual capitals such as human capital and relational capital, in comparison to the past evaluation system, even though, in principle, the current evaluation system has to deal with the intangible research performances as well as tangible ones in economic, social and cultural perspective. Finally, based on these analysis, I will try to suggest some policy directions for overcoming the deficits of indicators in institute evaluation system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.483-503
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2014
In this paper, human action recognition using pyramid histograms of oriented gradients and collaborative multi-task learning is proposed. First, we accumulate global activities and construct motion history image (MHI) for both RGB and depth channels respectively to encode the dynamics of one action in different modalities, and then different action descriptors are extracted from depth and RGB MHI to represent global textual and structural characteristics of these actions. Specially, average value in hierarchical block, GIST and pyramid histograms of oriented gradients descriptors are employed to represent human motion. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate them by KNN, SVM with linear and RBF kernels, SRC and CRC models on DHA dataset, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experimental results show our descriptors are robust, stable and efficient, and outperform the state-of-the-art methods. In addition, we investigate the performance of our descriptors further by combining these descriptors on DHA dataset, and observe that the performances of combined descriptors are much better than just using only sole descriptor. With multimodal features, we also propose a collaborative multi-task learning method for model learning and inference based on transfer learning theory. The main contributions lie in four aspects: 1) the proposed encoding the scheme can filter the stationary part of human body and reduce noise interference; 2) different kind of features and models are assessed, and the neighbor gradients information and pyramid layers are very helpful for representing these actions; 3) The proposed model can fuse the features from different modalities regardless of the sensor types, the ranges of the value, and the dimensions of different features; 4) The latent common knowledge among different modalities can be discovered by transfer learning to boost the performance.
We propose a novel framework for markerless camera-based games. By using a visual camera, our method may yield robust human body segmentation with high performance comparable to the segmentation using depth cameras. The edges of human bodies are detected by subtracting gradient backgrounds, and human body regions are segmented by the operations based on mathematical morphology. Collisions between detected regions and virtual objects are determined by finding the colliding time using intra-frame positions of virtual objects. Experimental results show that the proposed method may produce robust segmentation of human bodies, thereby and the collision responses are more accurate than previous methods. Therefore, the proposed framework can be widely used in camera-based games requiring high performance.
Probabilistic risk assessment (PRA) has improved its elemental technologies used for assessing external events since the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station Accident in 2011. HRA needs to be improved for analyzing tasks performed under extreme conditions (e.g., different actors responding to external events or performing operations using portable mitigation equipment). To make these improvements, it is essential to understand plant-specific and scenario-specific conditions that affect human performance. The Nuclear Risk Research Center (NRRC) of the Central Research Institute of Electric Power Industry (CRIEPI) has developed an HRA guide that compiles qualitative analysis methods for collecting plant-specific and scenario-specific conditions that affect human performance into "narratives," reflecting the latest research trends, and models for analysis of tasks under extreme conditions.
A key input for the assessment of Human Error Probabilities (HEPs) with Human Reliability Analysis (HRA) methods is the evaluation of the factors influencing the human performance (often referred to as Performance Shaping Factors, PSFs). In general, the definition of these factors and the supporting guidance are such that their evaluation involves significant subjectivity. This affects the repeatability of HRA results as well as the collection of HRA data for model construction and verification. In this context, the present paper considers the TAsk COMplexity (TACOM) measure, developed by one of the authors to quantify the complexity of procedure-guided tasks (by the operating crew of nuclear power plants in emergency situations), and evaluates its use to represent (objectively and quantitatively) task complexity issues relevant to HRA methods. In particular, TACOM scores are calculated for five Human Failure Events (HFEs) for which empirical evidence on the HEPs (albeit with large uncertainty) and influencing factors are available - from the International HRA Empirical Study. The empirical evaluation has shown promising results. The TACOM score increases as the empirical HEP of the selected HFEs increases. Except for one case, TACOM scores are well distinguished if related to different difficulty categories (e.g., "easy" vs. "somewhat difficult"), while values corresponding to tasks within the same category are very close. Despite some important limitations related to the small number of HFEs investigated and the large uncertainty in their HEPs, this paper presents one of few attempts to empirically study the effect of a performance shaping factor on the human error probability. This type of study is important to enhance the empirical basis of HRA methods, to make sure that 1) the definitions of the PSFs cover the influences important for HRA (i.e., influencing the error probability), and 2) the quantitative relationships among PSFs and error probability are adequately represented.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.23
no.2
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pp.165-176
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2021
To solve environmental problems, research and efforts are required to reduce leather waste that is generated in large quantities during the leather manufacturing process. Leatherboard is a plate-like material that is made by crushing leather waste, such as trimming or shaving scraps and mixing fibers, pulp, rubber, and adhesives. The aim of this study is to provide basic data on the localization of leatherboard manufacturing technology for outsoles, which are increasingly in demand due to their excellent performance and price competitiveness. Interviews with experts and related organizations were conducted to investigate the related global technology trends. Also, the performance of three products that can be used as reference materials were evaluated and compared. As part of the research and efforts to reduce the amount of leather waste generated, high-performance materials using leather waste were developed and commercialized by major western companies. In Korea, various efforts have been made since 2000, and some companies have produced leatherboard for interior uses. However, the amount of waste recycled relative to that generated is not large due to the limited demand. Natural leather soles perform better than leatherboard soles in all evaluation aspects. In the case of leatherboard, performance varied by manufacturer. German products showed flexibility resistance and dimensional stability, thereby meeting performance requirements. However, abrasion resistance and cleavage resistance were slightly below the required performance standards, and research and development is needed to improve performance in those areas. Currently, it is impossible to evaluate the performance of domestic products due to underdevelopment. However, if the development of process technology continues based on the performance evaluation results of the best leatherboard in the shoe industry, materials for outsoles will be able to be produced domestically with prices competitiveness while realizing natural leather materials performance to some extent.
Kim, Jang-Yeol;Minz, Laxmikant;Lee, Kwang-Jae;Son, Seong-Ho;Jeon, Soon-Ik
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.4
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pp.442-450
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2014
This paper is a study of the propagation characteristic of matching liquids in the skin-covered breast model. In order to evaluate the matching liquids, we investigated six kinds of matching liquids applied to proposed 1-D breast model from frequency range of 3~6 GHz. A uniform plane wave is projected / transmitted inside the multi-layered breast model. Then the propagation characteristics inside the model and the transmission loss of each matching liquids were analyzed. The studying method presented in the paper can be used in the breast cancer detection system, the field of cancer detection using human tissue and the field of other medical devices. This paper was applied to the breast cancer detection system. Consequently, these studies could be used to determine the suitable type of matching liquids for breast cancer detection system and to apply useful for performance analysis.
LBD-007, a newly developed recombinant human interferon alpha A, was at dose levels of 0, 3 $\times$$10^6$, 6 $\times$$10^6$ and 12 $\times$$10^6$ IU/kg/day administered subctaneously to pregnant Sprague-Dawley rats during the organogenetic period. Ethylenethiourea was used as a positive control. 2/3 of dams per group were subjected to caesarean section on day 20 of pregnancy and the remaining 10 dams per group were allowed to deliver. Effects of test substance on dams, embryonal development development of F1 fetuses, as well as growth, behaviour and mating performance of F1 offspring were examined. 1. No treatment-related changes in clinical signs, food consumption, body weight and necropsy findings of dams were observed.
In this paper, we propose a multi-agent system for assisting those who need help in taking objects around him/her. One may imagine this kind of situation when a person is lying in bed and wishes to take an object on a distant table that cannot be reached only by stretching his/her hand. The proposed multi-agent system is composed of three main independent agents; a vision agent, a robot agent, and a pass agent. Once a human expresses his/her intention by pointing to a particular object using his/her hand and a finger, these agents cooperatively bring the object to him/her. Natural communication between a human and the multi-agent system is realized in this way. Performance of the proposed system is demonstrated in an experiment, in which a human intends to take one of the four objects on the floor and the three agents successfully cooperate to find out the object and to bring it to the human.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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