The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.6
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pp.1343-1355
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1997
Full motion video data is the most effective data type that transmits information in multimedia enviornment. VOD service is system that uses network to transmit full motion video data interactively. Therefore VOD service system must satisfy the following requirements. First, it should transmit high quality full motion video. Second, it should be able to control a large quantity of full motion video. Third, a user should be able to retrieve the full motion vide effectively. However the existing VOD service system is established based n file system that not only does it have disadvantages in managment such as transaction control but also it is not suitable for distributed multimedia environment. The goal of this research is to build a VOD service system that provides high-quality full motion video assuming information retrieval. In order to mainly search video data's bibliographical information and to manage related information, VOD service system and DBMS system are to be closely related. Also, to transmit high quality full motion video data, we use MTP$^{TM}$(Media Transfer Protocol) developed by StarLight. MTP$^{TM}$ guarantees high bandwidth that is necessary to tansmit high quality full motion video data effectively. In other hand TCP/IP which is used for information search does not guarentee high bandwidth as that in MTP$^{TM}$. Therfore VOD service system that seraches information managed by DBMS and transmits requried full motion video data should control different kinds of protocol simultaneously. This paper describes the configuration of VODB system that has solved these problems, implementation and efficiency of data applied system.stem.
Fast developments of broadcasting technologies since 1990s enabled not only High Definition Television service providing high quality audiovisual contents at home but also mobile broadcasting service providing audiovisual contents to high speed moving vehicle. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) is one of the technologies developed for mobile broadcasting service, which has been successfully commercialized. One of the major technical breakthroughs achieved by T-DMB in addition to robust vehicular reception is an adoption of framework based on MPEG-4 System. It naturally enables integrated interactive data services by using Binary Format for Scene (BIFS) technology for scene description and representation of graphics object and Object Descriptor Framework representing multimedia service components as objects. T-DMB interactive data service has two fundamental limitations. Firstly, graphic data for interactive service should be always overlaid on top of a video not to be rendered out of it. Secondly, data for interactive service is only received by broadcasting channel. These limitations were considered as general in broadcasting systems. However, they are being considered as hard limitations for personalized data services using location information and user characteristics which are becoming widely used for data services of smart devices in these days. In this paper, the architecture of T-DMB hybrid data service is proposed which is utilizing broadcasting network, wireless internet and local storage for delivering BIFS data to overcome these limitations. This paper also presents hybrid BIFS technology to implement T-DMB hybrid data service while maintaining backward compatibility with legacy T-DMB players.
In this paper, we proposed a Proactive Application Service Engine (PASE) supporting tailor-made distributed application services based on the Distributed Object Group Framework (DOGF) efficiently managing distributed objects, in the viewpoint of distributed application, composed application on network. The PASE consists of 3 layers which are the physical layer, the middleware layer, and the application layer. With the supporting services of the PASE, the grouping service manages the data gathered from H/W devices and the object's properties for application by user's request as a group. And the security service manages the access of gathered data and the object according to user's right. The data filtering service executes the filtering function to provide application with gathered data. The statistics service analysis past data. The diagnostic service diagnoses a present condition by using the gathered data. And the prediction service predicts a future's status based on the statistics service and the diagnostic service. For verifying the executability of the PASE's services, we applied to a greenhouse automatic control application in ubiquitous agriculture field.
This paper presents a method for reliability analysis of the air-conditioner with service data. We explain how to acquire and analyze the service data and some problems in data analysis. We propose two procedures to analyze reliability of air-conditioner using operating time concept and predict the operating times by temperature and failure frequency. Finally, the prediction method for future service is studied by numerical example.
Purpose - Considering that the governments' official statistics on the optimum scale of the domestic service industry will be crucial in future, this study's results will be used as an important benchmark to develop and verify the parameters in the government's official statistics. Research design, data, and methodology - To identify the appropriate scale of Korea's service industry and its adequacy, I have determined them through estimation using a regression method involving panel data analysis on the panel data of 30 OECD countries. Results - The regression coefficient provided indications of being non-linear. This means that a U-shaped curve relationship exists-that is, the level of the economic growth leverage decreases along with the service industry's growth up to the level of 70.9% in terms of the Korean service industry's adequacy; it increases along with the service industry's growth at a level higher than 70.9%. Conclusions - While the current proportion of the size of the service industry among all industries in Korea stands at 50.7%, its proper proportion estimated by a regression analysis was 70.9%.
E-Card Service for Child Nutrition Program is one of the main public policy services nowadays. In case of inconvenience during the use of the e-cards, it is recommended to cooperate with related organizations in order to promptly handle and provide guidance, and thoroughly manage child feeding service such as hygiene, nutrition and kindness etc. To do so, it is very important to provide food service that meets local actual conditions and children's needs in a cost effective manner for the underage who are worried about the poorly-fed by understanding the pattern of child feeding e-card service. Hence. this paper aims to investigate how child feeding e-card service efficiently provides meals according to the local situation and children's needs through big data analysis and to propose a method of identifying welfare conditions according to the purpose of service with actual application examples. The results suggest that, first of all, this study is able to judge appropriateness of public institution's policy in a timely and repetitive manner through non-standard data analysis such as Naver News and transaction data. Secondly, this paper proposes a multi-layered analysis framework, which performs online open data analysis to detect policy issues, visualizes retrieval and preprocessing of real data, and performs abnormal pattern recognition. These will be worthy of reference to other similar projects.
One of the key success factors for the intelligent IT service which is characterized by personalization and automation, is to obtain relevant data from either sensors or data storage for reasoning, analyzing and forecasting. The availability of the open data sources such as public portal sites remarkably increases the efficiency and quality of the intelligent IT service. However, with the condition that not all data in the existing public or private sites are opened or have various types of openness, it prohibits the value of utilization. For these reasons, it is highly required to evaluate the extent of openness of data storage. However, there are only a few studies which explore the factors which affect the degree of data openness with respect to intelligent IT services. Hence, this study aims to propose an evaluation model including the indices to evaluate a process of opening data for the intelligent IT service from a viewpoint of data utilization process. The indices are applied to evaluate the actual multinational websites, which provide public data for verification. We also discuss the implications of the evaluation according to the results.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.1
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pp.105-115
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2021
In this paper, we surveyed the service system disclosed by the government and self-governing province to analyze the status of IoT data service. Survey conditions were focused on data generated from objects such as sensors, OpenAPI that can utilize the generated data and data having a data update cycle of less than 1 month. As a result of the survey, the ratio of IoT data to data released by the government, self-governing province and the private sector was only 1.2%. Therefore, in order to increase the utilization with the development of IoT technology, a dedicated organization that can manage the IoT data service is needed.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.3
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pp.17-21
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2017
In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.
There exist a number of studies pertaining to the determinants of customer satisfaction between low-cost and full-service carriers in the airline industry. Most studies measured service quality using SERVQUAL based on a survey method. This study offers a new perspective by employing a big data analytic approach using SNS data, which reflects the immediate response of customers as well as trends in real time. This study chose eight factors from TripAdvisor's customer review site as determinants of customer satisfaction and compared the differences between low-cost and full-service airlines. The factors analyzed were seat comfort, customer service, cleanliness, food and beverage, legroom, entertainment, value for money, and check-in and boarding. Additionally, ratings from domestic and foreign customers were compared. The findings show that customer service and value for money are significant factors in satisfaction with low-cost airlines while all variables except legroom and entertainment are significant for full-service airlines. The results show that SNS-based data and analysis of big data are important for improving decision-making effectiveness and increasing customer satisfaction in the airline industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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