Incheon Port has been served as not only the center of the Yellow Sea and port for trade with China but also domestic gateway port for the metropolitan area, playing a professional role as the greatest domestic Port which processes a variety of items such as imported raw materials, bulk cargo, oil and gas and so on. This study was conducted based on step by step business process between port entry and departure of ship, and incurred cost according to port industry classification and performance on the port facility. Bulk cargo and general cargo such as grain, food, steel, scrap metal, wood, coal, LNG, LPG and oil etc., which have a vast majority of import goods, have been treated by 57,062 thousand tons and 7,409 thousand tons of container cargo were processed at Incheon Port in 2009. Bulk vessels and carriers moving items such as LPG, LNG and oil recorded 38,836 thousand won and full-container vessels recorded 11,001 thousand won as the amount of notified port facility usage fees in 2008.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.16
no.2
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pp.211-225
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2014
Globalization in the 21st century and development in the field of IT have caused rapid change in the practical site of fashion industry. Therefore, as colleges aim to produce professional technicians and experts in the applicable fields, they are strengthening professionalism and practicality more than ever before that can respond to the practical situation. In addition, owing to the reduction of population of academic students, colleges would search for specialty and structural innovation with the serious desire to establish new structural system to produce talented persons. Purpose of this study is to strengthen competition of colleges voluntarily, specialize themselves and maximize mutual benefit through cooperative relation with industrial businesses. Thus, this study would compare, analyze and investigate the curriculums of fashion designs in colleges for the plan of curriculum applicable for the industrial changes and corresponding business demand. Considering the result of questionnaires of industrial businesses, most of them would prefer the curriculum for 3 years to that for 2 years. Nowadays industrial businesses will require computerization ability much more than ever before besides the professional knowledge and technology in the field of fashion and it is also showed that education of personality in colleges would be considered to be important for the performance of the vocational duty. Especially, specialty and progressive participation in the curriculum would be strengthened during the education process of colleges. This study will be used for the establishment of specialty of colleges and development of curriculum of them.
In order to resolve the problems of traditional Enterprise Application Integration (EAI) for system integration and to establish flexible enterprise IT environments, Enterprise Service Bus(ESB) which have distributed architecture and support Service Oriented Architecture(SOA) has introduced. Particularly, JBI which developed by the Java Community Process is most widely used to implement ESB for advantages of Java technology. In ESB based on JBI, reliable message delivery is very important to ensure stability of services and systems because it is a message driven architecture. But, it is difficult to verify messages and trace messages when system fault or service error occurred because JBI specification is not enough to address them. In this paper we has proposed the Message Monitoring Framework for JBI-based ESBs which for using in monitoring messages efficiently. It provides foundations for gathering and tracing message-related information about component installation, message exchange, service deploy by using proxy-based change tracking and delegation mechanism for data processing. The proxy which used in our solutions collects data about message automatically when it changed, and the delegation mechanism provides users flexibility for data processing. Also, we describe the performance evaluation results of our solution which is acceptable. We expect to it enables users to ensure reliability and stability of the JBI-based ESB by systematic monitoring and managing messages being used to interact among components.
In existing cloud services, information security and privacy concerns have been worried, and have become one of the major factors that hinder the popularization and promotion of cloud computing. As the cloud computing infrastructure, the security of virtual machine systems is very important. This paper presents an immune-inspired intrusion detection model in virtual machines of cloud computing environment, denoted I-VMIDS, to ensure the safety of user-level applications in client virtual machines. The model extracts system call sequences of programs, abstracts them into antigens, fuses environmental information of client virtual machines into danger signals, and implements intrusion detection by immune mechanisms. The model is capable of detecting attacks on processes which are statically tampered, and is able to detect attacks on processes which are dynamically running. Therefore, the model supports high real time. During the detection process, the model introduces information monitoring mechanism to supervise intrusion detection program, which ensures the authenticity of the test data. Experimental results show that the model does not bring much spending to the virtual machine system, and achieves good detection performance. It is feasible to apply I-VMIDS to the cloud computing platform.
Research on group decisions and electroinc meeting systems have been increasing rapidly according to the widespread of Internet technology. Although various issues have been raised in empirical research, we will try to solve an issue on idea categorizing in the group decision making process of elecronic meeting systems. Idea categorizing used at existing group decision support systems was performed in a top-down procedure and mostly participants\` by manual work. This resulted in tacking as long in idea categorizing as it does for idea generating, clustering an idea in multiple categories, and identifying almost similar redundant categories. However such methods have critical limitation in the electronic meeting systems, we suggest an intelligent idea categorizing methodology which is a bottom-up approach. This method consists of steps to present idea using keywords, identifying keywords\` affinity, computing similarity among ideas, and clustering ideas. This methodology allows participants to interact iteratively for clear manifestation of ambiguous ideas. We also developed a prototype system, IIC (intelligent idea categorizer) and evaluated its performance using the comparision experimetn with other systems. IIC is not a general purposed system, but it produces a good result in a given specific domain.
Web Services have been utilized in a wide variety of applications and have turned into a key technology in developing business operations on the Web. Originally, Web Services can be exploited in an isolated form, however when no single Web Service can satisfy the functionality required by a user, there should be a possibility to compose existing services together in order to fulfill the user requirement. However, since the same service may be offered by different providers with different non-functional Quality of Service (QoS), the task of service selection for Web Service composition is becoming complicated. Also, as Web Services are inherently unreliable, how to deliver reliable Web Services composition over unreliable Web Services should be considered while composing Web Services. In this paper, we propose an approach on a QoS-aware Web Service selection for reliable Web Service composition. In our approach, we select and classify Web Services using Decision Tree based on QoS attributes provided by the client. Service classifier will improve selection of relevant Web Services early in the composition process and also provide flexibility to replace a failed Web Services with a redundant alternative Web Services, resulting in high availability and reliability of Web Service composition. We will provide an implementation of our proposed approach along with efficiency measurements through performance evaluation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.873-884
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2021
People are often motivated by money. The salary a worker is paid by his employer can have a great influence on his performance in the administration. The study aims to identify and measure the impact of collective bargaining on the income of employees in enterprises. Participants were given a questionnaire consisting of 21 observation variables with a 5-point Likert scale. Independent variables were measured from 1 "without effect" to 5 "strongly". Based on the literature review and results of interviews, a total of 285 questionnaires were sent to participants in 95 enterprises in three typical fields: industry, construction, textile, and garment; 255 of them met the standards and were subject to be analyzed. We use qualitative research methods combined with quantitative research methods. SPSS20 software is used to synthesize and analyze data. The results of Cronbach's alpha, Exploratory Factor Analysis (EFA) and Multiple Regression Analysis (MRA) identify, the objective for collective bargaining (MT), time to organize collective bargaining (TD), the competence of the parties of the collective bargaining (NL), collective bargaining organization process (QT) are positively correlated with the income of workers in enterprises; information provided for collective bargaining (TT) has a negative correlation with the income of employees in enterprises. Based on the findings, some suggestions have been given for collective bargaining to increase the income of employees in enterprises in Vietnam.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
Along with the rapid development of the economy, the urban scale has extended rapidly, leading to the formation of different types of urban function districts (UFDs), such as central business, residential and industrial districts. Recognizing the spatial distributions of these districts is of great significance to manage the evolving role of urban planning and further help in developing reliable urban planning programs. In this paper, we propose an automatic UFD division method based on big data analysis of point of interest (POI) data. Considering that the distribution of POI data is unbalanced in a geographic space, a dichotomy-based data retrieval method was used to improve the efficiency of the data crawling process. Further, a POI spatial feature analysis method based on the mean shift algorithm is proposed, where data points with similar attributive characteristics are clustered to form the function districts. The proposed method was thoroughly tested in an actual urban case scenario and the results show its superior performance. Further, the suitability of fit to practical situations reaches 88.4%, demonstrating a reasonable UFD division result.
Since the late 1990s, the Korean government has attempted to develop the Architectural Information System (AIS, SEUMTER), led by the Ministry of Construction and Transportation, in order to improve civil complaint convenience and administrative efficiency in architectural administration. Since then, for nearly 30 years, the Korean government has been continuously upgrading the SEUMTER system. Based on these advancement projects, it is now possible to conduct civil affairs through the Internet, and civil petitioners can file complaints with government offices without visiting and without documents. In addition, statistical work and performance management became possible in real time for civil servants. And recently, by clouding the SEUMTER system, intelligent services have become possible. In this paper, the development process of the SEUMTER was divided into four stages and evaluated, and the main success factors were derived. The main success factors of SEUMTER are 1) Promotion as a National Agenda - Leadership of the President and Ministers, 2) Outsourcing of Information System Development and Dissemination, 3) Overcoming Selfishness between Ministries - Integrating Building Permits System and Building Ledger Systems, 4) Continue to Promote Information System Advancement. Subsequently, three global diffusion strategies for SEUMTER were presented: 1) the Need to Establish Globalization Strategy: Linkage with Smart City Business, 2) Small and Medium-sized System Model Needed for Globalization and ODA, and 3) System Success Needs to be Publicized Internationally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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