International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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pp.302-309
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2023
This study aimed to develop a VR-based digital therapeutic intervention for the diagnosis and treatment of ADHD. The research combined medical data with virtual reality technology to develop an algorithm for ADHD diagnostic scales and implemented a VR-based digital therapeutic platform using a head-mounted display (HMD). This platform can be used for the diagnosis and treatment of ADHD in children and adolescents. Additionally, we four VR games were developed, including archery timing, Antarctic exploration, grocery shopping, and rhythm-based drumming(RBD), incorporating various psychiatric treatment techniques based on cognitive-behavioral therapy(CBT). To evaluate the usability of this digital therapeutic intervention, a group of experts specialized in counseling psychology participated in the study. The evaluations received highly positive feedback regarding the ability to access the system menu while wearing the HMD, the consistency of terminology used in menus and icons, the usage of actual size for 3D graphic elements, and the support for shortcut key functionality. The assessments also indicated that the games could improve attention, working memory, and impulse control, suggesting potential therapeutic effects for ADHD. This intervention could provide a daily treatment method for families experiencing financial constraints that limit hospital-based therapies, thereby reducing the burden.
Myung Sung Kim;Kyung Ho Jang;Young Min Kim;Joo Uk Kim
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.1
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pp.208-219
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2023
Recently, as mega-urbanization progresses, urban logistics centered on large cities is growing rapidly, and logistics transportation is increasing due to the lack of logistics infrastructure and the operation of a delivery system using cargo trucks in the city center. being cited as a cause. In order to solve this problem, domestic researchers are conducting research on the development of " Urban Underground railway Logistics System" that minimizes the initial infrastructure construction cost by utilizing the existing urban railway facilities in the city. Therefore, this paper analyzed the usage environment of the actual urban railway station to which the system will be applied in order to derive candidates for the test bed selection of "Urban Underground railway Logistics System". The evaluation criteria for test bed candidate role selection were established, and the candidate group derived from the Brown & Gibson model was used to evaluate the candidate group and derive the candidate role. A review of the results was conducted to contribute to the establishment of a test bed for the " Urban Underground railway Logistics System" under development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.6
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pp.1545-1559
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2023
In the cloud environment, microservices are implemented through Kubernetes, and these services can be expanded or reduced through the autoscaling function under Kubernetes, depending on the service request or resource usage. However, the increase in the number of nodes or distributed microservices in Kubernetes and the unpredictable autoscaling function make it very difficult for system administrators to conduct operations. Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) supports resource management for cloud services through AI and has attracted attention as a solution to these problems. For example, after the AI model learns the metric or log data collected in the microservice units, failures can be inferred by predicting the resources in future data. However, it is difficult to construct data sets for generating learning models because many microservices used for autoscaling generate different metrics or logs in the same timestamp. In this study, we propose a cloud data refining module and structure that collects metric or log data in a microservice environment implemented by Kubernetes; and arranges it into computing resources corresponding to each service so that AI models can learn and analogize service-specific failures. We obtained Kubernetes-based AIOps learning data through this module, and after learning the built dataset through the AI model, we verified the prediction result through the differences between the obtained and actual data.
Rachmawati, Titi Sari Nurul;Widjaja, Daniel Darma;Kim, Sunkuk
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.4
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pp.497-508
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2023
Manual estimation of rebar quantities by contractors often yields discrepancies between projected and actual amounts used in the construction phase, leading to cost inaccuracies and potential logistical challenges. To address these issues, there is a clear need for a method that allows precise estimation of rebar quantities during the design phase. Such a method would enhance contractor competitiveness during project bids, promote accurate cost calculations, and avert superfluous rebar purchases on-site. Given that columns are the primary structural components in reinforced concrete(RC) buildings and necessitate considerable amounts of rebar, this study focuses on creating an automated algorithm for estimating column rebar quantities. An analysis of the accurate quantities obtained via the study and those derived from manual estimation reveals a discrepancy of 0.346 tons or 2.056%. This comparison affirms the proposed algorithm's efficacy in eliminating errors from overestimation or underestimation of rebar quantities. The practical implications of this study are significant for construction companies as it fosters efficient and precise estimation of rebar quantities, ensuring compliance with related specifications and governing regulations.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.659-666
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2023
Among the tools based on generative artificial intelligence, the possibility of using ChatGPT is being explored. However, studies that have confirmed what factors should be considered when using it educationally based on learners' actual perceptions are insufficient. Through qualitative research method, this study was to derive consideration factors when using ChatGPT in the education. The results showed that there were five key factors as follows: critical thinking on generated information, recognizing it as a tool to support learning and avoiding dependent use, conducting prior training on ethical usage, generating clear and appropriate questions, and reviewing and synthesizing answers. It is necessary to develop an instructional design model that comprehensively composes the above elements.
Jogyeongdan is an altar built by the Korean Empire within the burial grounds of Sijomyo(始祖墓), the Jeonju Lee clan, as a part of their posthumous respecting project. This site adheres to strict rules and formalities that are comparable to those of the royal tombs of the Joseon Dynasty, with its altars and monument House demonstrating construction techniques that hold high value in architectural history. This study compares and analyzes construction-related records such as Uigwe, Statements, and Figure, along with their historical context. Through this effort, the study explores in detail the original form of Jogyeongdan at the time of its construction and subsequent transformations in later periods. Findings showed that the Figure was drawed by Chae Yongsin and was only a blueprint prior to the construction; it was modified during the actual construction process. A part of Jogyeongdan project was carried out by demolishing four government office buildings that were closed because of the Gabo Reform in order to secure wood and roof tiles, among other materials. Additionally, concluded the Jaesil was by relocated Deokryudang from Samryeyeokcham. Further, instances of distinctive terminology usage were found related to construction materials in the Jogyeongdan Uigwe, which were not used in another Uigwe. These terms were distinguished in detail according to the locations in which the materials were used.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1675-1691
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2024
The metaverse is an emerging interactive domain that enables people to participate in an array of activities utilizing cutting-edge technologies. Generation Z perceives no substantial distinction between their virtual and actual identities, regarding the virtual world as an extension of reality. As an attempt to apply Bourdieu's theory of cultural taste and cultural capital to the area of the metaverse avatar, investigates the impact of users' cultural tastes on the avatars they create and experience in the metaverse. The research employed both focus group interviews and individual in-depth interviews with users of Generation Z. The study demonstrated that Generation Z users exhibit unrestricted engagement in the metaverse, although their behavior is significantly affected by their economic situation. One's cultural tastes, influenced by diverse interactions with their parents, greatly impact how they engage in cultural activities in the metaverse. Three categories were identified from the perception of avatars: Idealized Self-Representation Avatars, Atypical Self-Representation Avatars, and Integrated Self-Representation Avatars. Perceiving avatars as an extension of the self was associated with higher cultural capital. Participants held divergent perspectives on the metaverse, with certain individuals regarding it as a realm of imagination or a limitless arena for activities.
Jeongjoon Hwang;Young-Hyun Shin;Hyo-Sub Sim;Dohyun Kim;Dong-Guen Kim
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.51
no.4
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pp.497-514
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2023
Purpose: This study aims to estimate the demand for various public parking lots in Seoul by clustering similar demand types of parking lots and predicting the demand for new public parking lots. Methods: We examined real-time parking information data and used time series clustering analysis to cluster public parking lots with similar demand patterns. We also performed various regression analyses of parking demand based on diverse heterogeneous data that affect parking demand and proposed a parking demand prediction model. Results: As a result of cluster analysis, 68 public parking lots in Seoul were clustered into four types with similar demand patterns. We also identified key variables impacting parking demand and obtained a precise model for predicting parking demands. Conclusion: The proposed prediction model can be used to improve the efficiency and publicity of public parking lots in Seoul, and can be used as a basis for constructing new public parking lots that meet the actual demand. Future research could include studies on demand estimation models for each type of parking lot, and studies on the impact of parking lot usage patterns on demand.
This study examines the factors influencing the use of mobile food ordering applications and their impact on consumption behavior amidst recent societal changes. It re-evaluates the relevance of factors from the UTAUT2 theory in predicting customers' behavioral intentions. Additionally, the study explores the moderating effect of confidence in food safety measures (CFSM). Quantitative research methods are employed. A structured questionnaire that measures the psychological factors, behavioral intention, and actual usage of mobile food ordering applications was used to collect customer data. Regression and moderation analyses are conducted to test the hypotheses and examine the moderating role of CFSM. The findings reveal that performance expectation, effort expectation, and habit significantly predict customers' intention to use mobile food ordering applications. Moreover, for customers with high CFSM, social influence, facilitating conditions, and hedonic motivation add additional contributions to their behavioral intention. This study extends the UTAUT2 theory by applying it to mobile food ordering applications and examining the influence of CFSM. It identifies the specific factors that drive customers' intention to use these applications and highlights the importance of CFSM as a moderating factor. The findings offer theoretical insights and practical implications for researchers and practitioners in the mobile food ordering industry.
This study analyzes mobile media-based writing aspects in terms of behavior induction under the premise that the digital media environment is built around mobile. The actual space where the digital writes are performed is a separate platform. The platform facilitates interaction by providing tools and rules to provide infra and participate in a variety of participants. In a mobile environment, writing is done through social platforms. In digital media, images are no longer content that supplements text. On the contrary, the tendency to use text as subtitles has been strengthened to enhance the message delivery power of video. The following are the aspects of digital writing based on the platform or application of mobile media. Second is the generalization of "textual extension." Third, the expansion of the 'visual style' of text is obvious. The affordance of mobile media is based on perceived affordance. However, mobile media users are not just aware of and understand the information provided by the media's interface. The active use of media based on the transformation of behavioral induction should be understood as the result of the accumulation of numerous experiences of interactions driven by iteration of performance induced by behavioral induction. The future research, therefore, should be conducted in the direction of analyzing new usage patterns of mobile media instead of staying on the behavioral induction based on understanding the perceived behavioral induction of users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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