Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.2
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pp.129-136
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2020
Recognizing finger movements have been used as a intuitive way of human-computer interaction. In this study, we implement an wearable device for finger motion recognition and evaluate the accuracy of several ML (Machine learning) techniques. Not only HMM (Hidden markov model) and DTW (Dynamic time warping) techniques that have been traditionally used as time series data analysis, but also NN (Neural network) technique are applied to compare and analyze the accuracy of each technique. In order to minimize the computational requirement, we also apply the pre-processing to each ML techniques. Our extensive evaluations demonstrate that the NN-based gesture recognition system achieves 99.1% recognition accuracy while the HMM and DTW achieve 96.6% and 95.9% recognition accuracy, respectively.
This study is, to the special company with corporate brand, to investigate the effect of its reputation, credibility and the similarity of business area on consumer's attitude toward its clothing products. It is another topic of the study to reveal statistical significance in comsumer's attitude when naming new product with two different brand strategy. The major findings of this study can be summarized as follows. First, there was positive relationship between corporate reputation and consumer's attitude toward new brand and also between corporate credibility and consumer's that. Second, corporate credibility is proven to be grown in proportion to company's reputation. In other words, a corporate credibility is grown with a corporate reputation. Third, the influence of similarity or fitness of business area has a positive effect on a attitude toward new brand. The case of use the new brand name, the variable had low effect on attitude toward new brand, comparing to the case of use the existing brand name but seems to be statistically significant. Fourth, comparing to the inclination toward company's product based on brand name, strategy of supporting brand extension is more effective than that of new brand name on evaluating company's reputation, credibility and the similarity of business area. Fifth, the similarity of business area and the interaction of brand name on the basis of the strategy of use the existing brand name(;brand extension strategy) and new one have significant effect on the inclination to a brand. When participating a new business, it is more effective that a company is extending its business where the similarity of business area is growing. For the case of low similarity, the brand-new strategy is proven to be effective.
The Internet has become a part of our lives. As the number of devices with Internet accessibility increases, users can use web services with those devices anytime, anywhere. Web contents on the web page can be delivered to user in various forms for various devices and users want to use seamlessly the contents with an appropriate device. Web browser extension is function to add features that are not supported by default browser. All browsers support extensions that provide the same services for cross-browser. In this paper, We proposed object migration architecture between heterogeneous browsers by expanding our proposed mechanism that identifies objects and the information of those objects to be migrated in the web page, extracts the object and creates object after migration. For this purpose, we analyzed the extension architecture of representative browsers and investigated necessary files to develop objects migration extension. In addition, We investigated how to send and receive message among files in each browser extension and the interaction mechanism among those files. Finally, We implemented the object migration mechanisms between heterogeneous browsers.
Banana is the eighth most important crop in the world designated by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO). In terms of production, it is the fourth most harvested crop following wheat, rice, and corn, considered to be a promising food source for mankind as it is not only scrumptious but also rich in nutrients. However, abnormal cultivation methods that mankind has invented to breed bananas is currently pushing them to the state of extinction. The aim of this study is to develop information-rich digital contents that can easily and intriguingly convey information about steadily but certainly increasing risk of banana extinction. The end-users are middle and high school students who are assumed to be aware of the agricultural revolution through their school curriculum. The linear storytelling method was meant to encourage the end-users to be interested in the causes and processes in which banana has become endangered. For generating a natural interaction between the content and the end-users, a parallel, upper-lower structure was used, in which the relationship between the stories comprising several stages and the information graphic supporting each story is represented. This paper can support an information campaign about the endangered species.
Purpose - Most past studies related to this focused on the physical attractiveness of service employees, but this study emphasizes the social attractiveness and not just the physical attractiveness of employees. Therefore, the purpose of this study is to first categorize attractiveness as physical attractiveness and social attractiveness and to examine the impact of physical attractiveness on social attractiveness for service industry employees. Secondly, this study aimed at verifying the impact of physical attractiveness and social attractiveness on interpersonal trust. Third, it aimed at revealing the impact of interpersonal trust on customer satisfaction, as well as satisfaction on loyalty. Research design, data, and methodology - Questionnaires were distributed to customers that used beauty salon services, among the various service industries, to verify the hypothesis of this study. Also, hypothesis was analyzed with the structural equation method using Amos 20.0. Results - When presenting the results on verifying the research hypothesis, it was found that physical attractiveness had a positive impact on social attractiveness. Second, while physical attractiveness did not have a positive impact on interpersonal trust, social attractiveness was found to have a positive impact on interpersonal trust. Such results show that in forming interpersonal trust, social attractiveness was more important than physical attractiveness for service industry employees. This result is in contrast with the results of past studies, but it is different in that previous studies suggested only physical attractiveness and did not present social attractiveness in the hypothesis. Third, it was found that interpersonal trust had a positive impact on satisfaction, while satisfaction did not have a positive impact on loyalty. Conclusions - The biggest implication of this study is that it presented social attractiveness, which was rarely dealt with in past studies. Also, this study is significant in that it examined the relationship of physical attractiveness and social attractiveness. The results of this study show that in the service industry, the role of human elements such as service employees is important and that in addition to physical attractiveness, social attractiveness in the course of interaction such as communication with customers can also be an important strategic element.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.786-792
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2012
A microarray is a collection of thousands of DNAs or RNAs arranged on a substrate, and it enables one to navigate large amounts of gene expression. However, a researcher uses his designed experimental methods to focus on particular phenotypes from the available mass of data. In this paper, we used MicroRNAs(miRNAs) and Protein-Protein Interation(PPI) databases to enhance and expand meanings in microarray data. Further, the expanded data are linked with the Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM), and International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, $10^{th}$ Revision(ICD-10), in order to extract common genetic relationships between diseases. This approach, we expect, should provide new biological views.
Numerical analysis method for prediction of pile behaviour characteristics has widely been used in detail design process before construction because field static loading test requires high cost. However, the reliability verification of numerical analysis of result is not permitted compare with field test. In this study, to verify the numerical analysis results, pile behaviour prediction was compared with field static loading test results. For exact analysis of interaction between pile and ground, soil investigation and in-situ test such as boring, SPT and bore-hole shear test were performed before pile static loading test. During the static loading test, pile behaviour characteristics were analyzed under every loading condition. After static pile loading test, numerical analysis was carried out under same condition with static pile loading test. In the numerical analysis, to apply same loading condition with each loading condition in the field test and to compare with between the results of numerical analysis, the field test results for reliability were verified with the results of numerical analysis.
Lots of orders of special vessels and offshore plants for developing the resources in deepwater have been increased in recent. Because the most of accidents on those structures are caused by fire and explosion, many researchers have been investigated quantitatively to predict the cause and effect of fire and explosion based on both experiments and numerical simulations. The first step of the evaluation procedures leading to fire and explosion is to predict the dispersion of flammable or toxic material, in which the released material mixes with surrounding air and be diluted. In particular turbulent mixing, but density differences due to molecular weight or temperature as well as diffusion will contribute to the mixing. In the present paper, the numerical simulation of hydrogen dispersion inside a simple-shaped offshore structure was performed using a commercial CFD program, ANSYS-CFX. The simulated results for concentration of released hydrogen are compared to those of experiment and other simulation in Jordan et al.(2007). As a result, it is seen that the present simulation results are closer to the experiments than other simulation ones. Also it seems that the hydrogen dispersion is closely related to turbulent mixing and the selection of the turbulence model properly is significantly of importance to the reproduction of dispersion phenomena.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.2
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pp.378-384
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2008
The sensor network for the health care application service has the man or movable object as the main sensing object. In order to support inter-node interaction by the movement of such sensing objects, the node's dynamic function modification, dynamic self-configuration and energy efficiency must be considered. In this paper, the Agilla model which supports the dynamic function modification through the agent migration between nodes and LEACH protocol which guarantees the dynamic self-configuration and energy efficiency through the configuration of inter-node hierarchical cluster configuration are analyzed. Based on the results of the analysis, the Mobility Agent Middleware which supports the dynamic function modification between nodes is designed, and LEACH_Mobile protocol which guarantees the node nobility as the weakness of the existing LEACH protocol is suggested. Also, the routing module which supports the LEACH_Mobile protocol is designed and the interface for conjunction with Mobility Agent Middleware is designed. Then, it is definitely increase performance which un mobility node of transfer data rate through LEACH_Mobile protocol of simulation result.
Alachiotis, Nikolaos S.;Stavropoulos, Elias C.;Verykios, Vassilios S.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.7
no.3
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pp.6-20
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2019
Learning analytics, or educational data mining, is an emerging field that applies data mining methods and tools for the exploitation of data coming from educational environments. Learning management systems, like Moodle, offer large amounts of data concerning students' activity, performance, behavior, and interaction with their peers and their tutors. The analysis of these data can be elaborated to make decisions that will assist stakeholders (students, faculty, and administration) to elevate the learning process in higher education. In this work, the power of Excel is exploited to analyze data in Moodle, utilizing an e-learning course developed for enhancing the information computer technology skills of school teachers in primary and secondary education in Greece. Moodle log files are appropriately manipulated in order to trace daily and weekly activity of the learners concerning distribution of access to resources, forum participation, and quizzes and assignments submission. Learners' activity was visualized for every hour of the day and for every day of the week. The visualization of access to every activity or resource during the course is also obtained. In this fashion teachers can schedule online synchronous lectures or discussions more effectively in order to maximize the learners' participation. Results depict the interest of learners for each structural component, their dedication to the course, their participation in the fora, and how it affects the submission of quizzes and assignments. Instructional designers may take advice and redesign the course according to the popularity of the educational material and learners' dedication. Moreover, the final grade of the learners is predicted according to their previous grades using multiple linear regression and sensitivity analysis. These outcomes can be suitably exploited in order for instructors to improve the design of their courses, faculty to alter their educational methodology, and administration to make decisions that will improve the educational services provided.
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