The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.77-85
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2024
In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.1
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pp.509-536
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2024
The purpose of this study is to develop a metadata AP for managing the person and organization name authority data in the National Debt Redemption Movement Digital Archive, a small-scale digital archive. The design principles and core metadata elements were derived by analyzing person/organization(group or corporateBody) metadata standards, implementation practices, and guidelines of libraries and archives, and mapped to the National Debt Redemption Movement person/organization name thesaurus data and the Wikidata Linked Metadata Model, resulting in 10 elements in the identification area, 14 elements in the content area, 8 elements in the relationship area, and 4 elements in the control area. A simple structure schema was applied so that it can be applied even in small organizations, and for interoperability, the schema was proposed with reference to DublinCore and SKOS schemes, and the applicability was confirmed based on actual data. The results of this study can be utilized as a basis for institutions that recognize the importance of data management but have difficulty in applying it in practice, when they want to prepare a system for managing their own authority data.
When cavitation noise occurs in ship propellers, the level of underwater radiated noise abruptly increases, which can be a critical threat factor as it increases the probability of detection, particularly in the case of naval vessels. Therefore, accurately and promptly assessing cavitation signals is crucial for improving the survivability of submarines. Traditionally, techniques for determining cavitation occurrence have mainly relied on assessing acoustic/vibration levels measured by sensors above a certain threshold, or using the Detection of Envelop Modulation On Noise (DEMON) method. However, technologies related to this rely on a physical understanding of cavitation phenomena and subjective criteria based on user experience, involving multiple procedures, thus necessitating the development of techniques for early automatic recognition of cavitation signals. In this paper, we propose an algorithm that automatically detects cavitation occurrence based on simple statistical features reflecting cavitation characteristics extracted from acoustic signals measured by sensors attached to the hull. The performance of the proposed technique is evaluated depending on the number of sensors and model test conditions. It was confirmed that by sufficiently training the characteristics of cavitation reflected in signals measured by a single sensor, the occurrence of cavitation signals can be determined.
Since COVID-19 crisis, health concerns and the need for interpersonal activities have driven many people to engage in leisure activities, which has naturally led to a steady increase in the participation rate of life sports. However, the start-up rate of sports facilities is decreasing and the closure rate is steadily increasing, and to survive in the over-competitive situation, sports facility operators need to develop and provide services with competitive advantages and come up with differentiated marketing plans. The purposes of this study were to (a) identify rapport-building behaviors for bring about relationship quality, customer satisfaction and customer trust, to a service provider in the sports leisure service environment (b) examine the ways in which customer satisfaction and customer trust induces positive behavior intentions in the sports leisure service environment, and (c) empirically verify the path of rapport- building behaviors through customer quality to continuance intention and WTPP(willing to pay premium price). The proposed conceptual model was empirically tested via structural equation modeling analysis using data collected from 350 adults who enjoy sports leisure services nationwide. Based on data analysis, firstly, attentive behavior, connecting behavior, courteous behavior, and information sharing behavior, were found to have a positive effect on relationship quality ,customer satisfaction and customer trust. Second, customer satisfaction was found to have a positive effect on both continuance intention and WTPP. Third, customer trust, a subcomponent of relationship quality, was found to have a positive effect on continuance intention, but not on WTPP. The findings of this study show that, first, rapport building with customers is important for sustainable growth management in the increasingly competitive sports and leisure service environment.
Boryeong Jeong;Minyoung Oh;Seung Soo Lee;Nayoung Kim;Jae Seung Kim;Woohyung Lee;Song Cheol Kim;Hyoung Jung Kim;Jin Hee Kim;Jae Ho Byun
Korean Journal of Radiology
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v.25
no.7
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pp.644-655
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2024
Objective: To develop and validate a preoperative risk score incorporating carbohydrate antigen (CA) 19-9, CT, and fluorine18-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET/CT variables to predict recurrence-free survival (RFS) after upfront surgery in patients with resectable pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Materials and Methods: Patients with resectable PDAC who underwent upfront surgery between 2014 and 2017 (development set) or between 2018 and 2019 (test set) were retrospectively evaluated. In the development set, a risk-scoring system was developed using the multivariable Cox proportional hazards model, including variables associated with RFS. In the test set, the performance of the risk score was evaluated using the Harrell C-index and compared with that of the postoperative pathological tumor stage. Results: A total of 529 patients, including 335 (198 male; mean age ± standard deviation, 64 ± 9 years) and 194 (103 male; mean age, 66 ± 9 years) patients in the development and test sets, respectively, were evaluated. The risk score included five variables predicting RFS: tumor size (hazard ratio [HR], 1.29 per 1 cm increment; P < 0.001), maximal standardized uptake values of tumor ≥ 5.2 (HR, 1.29; P = 0.06), suspicious regional lymph nodes (HR, 1.43; P = 0.02), possible distant metastasis on 18F-FDG PET/CT (HR, 2.32; P = 0.03), and CA 19-9 (HR, 1.02 per 100 U/mL increment; P = 0.002). In the test set, the risk score showed good performance in predicting RFS (C-index, 0.61), similar to that of the pathologic tumor stage (C-index, 0.64; P = 0.17). Conclusion: The proposed risk score based on preoperative CA 19-9, CT, and 18F-FDG PET/CT variables may have clinical utility in selecting high-risk patients with resectable PDAC.
This study examined the current status of the number of ships and marine officers in the coastal shipping in order to successfully solve the problem of the shortage of manpower. Then it forecast the number of costal ships by ship size and the demand of coastal marine officers by applying the crew quota of the Ship Personnel Act. In addition, The supply of manpower was predicted using the Markov model, reflecting the number of turnover and retirements by year, as well as the number of new entrants and incomer from ocean-going shipping. As a result of forecasts, the demand for coastal marine officers is forecast to increase from 6,057 in 2023 to 7,079 in 2030, and the supply is forecast to decrease from 5,771 in 2023 to 5,130 in 2030, showing that the manpower of shortage is worsening. This study analyzed the problem of the shortage of lower-level licensed coastal marine officers and objectively forecast the demand and supply of manpower through quantitative analysis. In order to resolve the manpower shortage, it was proposed to expand the training and supply of 5th and 6th grade low-level licensed coastal marine officers. This study will be able to provide useful data to solve the problem of shortage of manpower for coastal shipping.
The payload BioCabinet of CAS500-3 is designed for 3D stem cell differentiation, culture, and analysis utilizing bio 3D printing techniques in space. The 3D printing technique was initially developed for orbital use; however, it lacks separate validation for extreme launch vibration environments, necessitating a design that mitigates the launch load on the payload. This paper proposes a passive vibration isolator with a low-stiffness elastic support structure and high damping characteristics to reduce the launch loads affecting the BioCabinet. We explore the high-damping characteristics through the superelastic effects of SMA (Shape Memory Alloys) and a multi-layered structure incorporating viscoelastic tape. The effectiveness of the proposed vibration isolation system was confirmed via launch vibration tests on a qualification model.
This study identified factors related to the technological characteristics of conversational generative AI services and the user's task characteristics. Then, it analyzed the effects of task-technology fit on user satisfaction and continued use. The effects of trust, which represents the degree of users' belief in the information provided by generative AI, on task-technology fit, user satisfaction, and user continuance intention were also examined. A survey was conducted among users of various age groups, and 198 questionnaires were collected and analyzed using SmartPLS 4.0 to validate the proposed model. As a result of hypothesis testing, it was confirmed that language fluency and interactivity among technology characteristics and ambiguity among task characteristics significantly affect user satisfaction and intention to continue using via task-technology fit. However, creativity among skill characteristics and time flexibility among task characteristics did not significantly affect task-technology fit, and trust did not directly affect task-technology fit and intention to continue using, but only positively affected user satisfaction. The results of this study can provide meaningful implications for vendors who want to develop and provide conversational generative AI services or companies who want to adopt generative AI technology to improve business productivity.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.5
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pp.339-350
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2024
In construction sites, the engine of heavy machinery is tested by practitioners who manually adjust engine settings and directly measure the output. This process has consistently raised concerns regarding time costs and the risk of incidents. To address these issues, simulations of heavy equipment are conducted using Speedgoat and the Simulink API. However, due to the varying compatibility of different versions of Speedgoat hardware and Simulink API, engineers need to have a comprehensive understanding of various Simulink APIs. It is practically challenging for engineers, who must have a deep understanding of heavy equipment structures, to also possess programming skills including API usage. Thus, this paper proposes a tool that allows inputting configuration values for heavy equipment simulation and visually outputs and logs the simulation results. The proposed tool provides functionalities to deliver configuration values, such as engine settings of heavy equipment, to the simulator model and to monitor and log the resulting simulation outputs. These functionalities have been validated through scenarios. By using the developed tool, engineers are expected to reduce the burden of learning Simulink API and focus more on understanding the structure of heavy equipment. Additionally, it is anticipated that this tool will provide a more efficient and safer working environment for heavy equipment testing on construction sites.
The COVID-19 pandemic has affected various aspects of life, particularly affecting the learning, health, psychology, emotions, and daily routines of children and adolescents. The increasing number of counseling sessions related to depression and stress among this demographic highlights the urgent need for effective mental health management. This study investigates current mental care management services and proposes improvements by analyzing the mental health needs of Korean children and adolescents. From an evidence-based administrative perspective, the study examines the current status of emotional management, focusing on data from public institutions such as the Ministry of Education, the Ministry of Health and Welfare, and the Ministry of the Interior and Safety. We propose a three-phase service model: 1) data-driven emotional management services, 2) specialized services for vulnerable children and adolescents, and 3) mydata services for customized emotional management. Additionally, the study reviews relevant legal frameworks and issues, proposing directions for improvement to realize the proposed services. These services and legal considerations are expected to contribute to the effective implementation of emotional management policies for children and adolescents in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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