Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.33-43
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2022
In this paper, we propose an ensemble model facilitated by multi-channel palm images with attention U-Net models and pretrained convolutional neural networks (CNNs) for establishing a contactless palm-based user identification system using conventional inexpensive camera sensors. Attention U-Net models are used to extract the areas of interest including hands (i.e., with fingers), palms (i.e., without fingers) and palm lines, which are combined to generate three channels being ped into the ensemble classifier. Then, the proposed palm information-based user identification system predicts the class using the classifier ensemble with three outperforming pre-trained CNN models. The proposed model demonstrates that the proposed model could achieve the classification accuracy, precision, recall, F1-score of 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61% respectively, which indicate that the proposed model is effective even though we are using very cheap and inexpensive image sensors. We believe that in this COVID-19 pandemic circumstances, the proposed palm-based contactless user identification system can be an alternative, with high safety and reliability, compared with currently overwhelming contact-based systems.
With the development of blockchain technology, play-to-earn (P2E) games, one of the decentralized applications (dApps), are receiving great social attention. P2E games are positively evaluated as areas with high growth potential based on blockchain technology, and at the same time, they are negatively evaluated as speculative as people can cash P2E game items in the form of cryptocurrency. In this situation, the purpose of this study is to investigate factors affecting the intention to use P2E games. Along with the discussion of hedonic system adoption, we consider the factors with perceived enjoyment, economic incentive, and social influence. In order to verify our research model, data were collected from 350 adults with P2E game experience or recognition, and a structural equation model was carried out. The analysis results find that perceived enjoyment and subjective norm have a significant positive effect on the intention to use P2E games, and economic incentive does not have a significant effect. In addition, peer influence and external influence have a significant positive effect on subjective norm. Drawing on these findings, we present several academic and practical implications for future research.
This study investigated through eye tracking what gaze path the audience searches through portal sites (Naver, Daum, Zoom, and Nate). As a result of the layout analysis according to the gaze path of the search engine, the four main pages, which can be called to be the gateway to information search, appeared in the form of a Z-shaped layout. The news and search pages of each site use an F-shape, which means that when people's eyes move from top to right in an F-shape, they read while moving their eyes from left to right(LTR), which sequentially moves to the bottom. As a result of analyzing through the heat map, gaze plot, and cluster, which are the visual analysis indicators of eye tracking, the concentration of eyes on the photo and head copy was found the most in the heat map, and it can be said to be of high interest in the information. The flow of gaze flows downward from the top left to the right, and it can be seen that the cluster is most concentrated at the top of the portal site. The website designer should focus on improving the accessibility and readability of the information desired by the user in the layout design, and periodic interface changes are required by investigating and analyzing the tendencies and behavioral patterns of the main users.
Recently, the technology of device-to-device(D2D) communication has been receiving big attention to improve the system performance since the amount of high quality/large capacity data traffic from smart phones and various devices of Internet of Things increase rapidly in 5G/6G based next generation cellular networks. However, even though the system performance of macro cells increase by reusing the frequency, the performance of macro user equipments(MUEs) decrease because of the strong interference from D2D user equipments(DUEs). Therefore, this paper proposes a dynamic channel management(DCM) scheme for DUEs to guarantee the performance of MUEs as the number of DUEs increases in next generation downlink cellular networks. In the proposed D2D DCM scheme, macro base stations dynamically assign subchannels to DUEs based on the interference information and signal to interference and noise ratio(SINR) of MUEs. Simulation results show that the proposed D2D DCM scheme outperforms other schemes in terms of the mean MUE capacity as the threshold of the SINR of MUEs incareases.
Smoke masks have attracted great interests and have been supplied widely for the improvement of the safety during fire evacuation. However, there is not sufficient research on the practical utility, certification status and easy-donning about commercial smoke masks, therefore it is difficult to determine the actual usefulness of the smoke masks. In this study, we conducted a survey on users' perceptions and experiences about the smoke masks, and investigated the status of certification of 54 commercial smoke masks. We also performed donning tests and examined degrees of discomfort for 4 types of the smoke masks. Although 22% of 235 respondents had experienced the smoke masks before the test, and 23% of the respondents did not know the smoke masks, 93% of the respondents expected that the smoke masks could protect users from fire smokes and toxic gases. It was found that 41% of the commercial smoke masks did not certify according to domestic or overseas performance standards. Most certification standards have not effectively regulated maximum wearing time for the smoke masks. Only ASTM E 2952 and KFIS 024 had specific standards for the maximum wearing time of 30 s. As a result of donning tests for 4 types of smoke masks, the wearing time of the hood-type mask and self-contained smoke mask exceeded 30 s, therefore these types of smoke masks might increase the required safe evacuation time. On the other hand, it was also found that short education about the donning could reduce the wearing time by 19% and numbers of improper wearing by 89%.
This study analyzed the patent status of the outdoor exercise equipment used primarily by the elderly. The purpose is to utilize the basic data obtained to promote the health of the elderly. The information on the patent was collected from KIPRIS, an information search service provided by the Korean Intellectual Property Office. The search term used was 'outdoor exercise equipment', directly related patents were selected, and a final 157 were analyzed. As a result of the analysis, first, patent registration began in 2007, and 2-3 patents were registered on average every year. Second, patents from the perspective of sports convergence that provide an exercise prescription system using wireless communication, such as the ability to generate electricity by operating a power generation module, providing information on the user's exercise amount, or preventing the loss and theft of weights and safety accidents due to their characteristics, were searched for. Lastly, patents related to exercise equipment that can provide user convenience and increase the frequency of use of exercise equipment were searched. The results of this study confirmed that outdoor exercise equipment is being developed more for the elderly and their convenience, and that companies and public institutions are showing increased interest in outdoor exercise equipment for the elderly. In addition to patent trends analysis, follow-up research in connection with exercise programs using outdoor exercise equipment is needed to develop practical and convenient outdoor exercise equipment in the future.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.43
no.3
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pp.307-319
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2023
This study aims to explain the key concepts and principles of text-based generative artificial intelligence (AI) that has been receiving increasing interest and utilization, focusing on its application in science education. It also highlights the potential and limitations of utilizing generative AI in science education, providing insights for its implementation and research aspects. Recent advancements in generative AI, predominantly based on transformer models consisting of encoders and decoders, have shown remarkable progress through optimization of reinforcement learning and reward models using human feedback, as well as understanding context. Particularly, it can perform various functions such as writing, summarizing, keyword extraction, evaluation, and feedback based on the ability to understand various user questions and intents. It also offers practical utility in diagnosing learners and structuring educational content based on provided examples by educators. However, it is necessary to examine the concerns regarding the limitations of generative AI, including the potential for conveying inaccurate facts or knowledge, bias resulting from overconfidence, and uncertainties regarding its impact on user attitudes or emotions. Moreover, the responses provided by generative AI are probabilistic based on response data from many individuals, which raises concerns about limiting insightful and innovative thinking that may offer different perspectives or ideas. In light of these considerations, this study provides practical suggestions for the positive utilization of AI in science education.
Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
The widespread adoption of smartphones and advancements in internet technology have notably shifted content consumption habits toward video. This research aims to dissect the nature of videos posted on YouTube, the global video-sharing platform, to understand the characteristics of both produced and preferred content. For this study, dance was chosen as a specific subject from a variety of video categories. Data on YouTube videos associated with the term "dance" was compiled over three years, from 2019 to 2021. The investigation revealed a clear distinction between the types of dance videos frequently uploaded to YouTube and those that receive a high number of views. The empirical analysis of this study indicates a viewer preference for vlogs that provide insights into the daily lives of dance students, as well as for purpose-driven videos, such as those highlighting dance exam preparations or school dance events. Notably, the vlogs that attract the most attention are typically created by dance students at the college or secondary school level, rather than by professionals. Although the study was focused on dance, its methodologies can be applied to different subjects. These insights are expected to contribute to the development of a recommendation system that aids content creators in effectively targeting their productions.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.2
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pp.67-79
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2023
The bounce rate is the rate at which a user leaves immediately after visiting, and this study aimed to find out what attributes of a website affect the bounce rate. Web site evaluation items were defined as a total of 4 items and 27 evaluation attributes, including usability, information, service interaction, and technology, so that they can be commonly applied to venture companies in various industries through prior research. As a result of the study, 6 website attributes that affect the bounce rate were verified to be significant by discriminant analysis and decision tree analysis. Suggestions to reduce the bounce rate of venture business websites through this study are as follows. First, the path name of the website is displayed as mandatory and a pull-down menu function is added to facilitate movement to other pages. Second, it is good to expose core content that can attract users' attention in the form of a banner, and place internal link banners in the right place on sub-pages. Third, external links should be linked to a new window so that they do not leave the current page immediately so that they can be re-entered. Lastly, it is recommended to expose the contact information of the person in charge and consultation function as direct information for communication with customers, but if individual response is difficult, at least the consultation function must be added. These suggestions are expected to be of practical help in various fields such as website development, operation, and marketing. However, in special cases, a high bounce rate may be normal, so it should be considered according to the situation.
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