Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.9
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pp.179-187
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2009
The national boundary's meanings turn to weak according to advent of Global enterprises. The place for design a product and marketing are separated to actual market. R&D is to the area where the knowledge activity is well, and low skilful product assembling is to the place the low wage is acceptable. It shows that the importance of net work structure. From early 90's, production system is diversified to markets where with the consumer as the central as multifarious items and creation new demands through consumer's participation into manufacturing process. This phenomenon show that logistics structures adapt to demand of technical variation, and the development of e-business with VAN(:value added network) and EDI(:Electronic data interchange) prove it. This study tried to analyze utilitarian assay about systems those land, sea, air logistics through documents research, and this study also present the direction of logistics system of airline company and goal of development on the based to the model of domestic airline company accordingly.
Fang, Lim Chian;Ayop, Zakiah;Anawar, Syarulnaziah;Othman, Nur Fadzilah;Harum, Norharyati;Abdullah, Raihana Syahirah
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.297-302
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2021
The development of various phishing websites enables hackers to access confidential personal or financial data, thus, decreasing the trust in e-business. This paper compared the detection techniques utilizing URL-based features. To analyze and compare the performance of supervised machine learning classifiers, the machine learning classifiers were trained by using more than 11,005 phishing and legitimate URLs. 30 features were extracted from the URLs to detect a phishing or legitimate URL. Logistic Regression, Random Forest, and CatBoost classifiers were then analyzed and their performances were evaluated. The results yielded that CatBoost was much better classifier than Random Forest and Logistic Regression with up to 96% of detection accuracy.
This study was conducted to propose a product planning prediction model using logistic regression algorithm to predict seasonal factors and rapidly changing product trends. First, we collected unstructured data of consumers in portal sites and online markets using web crawling, and analyzed meaningful information about products through preprocessing for transformation of standardized data. The datasets of 11,200 were analyzed by Logistic Regression to analyze consumer satisfaction, frequency analysis, and advantages and disadvantages of products. The result of analysis showed that the satisfaction of consumers was 92% and the defective issues of products were confirmed through frequency analysis. The results of analysis on the use satisfaction, system efficiency, and system effectiveness items of the developed product planning prediction program showed that the satisfaction was high. Defective issues are very meaningful data in that they provide information necessary for quickly recognizing the current problem of products and establishing improvement strategies.
A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.
The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.
The Kaes$\breve{o}$ng Industrial Park(KIP) is being developed in the region, as a collaborative economic development with South Korea. KIP construction started in June 2003, and in August 2003 North and South Korea ratified four tax and accountancy agreements to support investment. Pilot phase construction was completed in june 2004, and the KIP opened in December 2004. In the KIP's initial phase, 15 South Korean companies constructed manufacturing facilities. Three of the companies had started operations by march 2005. First phase plans envisaged participation by 250 South Korean companies from 2006, employing 100,000 people by 2007. Based on the 2009, 117 factories were employing approximately 41,000 north' workers and 1,000 south' staff. The industrial park is seen as a way for South Korean companies to employ cheap labour that is educated, skilled and speaks Korean which would make communication considerably easier. However the zone still faces a number of obstacles. In the view point of these obstacles, especially this study focused on the complementary issues for the improvement of trade goods management systems between South and North Korea. At the result of this study, it is suggested that, i) to establish portal system based on single window, ii) strengthen user-interface hands of logistic facilities, iii) stable foundations of trade and/or logistic management systems, iv) networking of IT infrastructure with South and North Korea, and so on.
The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.441-449
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2005
The purpose of this research is to present the improvement measure of lagging behind coastal shipping system to be a logistic hub-nation with a competitive edge. For this purpose, this research tries to find out major northeast asia environment factors and accordingly the effects of its. The effects of coastal shipping system's development strategy is analysed by structural equation model and multiple regression model. Research results show that three types of coastal shipping developing strategy(connected transportation system, structure of coastal shipping system, governmental support policy) will contribute much to be logistic hub-nation. The contribution effects is increasing cargo from strengthened feeder transport system and maximizing logistic service &minimizing logistic costs. From the result, some implications are derived as follow. First, familiar environmental balanced ocean-coastal transport system is required. Second the one-stop logistic service system is necessary to build excusive feeder port, and to establish Ro-Ro ship & high-speed ship, etc.. Third, governmental support policy and subsidy(tax exempted oil & various tax benefits) are required to bring up lagging behind coastal shipping system to be a logistic hub-nation with a competitive edge.
The purpose of this study is to future research directions for the e-logistics area in Korea. To this end this study collected journal papers published in the five Korean academic journals for the last 15 years. The contents analysis of the collected papers includes research topic, research strategies and methods used in the studies. The analysis suggests the four trends: First, management of E-logistics has been more actively studied than other topics; second, "E-commerce research journal" has published E-logistics related studies more than other journals; third, empirical research paradigm is dominant in this research area; last, questionnaire survey is a method most frequently used in this area. E-logistics research is attracting researchers' attention but more efforts are needed to diversify research topics and methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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