Tailored for wireless local area networks, the present paper proposes a cross-layer resource allocation scheme for multiple-input multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing systems. Our cross-layer resource allocation scheme consists of three stages. Firstly, the condition of sharing the subchannel by more than one user is studied. Secondly, the subchannel allocation policy which depends on the data packets' lengths and the admissible combination of users per subchannel is proposed. Finally, the bits and corresponding power are allocated to users based on a greedy algorithm and the data packets' lengths. The analysis and simulation results demonstrate that our proposed scheme not only achieves significant improvement in system throughput and average packet delay compared with conventional schemes but also has low computational complexity.
The purpose of this study was analyzed the factors of influencing toward attitude to death with dignity to hospice volunteers. The data was collected for 21 days from 14 March to 3 April 2010. Among a total of 220 cases of the questionaries, only 195 cases were used. To data were analyzed by factor analysis, independent t-test, one-way anova and logistic regression using PASW statistics 18.0. The results were as follows; The attitudes towards death with dignity according to general characteristics was high in those with will to agreed to the passive euthanasia than those opposite to the attitude factors, namely, acceptive, the right to decide, negative, and dereliction of duty attitude factors. Significant variables for effects of death with dignity were gender, acceptive attitude factor and dereliction of duty attitude factors. Given that main provider of human organs is the brain-dead and we don't have enough organ donation, death with dignity should be linked with activating policy of organ donation, while solving donation shortage problem. This way, constructing social implementation and sharing consciousness on organ donation, would be diluting the bio-ethic controversies.
The purpose of this qualitative study is to explore consumer behavioral trends, psychological characteristics and various cognitive types of Millennial Generation consumers, primarily in their 20s, who are familiar with sharing economy services based on the emerging social networking technology. Using Q methodology, this paper theoretically defines four and interprets via a social science perspective four different types of these young consumers who are skilled at state-of-the-art ICT equipment, devices or online networking services. Sharing economy services in Korea's academic and industrial services are influenced by government policy, and related research is relatively new. This study is focused on discovering unique psychographic characteristics called 'schemata' that include personal interest, preference, attitude, and opinion. On the basis of 40 Q-sorted data samples, the analysis examined 180 collected statements from meta-studies and interviews with 35 individuals born between 1997 and 1992. As a result, four consumer groups were identifies: Type 1 'Early majority', Type 2 'Laggard', Type 3 'Opinion leader', and Type 4 'Late majority'. The results of this research can be used to explore to study in greater detail the behavior and psychological aspects of Millennial General consumers'.
This study examined the consumer response of the current O2O service between service types. Previous studies mainly focused on the quality factor of O2O service or Technology Acceptance Model or extended TAM, This study is different from the fact that there are differences in factors that consumers consider important and consumer reactions by service type. It is also significant that we compared between representative food delivery services and car sharing services that are actively used among O2O services. As O2O service is closely related to consumer's life, this study chose three factors that the issue of personal information security and trust of intermediary platform companies, and finally subjective norm based on individuals and groups who are aware of new O2O service. To test hypotheses, data were collected and analyzed for 301 samples, focusing on delivery and car sharing service, As a result, the delivery service among the O2O services was more positive to attitude toward service in the consumer group with lower personal information security, trust in platform, and subjective norm than car sharing service. Based on these results, implications and future research directions were presented.
This study studies the policies and use cases of the government and the financial sector for artificial intelligence, and the future policy tasks of the financial sector. want to derive According to Gartner, noteworthy technologies leading the financial industry in 2022 include 'generative AI', 'autonomous system', 'Privacy Enhanced Computation (PEC) was selected. The financial sector is developing new technologies such as artificial intelligence, big data, and blockchain. Developments are spurring innovation in the financial sector. Data loss due to the spread of telecommuting after the corona pandemic As interests in sharing and personal information protection increase, companies are expected to change in new digital technologies. Global financial companies also utilize new digital technology to develop products or manage and operate existing businesses. I n order to promote process innovation, I T expenses are being expanded. The financial sector utilizes new digital technology to prevent money laundering, improve work efficiency, and strengthen personal information protection. are applying In the era of Big Blur, where the boundaries between industries are disappearing, the competitive edge in the challenge of new entrants In order to preoccupy the market, financial institutions must actively utilize new technologies in their work.
Recently, wireless networks have been pursuing multimedia data service as voice, data, image, video and various form of data according to development of information communication technology. It guarantees cell delivery delay of real time data in efficient real time multimedia data transfer. Also, it minimizes cell loss rate of non-real time multimedia data. In the wireless ATM, there are based on Asynchronous Transfer Mode(ATM). It implies that there are various service with difficult transmission rates and qualities in the wireless communication network. As a result, it is important to find out the ways to guarantee the Quality of Service(QoS) for each kind of traffic in wireless network. In this thesis, we propose an improved TCRM scheduling algorithms for transmission real-time multimedia data service in wireless ATM Networks. We appear real time multimedia scheduling policy that apply each different method to uplink and downlik to wireless ATM network. It can guarantee QoS requirements for each real time data and non-real time data. It also deals the fairness problem for sharing the scarce wireless resources. We solve fault of TCRM as inefficient problem of non-real data by using arbitrary transmission speed and RB(Reservation Buffer) through VC(Virtual Control) and BS(Base Station).
The purpose of this study is to establish a linkage between local forest human resources policies and the analysis of forest resource conditions in Gyeongsangbuk-do. In particular, the study aims to gather insights from students enrolled local formal education institutions through a demand survey and their opinions. These findings would serve as basic data for the formulation of medium- and long-term policies. According to the results of the analysis, all surveyed groups expressed a desire to pursue careers, entrepreneurship, or further school education based on their forestry majors. Among, the most important needs identified for local human resources, receiving training related to field practice and access to information emerged as paramount. In addition, it was observed that educational programs were conducted on weekends and during school vacations, with integration into the school curriculum to ensure participants not only benefit from self-development but also receive administrative support. A notable observation in the survey results was the absence of a network among forest professionals, signifying a key weakness within the forest sector in Gyeongsangbuk-do. The results of this study hold significant value in terms of analyzing and sharing the educational preferences of forest human resources in Gyeongsangbuk-do, thereby serving as basic research data for proposing policies. In the future, by expanding the scope to include case studies and forest human resource preference analyses through cooperation with other local governments and institutions, the research can contribute to the establishment of national-level policies for forest human resources on a broader scale.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.3
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pp.61-80
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2019
This study aimed to develop Research Data Management (RDM) Services in a domestic university library of Korea. In this study, elements and levels of RDM services are examined and in-depth interview was conducted with university researchers affiliated in Seoul National University, which has the largest amount of research fund among universities in Korea. Interview was conducted to analyze their data management practices and needs of RDM services. Interview results show researchers' lack of awareness toward Data Management Policy and data sharing obligations of funding agencies and academic journal publishers. Also, they had trouble managing research data systematically. However, many of the researchers understand the necessary of research data management and education of data management. Based on the interview result, service elements and contents are suggested for RDM services which is consisted of education services, professional consulting services, curation technical services. This study result will help to guide for the planning the future RDM service in university library of Korea.
The purpose of this study is to provide basic data on policy development using big data analysis and machine learning algorithms as part of preparing measures to prevent child abuse. In order to analyze big data for developing machine learning algorithms to prevent child abuse, frequency analysis, related word analysis, and emotional analysis were performed after defining academic databases and social network service data as big data. related words, and emotional analysis were conducted. As a result of the study, a preventive child abuse algorithm can be developed by preparing a data collection and sharing network system to prevent child abuse from the perspective of children affected by child abuse, perpetrators, and government authorities. Although it will be possible by institutionalizing infant self-esteem, depression, and anxiety tests with clues that depression and anxiety appear due to a decrease in self-concept in the characteristics of children affected by child abuse. We suggest that continuous progress of big data collection and analysis and algorithm development research to prevent child abuse, and expects that effective policies to prevent child abuse will be realized to eradicate child abuse crimes.
With the growing interest in the 4th industrial revolution and big data, various policies are being developed for facilitating the use of public open big data, which are leading to a wide range of added values created from use of such data. Despite the expanded requirements for public data disclosure and the legal system improvement, however, the use of public open big data is still limited. According to the literature review, there are studies on policy proposals for the government guiding directions for public open big data, but there is a lack of studies that handle the issue from the users' viewpoint. Therefore, this study aims to analyze the public open data ecosystem in Korea and to analyze public open big data through interviews with the providers (the government and public institutions) and users (private sector companies and citizens). This way, the study finds inhibition factors and facilitation factors, draws out issues and suggests solutions through a causal relationship analysis between each factor. Being a research on finding measures for facilitating both public big data release and use, this study has theoretical implications. In the meanwhile, the derived issues and alternatives provide practical implications also for stakeholders who are planning to facilitate release and use of public open big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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