Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
Park, Choong-Bum;Kwon, Ki-Jeong;Cha, Da-Ham;Choi, Hoon;Kim, Chum-Su
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.14
no.2
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pp.211-215
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2008
the data-centric publish/subscribe middle-ware is suitable for a communication environment in which various devices dynamically forms a network domain and same type of data are frequently exchanged. For this purpose, OMG has standardized DDS (Data Distribution Service) specification. In this study, we designed the RiTiCoM, data distribution service system that observes the OMG DDS (Data Distribution Service) standard specification and supports the automation of system management, and analyzed the performance and compared with the JMS.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.9
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pp.411-418
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2016
Learning analytic has been utilized to helps us to successfully complete the course by using the interaction of the teacher and the learner data generated from the teaching and learning support system. In other words, Learning analytic is a method in order to understand the activities of learners. In the learning analytic, the data model is needed in order to utilize the more useful for teaching and learning activities data. Therefore, in this study, we propose a user centric data model of learning styles and learning objects. This model is expressed by aggregating of user learning style, learning objects, and learning activities. The proposed model is significant that laid the foundation for analyzing the activities of the learners in course units.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2394-2406
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2016
ABE has become an effective tool for data protection in cloud computing. However, since users possessing the same attributes share the same private keys, there exist some malicious users exposing their private keys deliberately for illegal data sharing without being detected, which will threaten the security of the cloud system. Such issues remain in many current ABE schemes since the private keys are rarely associated with any user specific identifiers. In order to achieve user accountability as well as provide key exposure protection, in this paper, we propose a key-insulated ciphertext policy attribute based encryption with key exposure accountability (KI-CPABE-KEA). In our scheme, data receiver can decrypt the ciphertext if the attributes he owns match with the self-centric policy which is set by the data owner. Besides, a unique identifier is embedded into each user's private key. If a malicious user exposes his private key for illegal data sharing, his identity can be exactly pinpointed by system manager. The key-insulation mechanism guarantees forward and backward security when key exposure happens as well as provides efficient key updating for users in the cloud system. The higher efficiency with proved security make our KI-CPABE-KEA more appropriate for secure data sharing in cloud computing.
Kim, Cheiyol;Kim, Youngchul;Kim, Dongoh;Kim, Hongyeon;Kim, Youngkyun;Seo, Daewha
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1515-1527
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2016
With the growth of big data, machine learning, and cloud computing, the importance of storage that can store large amounts of unstructured data is growing recently. So the commodity hardware based distributed file systems such as MAHA-FS, GlusterFS, and Ceph file system have received a lot of attention because of their scale-out and low-cost property. For the data fault tolerance, most of these file systems uses replication in the beginning. But as storage size is growing to tens or hundreds of petabytes, the low space efficiency of the replication has been considered as a problem. This paper applied erasure coding data fault tolerance policy to MAHA-FS for high space efficiency and introduces VDelta technique to solve data consistency problem. In this paper, we compares the performance of two file systems, MAHA-FS and GlusterFS. They have different IO processing architecture, the former is server centric and the latter is client centric architecture. We found the erasure coding performance of MAHA-FS is better than GlusterFS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.43-57
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2022
In this paper, we propose a method of analyzing research papers published by researchers belonging to university departments in the field of disaster & safety for the scientometric analysis of the research status in the field of disaster safety. In order to conduct analysis research, the dataset constructed in previous studies was newly improved and utilized. In detail, for research papers of authors belonging to the disaster prevention and safety engineering type department of domestic universities, institution identification, cited journal identification of references, department type classification, disaster safety type classification, researcher major information, KSIC(Korean Standard Industrial Classification) mapping information was reflected in the experimental data. The proposed method has a difference from previous studies in the field of disaster & safety and data set based on related keyword searches. As a result of the analysis, the type and regional distribution of organizations belonging to the department of disaster prevention and safety engineering, the composition of co-authored department types, the researchers' majors, the status of disaster safety types and standard industry classification, the status of citations in academic journals, and major keywords were identified in detail. In addition, various co-occurrence networks were created and visualized for each analysis unit to identify key connections. The research results will be used to identify and recommend major organizations and information by disaster type for the establishment of an intelligent crisis warning system. In order to provide comprehensive and constant analysis information in the future, it is necessary to expand the analysis scope and automate the identification and classification process for data set construction.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.527-530
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2005
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크(sink) 노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되는데 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 한 가지가 Directed Diffusion이다. Directed Diffusion 은 싱크(sink)의 named data 질의 방송(diffuse)에 기반을 둔 라우팅 프로토콜(protocol)로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 중에 aggregation 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 패스를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입하여 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성 확인을 확인하고자 한다.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.3
no.1
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pp.75-87
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2004
The mobile industry is waking up to the reality that customers buy 'services', not technology. Thekey is to deliver a variety of differentiated services today and improve them as the advanced technology becomes available. In the increasingly data centric world of the future, the emphasis will be on the provision of a range of services audio, video, data and multimedia and of course speech. As we move closer to the realization of these mobile services in the conglomeration of converged networks, new challenges are being faced by the technology and application developers as well as the service providers to design, test and integrate new products and services. Functionalities like availability, scalability, performance and compatibility have become more important. This paper discusses the new test paradigms in the mobile networks, both from the applications and the protocols perspective.
The purpose of this study is to investigate the factors which influence on the propensity for pro-environmental consumer behavior. the data used in this study included 712 married women living in Seoul and Kwangju. Statistics used for data analysis were Reliability, t-test, one-way Anova, and Multiple Regression Analysis. According to the results of the regression, the relative importance of variables are in order of; pro-environmental behavior degree of reference group, residential district, ecological value orientation, economic value orientation, convenience-centric value orientation, type of dwelling, the adequacy of community resource, education experience of environment and their explanatory power totalled 30.35%. The result of this study coude be attributed to develop the environmental policy and education program to enhance of pro-environmental behavior. First, Economic approach and ecological approach toward the environmental affairs are not incompatible; indeed, they are may be related. I resume that both of two alternatives are useful to environment policy. And, environmental education be effectively related to pro-environment behavior, life-education and sysmatic support must be provided.
Purpose: This study proposes to derive the quality characteristics recognized by the consumer for the smart car. The study contributes to the policy of the country automotive industry. This study confirms the impact on the customer satisfaction from the quality attribute. This study provides the information necessary for the establishment and management strategies of the Korean auto industry. Methods: This study was conducted adequate theoretical research on the subject first. Kano presents a model for the kind of smart car technology. Set the operational definitions for measuring and developing the questionnaire. Subjected to statistical analysis using the collected data, and carry out analysis Kano. It interprets the results of the study on the basis of the data obtained through the analysis. Results: Directly related to safety smart car technology improves customer satisfaction. Conclusion: The quality characteristics are required for user-centric Smart car.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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