Organizations are attempting a digital transformation that converts physical business processing into virtual business processing. Through this digital transformation, organizations are overcoming time and space constraints and creating competitiveness. The digital transformation of this work environment has been accelerated as many organizations have implemented remote work due to the recent COVID-19 pandemic. This study focused on business process virtualizability, which is the result of the rapid digital transformation of the work environment. Business process virtualizability is the resulting quality, such as the suitability or excellence of business processing in a virtual environment. This research model is the effect of process, IT and organizational characteristics on business process virtualizability. As a result of the verification of people who have experienced remote work in a virtual environment, first, it was confirmed that, in terms of process characteristics, sensory requirements affect business process virtualizability, but relationship requirements, synchronism requirements, and identification and control requirements do not. Second, in terms of IT characteristics, it was confirmed that representation and reach affect business process virtualizability. Third, it was confirmed that, in terms of organizational characteristics, job autonomy affects business process virtualizability, but evaluation unfairness does not. This study found that representation and reach of IT had the most significant influence on business process virtualizability, job autonomy was next, and sensory requirements had the lowest influence. This presents practical implications for organizations to increase the success potential of business process virtualizability.
Fourth Industrial Revolution and COVID-19 pandemic have boosted the use of Government 24 app for public service complaints in the era of non-face-to-face interactions. there has been a growing influx of complaints and improvement demands from users of public apps. Furthermore, systematic management of public apps is deemed necessary. The aim of this study is to analyze the grievances of Government 24 app users, understand the current dissatisfaction among citizens, and propose potential improvements. Data were collected from the Google Play Store from May 2, 2013, to June 30, 2023, comprising a total of 6,344 records. Among these, 1,199 records with a rating of 1 and at least one 'thumbs-up' were used for topic modeling analysis. The analysis revealed seven topics: 'Issues with certificate issuance,' 'Website functionality and UI problems,' 'User ID-related issues,' 'Update problems,' 'Government employee app management issues,' 'Budget wastage concerns ((It's not worth even a single star) or (It's a waste of taxpayers' money)),' and 'Password-related problems.' Furthermore, the overall trend of these topics showed an increase until 2021, a slight decrease in 2022, but a resurgence in 2023, underscoring the urgency of updates and management. We hope that the results of this study will contribute to the development and management of public apps that satisfy citizens in the future.
Sehyeon Jang;San Kim;Se Jeong Kim;Sung Ran Yoon;Bo Ram So;Jung A Ryu;Jeong Min Park;Sung Keun Jung
Journal of Applied Biological Chemistry
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v.66
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pp.282-288
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2023
Due to the COVID-19 pandemic, the immuneenhancing health functional food market that protects our bodies from pathogens such as viruses continues to grow. In this study, we aimed to prove the Cheonggukjang, a high-nutrient food with high protein, fat, and dietary fiber content, as an immuneenhancing nutraceutical. Cheonggukjang water extract (CWE) increased the production of nitric oxide, reactive oxygen species, and cytokines such interleukin (IL)-6, IL-1β, and tumor necrosis factor-α without affecting viability in RAW 264.7 cells. Furthermore, CWE significantly upregulated the expression of inducible nitric oxide synthase and cyclooxygenase-2 in RAW 264.7 cells. CWE enhanced the phosphorylation of I kappa B kinase α/β and I kappa B (IκB)α, as well as the degradation of IκBα. CWE also induced increased phosphorylation of nuclear factor-kappa B p65 and facilitated the redistribution of p65 from the cytoplasm to the nucleus in RAW 264.7 cells. These findings suggest that CWE has potential as a health functional food material that can enhance the innate immune response.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.3
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pp.121-129
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2024
The rapid advancement of digital technology and the COVID-19 pandemic have significantly accelerated the growth of online commerce, highlighting the need for support mechanisms that enable small business owners to effectively respond to these market changes. In response, this paper presents a foundational technology leveraging the Online to Offline (O2O) strategy to automatically capture products displayed on retail shelves and utilize these images to create virtual stores. The essence of this research lies in precisely identifying and recognizing the location and names of displayed products, for which a single-class-targeted, lightweight model based on YOLOv8, named ESD-YOLOv8, is proposed. The detected products are identified by their names through feature-point-based technology, equipped with the capability to swiftly update the system by simply adding photos of new products. Through experiments, product name recognition demonstrated an accuracy of 74.0%, and position detection achieved a performance with an F2-Score of 92.8% using only 0.3M parameters. These results confirm that the proposed method possesses high performance and optimized efficiency.
Background: Although coronavirus disease 2019 is causing a variety of psychological problems for workers, there are few longitudinal studies on changes in workers' mental health by workplace intervention. This study aimed to evaluate the change in the prevalence of depression and anxiety according to the active involvement of the workplace. Methods: This study was conducted on 1,978 workers at a workplace who underwent a health screening from January 2019 to August 2020, and classified depression and anxiety disorders using a self-report questionnaire. After the first pandemic, the company stopped health screening, took paid leave and telecommuting, and conducted interventions such as operating its own screening clinic. To see if this workplace intervention affects workers' mental health, we conducted generalized estimating equations to compare odds ratio (OR). Results: In the pre-intervention group, 384 people (16.86%) had depression, and 507 people (22.26%) had anxiety disorder. Based on the OR before intervention, the OR of depression decreased to 0.76 (0.66-0.87) and the OR of anxiety disorder decreased to 0.73 (0.65-0.82). Conclusions: As a result of this study, it was confirmed that workplace intervention was related to a decrease in depression and anxiety. This study provides basic data to improve workers' mental health according to workplace intervention, and further research is needed according to workplace intervention in the future.
Hong hwan Ahn;Han Sol Lim;Seung Kyun Ra;Bong Gyou Lee
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.3
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pp.71-81
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2024
In response to the COVID-19 pandemic, the global airport industry is actively introducing 4th Industrial Revolution technology-based systems for quarantine and passenger safety, and test bed construction and prior verification using airport infrastructure and resources are actively being conducted. Analysis of recent cases shows that despite the changing travel patterns of airport users and the diversification of airport service demands, most testbeds construction studies are still focused on suppliers, and task prioritization is also determined by decision makers. There is a tendency to rely on subjective judgment. In order to find practical ways to become a first mover that leads innovation in the aviation industry, this study selected tasks and derived priorities to build testbeds from a service perspective that reflects various customer service needs and changes. Research results using the AHP analysis method resulted in priorities in the order of access transportation and parking services (29.2%), security screening services (23.4%), and departure services (21.8%), and these analysis results were tested in the airport industry. It shows that innovation in testbeds construction is an important factor. In particular, the establishment of smart parking and UAM transportation testbeds not only helps strengthen airports as centers of technological innovation, but also promotes cooperation with companies, research institutes, and governments, and provides an environment for testing and developing new technologies and services. It can be a foundation for what can be done. The results and implications produced through this study can serve as useful guidelines for domestic and foreign airport practitioners to build testbeds and establish strategies.
The COVID-19 pandemic highlighted the importance of remote education, yet the adoption rate of AI in the educational sector remains relatively low, and studies into learners' familiarity with using AI learning robots are scarce. In response, this study analyzes the factors influencing users' familiarity with AI learning robots in a smart learning environment tailored to the untact era. To this end, social big data analysis was used to examine changes in public perception and the frequency of mentions of smart learning and AI learning robots. The results showed that positive perceptions of smart learning significantly outweigh negative ones, reflecting the convenience and improved accessibility that technology brings to education. However, there is also a considerable negative perception attached to smartphone use, which is interpreted as reflecting concerns that smartphones may disrupt learning and bring other negative aspects of technology dependence. These results indicate mixed social concerns and expectations regarding the educational use of smart learning and AI technologies. The effective introduction and use of AI learning robots, especially in smart learning environments, necessitate considering these social perceptions. This study provides foundational data for the effective implementation and use of AI learning robots in smart learning environments and suggests the need for approaches that primarily consider users' familiarity and social perceptions in the development of educational technologies.
This study aimed to investigate the role of student immediacy in learning-related positive affective experiences in the technology-mediated education context. In particular, perceived social presence was expected to mediate the relationship between student immediacy and positive affect. Moreover, we hypothesized the moderating role of technology readiness in the relationship between student immediacy and perceived social presence. To test this hypothesis, a survey of approximately 500 undergraduate students who have attended non-face-to-face online courses was conducted. The results revealed that social presence fully mediated the relationship between immediacy and positive affect. That is, students who scored high on the immediacy scale tended to experience a greater level of social presence during online classes; consequently, they tended to demonstrate more positive affect. As expected, technology readiness moderated the relationship between immediacy and social presence. Unlike previous studies that mainly focused on instructor immediacy, the present study contributed to immediacy literature by empirically testing the positive effect of student immediacy on learning. Furthermore, this study revealed the potential importance of communication competence and its progress in predicting student participation and satisfaction, which could have been changed since the COVID-19 pandemic.
Since the COVID-19 pandemic, art content platforms have evolved into content venues for the holistic experience of art, which is distinct from offline experiences, and possesses unique characteristics that are no longer just auxiliary means of information delivery. The purpose of this study is to explore the direction of platform development for art content in order to revitalize art experiences in the era of the Fourth Industrial Revolution by analyzing functional utility cases of art content platform services both domestically and abroad. To achieve this, factors for analyzing the functional utility of art content platforms were extracted through literature research. Then, the functions and services of domestic and foreign art content platforms were categorized into three groups, and based on the analysis factors of 'interaction', 'reliability', 'convenience', and 'diversity' extracted from the literature, the development direction of art content platforms was examined through a service and function analysis. The significance of this study is that it analyzed the overall user experience online and the development direction of art content platforms through functional utility analysis. Through this, it aims to provide implications by analyzing the various utilization possibilities of art content platforms and the perspective of users who experience art in the media environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.5
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pp.97-104
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2024
As indoor air pollution has emerged as a social issue since the COVID-19 pandemic, pollution management in large-scale facilities has been recognized as an important task. For this purpose, this study proposes real-time pollution level detection using sensors and efficient control path setting using Dijkstra algorithm as key technologies. In addition, by introducing outlier determination algorithm and priority algorithm, we propose ways to increase the reliability of the data and enable efficient control work. The outlier determination algorithm describes the process of identifying and processing outliers based on sensor data in an environmental monitoring system. It describes in detail the process of averaging the recent 10 sensor data, calculating the Z-score to detect outliers, and removing and replacing the data determined to be outliers. The priority algorithm describes the process of establishing an efficient control path in consideration of the pollution level of each region. It suggests how to select the most polluted areas first and use them as a starting point to set the control path. In addition, it introduces an iterative process of detecting and responding to the pollution level in real time, which allows the system to be continuously optimized and to respond to environmental pollution. Through this, it is expected to increase the reliability and efficiency of the environmental monitoring system through outlier judgment algorithms and priority algorithms, thereby quickly identifying and responding to pollution situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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