As development of exhibition, it has been an important issue to analyze exhibition for the next success of exhibition. A lot of existing researches have focused on the exhibitor's and visitor's satisfaction problem. However, the exhibitor's satisfaction and success of exhibition come from the analysis of exhibition in the network level. Booths composing exhibition are regarded as nodes in network, so the trace of visitors visiting booths can construct the arc of networks. The purpose of this study is to analyze the booth visiting pattern and components of network through social network analysis using data collected in the $17^{th}$ International KIDS & EDU EXPO for Children. This research is the first approach of network-leveled analysis of exhibition, and the result of network analysis is helpful to support the booth arrangement in next exhibition. Our analysis results the following implications. First, Booths with high degree centrality or betweenness centrality should be deployed in the wide space or corner of the exhibition hall. Finally, booths within a block should be deployed in the same space of the exhibition hall to provide convenience to the visitors and to enhance exhibition performance.
With NFC technology, visitors can easily enjoy exhibit-related information and services. The participating firms can accumulate the visitor data and build up networks with potential visitors. This paper is to report an implementation and operation case of an NFC-based exhibition support service which creates new value as above. For this objective, we introduce the issues in constructing NFC-based exhibition support service. Moreover, we analyze visitor behaviors based on the tag touch data collected, and calculate the economic values generated. The NFC-based exhibition support service in this paper was applied to Hyundai Motors' booth in the 2013 Seoul Motor Show. This paper concludes with implications for business operators that are interested in applying NFC technology to exhibition spaces.
In ubiquitous computing environments, users want to receive the robot services regardless of various physical status or devices such as time, place, various sensors, and high-performance servers. Thus, the ubiquitous service robots have to provide users with automated services according to situational information that they properly recognize. Beyond these problems, robot software has to establish a foundation to support the functions with the network infrastructure that are not able to be solved by a single independent resource. On the basis of a robot middleware that is capable of minimizing dependencies among hierarchy structures, the robot software also has to provide execution environment to control the flow of robot application services. In this paper, we propose a layered architecture to provide users with automated services through ubiquitous robots. The proposed architecture is based on CAWL (Context-Aware Workflow Language) and RSEL (Robot Services Execution Language). CAWL easily represents the flow of robot services from user application service levels, and RSEL is able to support the composition and reusability of robot services through abstraction of robot device services. In our experiments, we applied the proposed architecture to an example of "booth guide robot service".
본 논문에서는 현대인들의 일상생활 속 누적된 스트레스를 완화하고 사용자의 편의를 고려한 "아로마테라피를 지원하는 지능형 샤워부스" 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 적외선 온도 센서와 초음파 센서, 카메라를 통해 사용자의 신체 정보와 기분을 측정한다. 둘째, 측정된 사용자의 신체 정보를 반영하여 Linear actuator를 이용해 샤워기의 높낮이 및 수온을 자동으로 조절한다. 셋째, OpenCV와 앱 내에 만족도 평가를 통해 사용자의 기분에 따라 알맞은 아로마오일을 추천하고 이를 샤워기 필터에 주입한다. IoT기술과 연동된 샤워부스 시스템을 통해 사용자 컨디션에 맞춘 아로마테라피를 지원하여 현대인의 지친 심신 회복과 사용자 편의성이 증대될 것으로 기대된다.
1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.
Although the concept of "common sense" is often taken for granted, judging whether behavior or knowledge is common sense requires a complex series of mental processes. Additionally, different perceptions of common sense can lead to social conflicts. Thus, it is important to understand how we perceive common sense and make relevant judgments. The present study investigated the dynamics of neural representations underlying judgments of what common sense is. During functional magnetic resonance imaging, participants indicated the extent to which they thought that a given sentence corresponded to common sense under the given perspective. We incorporated two different decision contexts involving different cultural perspectives to account for social variability of the judgments, an important feature of common sense judgments apart from logical true/false judgments. Our findings demonstrated that common sense versus non-common sense perceptions involve the amygdala and a brain network for episodic memory recollection, including the hippocampus, angular gyrus, posterior cingulate cortex, and ventromedial prefrontal cortex, suggesting integrated affective, mnemonic, and social functioning in common sense processing. Furthermore, functional connectivity multivariate pattern analysis revealed that interactivity among the amygdala, angular gyrus, and parahippocampal cortex reflected representational features of common sense perception and not those of non-common sense perception. Our study demonstrated that the social memory network is exclusively involved in processing common sense and not non-common sense. These results suggest that intergroup exclusion and misunderstanding can be reduced by experiencing and encoding long-term social memories about behavioral norms and knowledge that act as common sense of the outgroup.
Purpose: The significance of the healthcare industry has grown exponentially in recent years due to the impact of the fourth industrial revolution and the ongoing pandemic. Accordingly, this study aimed to examine domestic healthcare-related patents comprehensively. Big data analysis was used to present the trend and status of patents filed in nursing. Methods: The descriptive review was conducted based on Grant and Booth's descriptive review framework. Patents related to nursing was searched in the Korea Intellectual Property Rights Information Service between January 2016 to December 2020. Data analysis included descriptive statistics, phi-coefficient for correlations, and network analysis using the R program (version 4.2.2). Results: Among 37,824 patents initially searched, 1,574 were selected based on the inclusion criteria. Nursing-related patents did not specify subjects, and many patents (41.4%) were related to treatment in the healthcare delivery phase. Furthermore, most patents (56.1%) were designed to increase effectiveness. The words frequently used in the titles of nursing-related patents were, in order, "artificial intelligence," "health management," and "medical information," and the main terms with high connection centrality were "artificial intelligence" and "therapeutic system." Conclusion: The industrialization of nursing is the best solution for developing the healthcare industry and national health promotion. Collaborations in education, research, and policy will help the nursing industry become a healthcare industry of the future. This will prime the enhancement of the national economy and public health.
지역축제란 지역기반창업기업들에게 매우 소중한 홍보 및 판매의 장이 될 수 있다. 그렇다면 지역축제의 서비스품질은 이들의 제품 판매 활성화에 직접적으로 기여할 수 있는가? 기존의 축제서비스품질과 관련된 연구에서는 축제서비스 품질의 관광산업적 성과에 주로 초점을 맞추었던 것과는 달리, 우리는 축제서비스 품질이 제품판매에 미치는 영향에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 선행연구 분석을 토대로 하여 우리는 "지역축제의 서비스품질은 지역이미지를 매개로 지역기반창업기업의 제품에 대한 소비자의 구매의도에 영향을 줄 것이다"라는 가설을 세우고 연구를 진행하였다. 그 결과 첫째, 축제서비스 품질은 구매의도에 직접적으로 영향을 주지 않았다. 공감성 차원을 제외할 땐 다른 차원은 모두 직접적 영향을 주지 않았다. 반면 축제서비스 품질의 각 차원은 확신성을 제외하고 지역 이미지를 매개로 구매의도에 유의미한 영향을 주었다. 그리고 구매의도는 구매행동에도 실질적으로 큰 영향을 미치고 있었다. 이를 통해 우리는 지역축제서비스품질은 지역이미지를 매개로 할 때, 지역기반창업기업의 제품판매에 영향을 미친다는 점을 확인할 수 있었다. 다만 영향은 직접적인 영향이 아니라 간접적인 영향이었다. 또한 지역이미지가 중요한 영향을 미치므로 지역이미지를 개선하기 위한 노력이 선행되어야 한다는 점을 제언할 수 있다. 더하여 지역축제서비스 품질의 향상은 지역기반창업기업제품 판매에 긍정적 영향을 준다는 점을 확인할 수 있었으며, 특히 공감성 차원이 영향을 많이 준다는 점을 또한 확인할 수 있었다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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