Purpose - This study explores the role played by the government in spreading corporate green IT. Indeed, a lot of evidence is emerging that governments acting independently are not in a position of attaining the far end economic and social changes need for the realization of green IT. As much as matters about green IT was initiated by many governments. Research design, Data, and methodology - This study selected the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) as a research design. The PRISMA is recognized for its standard evidence reporting system and can provide adequate systematic review among previous studies. Result - A lot of consensus leads to the acquisition of the value of corporate green IT concerning the effectiveness of the collaboration. This study could obtain six suggestions from the systematic review, such as 'Rebalancing Government and Public Duties', 'Direct Regulation', 'Marketing Tools and Fiscal or Economic Measures', 'VNRP', 'Education for Decision Making', 'Latest Policy Trends within the G8 Nations'. Conclusion - The most challenging aspect when it comes to ensuring corporate green IT is the separation of economic growth from the perspectives regarding life qualities. According to the study (Falcone, 2020), this needs a second policy-oriented wedge concerning re-socialization with the desire of encouraging the development of the culture associated with the corporate green IT.
The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
Park, Hyeong Gi;Kim, Seung-Il;Moon, Ji-Yun;Choi, Jun-Hui;Hyun, Sang-Hwa;Lee, Jae-Hyun
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.35
no.2
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pp.129-133
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2022
This paper describes why we must use graphene materials for solar cells and biosensors. It has been superior in several properties such as super-thin film, higher tensile strength, high current density, high thermal conductivity, and high mobility. Therefore, graphene is one of the emerging advanced materials because of its applicability in various electronic device applications. We investigated the requirements of graphene materials for the application of solar cells and biosensors. In addition, we discussed the research trends such as transducers in biosensors and transparent electrodes in solar cells. The research on graphene materials and their application will be beneficial and helpful for the near future.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.303-304
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2021
In the 21st century, as we enter the Fourth Industrial Revolution, research in various fields utilizing big data is being conducted, and innovative and useful technologies are constantly emerging in the world. Among several technologies recently in the big data era, among various fields utilizing some algorithms of artificial intelligence, it shines in the field of finance and is used for pin tech, financial fraud detection and risk management, etc., and recently Even in the booming stock market, it is used for investment prediction and investment factor analysis using artificial intelligence algorithm models. In this paper, we plan to investigate various research cases and investigate trends in how they are used in the stock market through artificial intelligence that utilizes big data.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.25
no.2
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pp.31-44
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2023
Fashion design in the metaverse is not simply a 3D avatar or virtual fashion, it is an important clue for shopping trends, and the role of fashion design has grown even more because avatars and humans are identified and active. This study, I attempts to understand the metaverse platform accurately and find out the scope of fashion design within the metaverse platform. In addition, we want to provide basic data that can expand the field by using fashion design in various ways on the metabus platform. This study investigated and analyzed various metaverse fashion cases, articles, software, and methods used by metaverse fashion creators, and the results are as follows. First, the metaverse platform is a new level of virtual interaction where users and creators communicate through the convergence of augmented reality, lifelogging, mirror world, and virtual world. Second, most of the users of the metaverse platform are generation Z, and metaverse creators who make money by producing avatars or items, including fashion design, are emerging as a new job field. Third, many fashion brands created spaces on the Metaverse platform, collaborated with games, or opened fashion weeks for publicity, marketing, and sales. Fourth, as a 3D program for metaverse fashion creator activities, open-source software is easier and free of charge compared to programs for fashion design specialists, and most costumes can be reproduced, so it will be easier for fashion design majors to utilize.
The need for smart city is emerging all over the world to solve these urban problems such as urban resource and infrastructure shortage, traffic congestion, energy problems and to preemptively respond to the fourth industrial revolution. The analysis that the security of smart city technology is dangerous is dominant all over the world. In this paper, we analyze the technology, security threats and responses of smart city, which are the main security issues of smart city, limited to smart grid, smart building, and smart traffic. In the future, the analysis of various technologies of smart city construction and the research on cyber security are actively progressing, and this paper is expected to be the beginning of the solution plan.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.14
no.3
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pp.77-91
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2024
This article aims to comprehensively analyze the crucial role played by data analytics and business intelligence (BI) strategies in propelling digital transformation within diverse industries. Through an extensive literature review and examination of real-world case studies, the study employs a systematic analysis of scholarly works and industry reports. This approach provides a panoramic view of how organizations utilize data-driven insights for competitive advantages, improved customer experiences, and fostering innovation. The findings underscore the pivotal significance of data analytics and BI strategies in influencing strategic decision-making, enhancing operational efficiency, and ensuring long-term sustainability across various industries. The study stands out in its originality by offering a unique synthesis of insights derived from scholarly works and real-world case studies, contributing to a holistic understanding of the transformative impact of data analytics and BI on contemporary business practices. While the study provides valuable insights, limitations include the scope of available literature and case studies. The implications call for further research to explore emerging trends and evolving challenges in the dynamic landscape of data analytics and BI. The practical implications highlight the tangible benefits organizations can derive from integrating data analytics and BI strategies, emphasizing their role in shaping strategic decisions and fostering operational efficiency. In a broader context, the study delves into the social implications of the symbiotic relationship between data analytics, BI, and digital transformation. It explores how these strategies impact broader societal and economic aspects, influencing innovation and sustainability.
Noorah Abdullah Al manyi;Ahmad Fadhil Yusof;Ali Safaa Sadiq
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.1
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pp.89-104
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2024
Cloud-based e-learning (CBEL) represents a promising technological frontier. Existing literature has presented a diverse array of findings regarding the determinants that influence the adoption of CBEL. The primary objective of this study is to conduct an exhaustive examination of the available literature, aiming to determine the key predictors of CBEL utilization by employing the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. A comprehensive review of 35 articles was undertaken, shedding light on the status of CBEL as an evolving field. Notably, there has been a discernible downturn in related research output during the COVID-19 pandemic, underscoring the temporal dynamics of this subject. It is noteworthy that a significant portion of this research has emanated from the Asian continent. Furthermore, the dominance of the technology acceptance model (TAM) in research frameworks is affirmed by our findings. Through a rigorous thematic analysis, our study identified five overarching themes, each encompassing a diverse range of sub-themes. These themes encompass 1) technological factors, 2) individual factors, 3) organizational factors, 4) environmental factors, and 5) security factors. This categorization provides a structured framework for understanding the multifaceted nature of CBEL adoption determinants. Our study serves as a compass, guiding future research endeavours in this domain. It underscores the imperative for further investigations utilizing diverse theoretical frameworks, contextual settings, research methodologies, and variables. This call for diversity and expansion in research efforts reflects the dynamic nature of CBEL and the evolving landscape of e-learning technologies.
One of the emerging trends in the marketing field is digital video marketing. Online videos offer rich content typically containing more information than any other type of content (e.g., audible or textual content). Accordingly, previous researchers have examined factors influencing videos' popularity. However, few studies have examined what causes a video to remain popular. Some videos achieve continuous, ongoing popularity, while others fade out quickly. For practitioners, videos at the recommendation slots may serve as strong communication channels, as many potential consumers are exposed to such videos. So,this study will provide practitioners important advice regarding how to choose videos that will survive as long-lasting favorites, allowing them to advertise in a cost-effective manner. Using deep learning techniques, this study extracts text from videos and measured the videos' tones, including factual and emotional tones. Additionally, we measure the aesthetic score by analyzing the thumbnail images in the data. We then empirically show that the cognitive features of a video, such as the tone of a message and the aesthetic assessment of a thumbnail image, play an important role in determining videos' long-term popularity. We believe that this is the first study of its kind to examine new factors that aid in ensuring a video remains popular using both deep learning and econometric methodologies.
There have been continuous requirements for developing more reliable energy storage systems that could address unsolved problems in conventional lithium-ion batteries (LIBs) and thus be a proper option for large-scale applications like energy storage system (ESS). As a promising solution, aqueous metal-ion batteries (AMIBs) where water is used as a primary electrolyte solvent, have been emerging owing to excellent safety, cost-effectiveness, and eco-friendly feature. Particularly, AMIBs adopting mutivalence metal ions (Ca2+, Mg2+, Zn2+, and Al3+) as mobile charge carriers has been paid much attention because of their abundance on globe and high volumetric capacity. In this research trend review, one of the most popular AMIBs, zinc-ion batteries (ZIBs), will be discussed. Since it is well-known that ZIBs suffer from various (electro) chemical/physical side reactions, we introduce the challenges and recent advances in the study of ZIBs mainly focusing on widening the electrochemical window of aqueous electrolytes as well as improving electrochemical properties of cathode, and anode materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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