The robot operation by teach playback is easy and was widely used for simple jobs performed by a simple robot manipulator. However, as robots and their control systems and tasks become more and more sophisticated, such a simple robot operation is no longer adequate and programming languages capable for the complicated systems and tasks are greatly needed. In this paper, a high-level robot-specific programming language, SAITEL, is presented. It is an interpreter, based on Assembly, and has form similar to BASIC. SAITEL is easy to use for people who are not skilled programmers, and provides the capability to define robot task very conveniently. SAITEL was implemented on a direct drive SCARA robot developed in the Samsung Advanced Institute of Technology, and proved to be very useful for the operation of SCARA-type robots. It can be used also for other types of robots by slight modification.
The purpose of this study is to examine factors affecting an individual's acceptance of mobile banking, which is a typical example of smartphone based self-service. We derive three personal traits(positive technology readiness, negative technology readiness and individual's expertise) as antecedent variables that affect intention to use mobile banking from previous studies, and adopt a technology readiness and acceptance model(TRAM) to investigate factors that determine an individual's intention to use mobile banking. TRAM, which integrates technology readiness index(TRI) into the technology acceptance model (TAM) in the context of consumer adoption of e-service systems, is adopted to examine personal traits influencing on the factors forming the attitude of mobile banking. The new findings of this study are as follows. First, individual's expertise and positive technology readiness(ptr) have significant effect on both perceived usefulness and perceived easy of use. However, negative technology readiness(ntr) has significant effect on only perceived easy of use.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.48-55
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2016
Conventional techniques for solving the noise problem have problems to generate different results, depending on the image size and weight values of the used masks, and they require many operations by using a complex formula. In this paper, we propose an image enhancement algorithm to solve the noise problem in a simple, yet easy-to-use way. For this purpose, we determined the difference between the noise of the two adjacent pixels for the horizontal and vertical, and for the two diagonal directions that each of the noise problem occurred, and then we got the average value of these pixel values. Then, we solve the noise problem by using the optimal average value in accordance with occurrence of the noise in the horizontal and vertical, and two adjacent pixels in a diagonal direction. As a result, we got the result that the noise solution in a simple, yet easy-to-use method to obtain a resultant image.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.412-419
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2022
The amount of digital text data is growing exponentially, and many machine learning solutions are being used to monitor and manage this data. Artificial intelligence and machine learning are used in many areas of our daily lives, but the underlying processes and concepts are not easy for most people to understand. At a time when many experts are needed to run a machine learning solution, no-code machine learning tools are a good solution. No-code machine learning tools is a platform that enables machine learning functions to be performed without engineers or developers. The latest No-Code machine learning tools run in your browser, so you don't need to install any additional software, and the simple GUI interface makes them easy to use. Using these platforms can save you a lot of money and time because there is less skill and less code to write. No-Code machine learning tools make it easy to understand artificial intelligence and machine learning. In this paper, we examine No-Code machine learning tools and compare their features.
Worldwide problem, due to the depletion of energy to power more efficient use of the same capacity to improvise for the use of LED brightness is growing. Recent advances in LED technology have lead to LEDs' widespread use in outdoor-signal applications, such as in traffic and railroad signals. Likewise, for large system design and production of issues leading to the simulation should be performed with less effort than to create a system that is reliable. In this paper a wide field of use to more accurately simulate a LED, and easy to use PSPICE can be used as general-purpose use of the LED device modeling. According to a particular LED, the device easy to use basic input variables to the values of library. In order to determine the behavior of the library to provide basic diode device, compared with PSPICE simulations confirm the accuracy of the simulation was performed.
The CINDER code has about 60 years of development history, and is thus one of the world's best transmutation computing codes to date. Unfortunately, it is complex and cumbersome to use. Preparing auxiliary input files for activation computation from MCNPX output and executing them using Perl script (activation script) is the first difficulty, and separation of gamma source computing script (gamma script), which analyzes the spectra files produced by CINDER code and creates source definition format for MCNPX code, is the second difficulty. In addition, for highly nonlinear problems, multiple human interventions may increase the possibility of errors. Postprocessing such as making plots with large text outputs is also time consuming. One way to improve these limitations is to make a graphical user interface wrapper that includes all codes, such as MCNPX and CINDER, and all scripts with a visual C#.NET tool. The graphical user interface merges all the codes and provides easy postprocessing of graphics data and Microsoft office tools, such as Excel sheets, which make the CINDER code easy to use. This study describes the VCINDER code (with visual C#.NET) and gives a typical application example.
Mobile easy payment is a term for using mobile devices to facilitate financial transactions. Mobile easy payment is a quickly emerging practice, supported by the dramatic increase of mobile phone or device users around the world. The purpose of this study is to classify user's group of the mobile easy payment service by their lifestyle based on I-VALS type and to investigate differences in usage behavior among the user groups. For empirical study, a questionnaire survey was carried out with users of mobile easy payment services using the Internet from June 7 to 10 in 2016. We conducted factor analysis for I-VALS, usage factors, satisfaction factors. We also performed cluster analysis for group classification, and analysis of variance, cross analysis to compare the different usage behavior among the user groups. In analysis results, first three cluster appeared including "ICT task-oriented group", ICT positive and socialities oriented group", "ICT leader-oriented group". Second, it was found significant differences among the clusters about factor of "easy of use", "securities", "universality", "satisfaction". Third, we showed that there were significant differences in time first used the service. Based on these findings, we provide practical implications. Results of our study can be expected to provide the basis of differentiated marketing strategy of mobile easy payment services.
The development of service-based software and web-based application aims for providing user-demand service. On-demand software is emerging for same reason. Software delivery models like on-demand software is expected to change the software industry as an important technical revolution with the firm's strategy. Few research, however, has been done on the on-demand software. While much research on ASP and SaaS focused on firm' use, this study intends to examine the intention of using on-demand software targeting personal user. The intention to use of on-demand software was empirically examined in terms of quality, user characteristics, usefulness, easy of use, and security. Results shows that usefulness and easy of use are most significantly related to the intention of using on-demand software. Other factors are also found to affect the intention to use of on-demand software. This study contributes to improve the understanding and interest in on-demand software and it is expected to spread widely for individual user.
Purpose The purpose of this study is to identify the determinants of non-use and the dynamic nature of non-use by the qualitative research methodology, grounded theory methodology, as part of identifying the nature of non-use. Design/methodology/approach We applied the grounded theory methodology to a total of 23 college students, including non-users who are not currently using them, users with low intention to use them, and users with high intention to use. We extracted the codes related to the use and proposed the non-use dynamics conversion process based on the coding results. Findings First, the use of information technology can also promote the frequency of use, but can also lead to the use of negative attitudes which would fall in the state of non-use. Second, the user may have both positive and negative attitudes toward the current information technology. Third, if usage is dominated by habits, it is not so easy to change persistent use into an unused state. Fourth, factors that determine the use of specific information technology can be a factor in determining nonuse. This study has contributed to understand the essence of non - use as well as the nature of use, overcoming limitations of quantitative research approach and confirming possibility of grounded theory method in information system research.
The accelerating growth in Technology-Based Self-Service (TBSS) today is giving rise to questions about the acceptance of such forms of service delivery by all kinds of consumers. Using the Technology Acceptance Model (TAM) and TBSS quality evaluation model as a theoretical framework, this study investigates the effects of perceived usefulness, perceived easy of use, enjoyment of users acceptance of TBSS and self-monitoring as a individual variable. The results lend support to the hypothesist. Implications for service practitioners as well as directions for future research are discussed.
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