Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.219-225
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2022
In this study, we propose training a support vector machine (SVM) model on top of deep networks for detecting Covid-19 from chest X-ray images. We started by gathering a real chest X-ray image dataset, including positive Covid-19, normal cases, and other lung diseases not caused by Covid-19. Instead of training deep networks from scratch, we fine-tuned recent pre-trained deep network models, such as DenseNet121, MobileNet v2, Inception v3, Xception, ResNet50, VGG16, and VGG19, to classify chest X-ray images into one of three classes (Covid-19, normal, and other lung). We propose training an SVM model on top of deep networks to perform a nonlinear combination of deep network outputs, improving classification over any single deep network. The empirical test results on the real chest X-ray image dataset show that deep network models, with an exception of ResNet50 with 82.44%, provide an accuracy of at least 92% on the test set. The proposed SVM on top of the deep network achieved the highest accuracy of 96.16%.
The amount of wood waste from furniture production is increasing. Wood waste is diverse and ranges from wood-splitting residues to leftovers from furniture production. Wood waste occurs in companies, household-based industries, and other forms of business where waste accumulates; therefore, an environmental and ethical policy is needed. The aim of this study was to identify products created using wood waste and describe government regulations related to environmental policies. We analyzed the management of wood waste for use as a new product so that it is useful, does not become waste, and complies with policies related to environmental ethics. A case study design using qualitative methods was used. This research focused on managing wood waste in Jepara's furniture and crafts industry for the 2010-2021 period, using 23 sources from primary, secondary, and other supporting documents. Data were collected through observation or gathering information related to research needs, conducting closed-door interviews with research sources, documenting data to strengthen research findings, and using online questionnaires to corroborate information related to wood waste management. This article presents wood waste products designed with optimized environmental ethics and awareness of environmental laws in wood-based industries.
스마트 팩토리(Smart Factory) 고도화의 핵심으로 평가되는 디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계의 자산과 동일한 속성 및 기능을 가지는 디지털 복제본을 가상의 세계에 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술이 적용된 스마트팩토리는 생산공정의 실시간 모니터링, 생산공정 시뮬레이션, 생산설비 예지보전 등의 서비스를 지원할 수 있어 생산비용 절감 및 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다. AAS(Asset Administration Shell)는 디지털 트윈을 구현하기 위한 필수 기술로, 현실의 물리적 자산을 디지털로 표현하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 스마트팩토리 내 생산설비를 자산으로 간주하여, 운용 중인 실시간 CNC(Computer Numerical Control) 모니터링 시스템에서 활용할 제조 데이터 수집을 위한 AAS를 설계하였다.
Elmouez Samir Abd Elhameed Mohamed;Amgad Atta Abedelmageed Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.95-108
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2023
The technological revolution, also referred to as the Fourth Industrial Revolution, it embraced by government should transform the way governments serve their citizens. The growth of broadband in Africa is leapfrogging its technological development. And thus, many African governments will soon be able to offer quality e-Government services to their citizens. These technologically driven governments will be able to provide decision-makers with timeous information to make judgments that could influence policies. Proponents of e-Government believe that in the digital age, governments can use this information to reduce corruption and increase, accountability, transparency, efficiency, and public participation. e-Government service quality should ensure customer satisfaction. Although many studies have examined the role of e-Government and the quality of its services, few studies have examined the quality of e-Government services in terms of both supply and demand. This paper examines and reviews the academic-state-of-the-art on the factors that affect the quality of e-Government services from both perspectives. Utilizing both qualitative and quantitative methods for data gathering and analysis, a mixed methods research methodology was used.
In March 1245, Pope Innocent IV authorized three missions to the Mongols, seeking information about this menace from the East and summoning Eastern Christian support against an anticipated Mongol onslaught. Only one of the missions, led by John of Plano Carpini, reached Mongolia-the first-known Western European party to reach East Asia by a land route. Traveling along the Silk Road's new "Grasslands Route," John and his companion Benedict reached the camp of Güyüg Khan, where they witnessed his installation as the Great Khan. Upon their return to the papal court in 1247, they delivered Güyüg's letter demanding the submission of the pope and all the West's princes. John also presented a detailed report on what he and Benedict had learned. A close reading of it reveals a master intelligence operative at work. In addition to presenting an overview of Mongol history and culture, Friar John's report provides detailed information on the Mongols' grand strategy, their military organization and armaments, and their battle tactics. Turning from intelligence gathering to military operations, he offered practical advice on how to meet and defeat the coming Mongol onslaught, an attack that, providentially for the West, never came. What did occur was a modest but significant migration of Western missionaries and merchants to East Asia in the century following this pioneering journey.
The purpose of this study is to examine relationships among exhibition selection factor, performance, satisfaction and intention to revisit of participants in international exhibition. For this purpose, we set hypotheses relationship among external selection factor of exhibition (ESFE), internal selection factor of exhibition (ISFE), performance of sales (PS), performance of information gathering (PIG), performance of relationship building (PRB), performance of image building (PIB), satisfaction (SAT) and intention to revisit (IR). To verify theses hypotheses, we conducted path analysis on the data from 100 participants of 2019 Korea International Boat Show. The result of this study is as follows: Frist, ESFE positively impacts on PS, PIG, PRB, PIB. Second, ISFE positively impacts on PIG, PRB. Third, PS and PIB positively impacts on SAT. Fourth, SAT positively impacts on IR. The implication of this study is two fold. This study expands research area of international exhibition to a new industry such as marine leisure sports industry and provides useful information to firms that plan to participate in the international exhibition and to those who organize the international exhibitions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2573-2589
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2023
As 5G mobile systems carry multiple services and applications, numerous user, and application types with varying quality of service requirements inside a single physical network infrastructure are the primary problem in constructing 5G networks. Radio Access Network (RAN) slicing is introduced as a way to solve these challenges. This research focuses on optimizing RAN slices within a singular physical cell for vehicle-to-everything (V2X) and enhanced mobile broadband (eMBB) UEs, highlighting the importance of adept resource management and allocation for the evolving landscape of 5G services. We put forth two unique strategies: one being offline network slicing, also referred to as standard network slicing, and the other being Online reinforcement learning (RL) network slicing. Both strategies aim to maximize network efficiency by gathering network model characteristics and augmenting radio resources for eMBB and V2X UEs. When compared to traditional network slicing, RL network slicing shows greater performance in the allocation and utilization of UE resources. These steps are taken to adapt to fluctuating traffic loads using RL strategies, with the ultimate objective of bolstering the efficiency of generic 5G services.
This paper presents an in-depth analysis of the nonlinear vibration of microbeams, with a particular emphasis on their application in sports monitoring systems. The research utilizes classical beam theory, modified couple stress theory, and von-Kármán nonlinear parameters to explore the behavior of microbeams. These microbeams are characterized by a non-uniform geometry, with materials that continuously change along the beam radius and a thickness that varies along the beam length. The main contribution lies in its exploration of the stability of smart sensors in sports structures, particularly those with non-uniform geometries. The research findings indicate that these non-uniform microbeams, when used in smart systems made of functionally graded temperature-dependent materials, can operate effectively in thermal environments. The smart system developed in this study demonstrates significant potential for use in sports applications, particularly in monitoring and gathering information. The insights gained from this research contribute to the understanding of the performance and optimization of microbeams in sports applications, particularly in the context of non-uniform geometries. This research, therefore, provides a foundation for the development of advanced, reliable, and efficient monitoring systems in sports applications.
본 연구는 전국의 어린이급식관리지원센터 직원(센터장을 제외한 팀장, 팀원)을 대상으로 업무 수행 시 난이도 인식 및 효율적 업무 수행 방안에 대해 조사하여 어린이급식관리지원센터 사업의 효과를 높이고 직원들의 직무만족을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 2013년 이전에 개소한 기존센터 19개, 154명의 직원, 2013년 이후에 개소한 신규 센터 11개, 73명으로 총 30개 센터, 227명의 직원을 대상으로 이루어졌다. 출장의 빈도가 높은 영양 및 위생 안전관리 순회방문업무, 어린이, 조리원 대상 방문교육 업무를 담당하고 있는 직원들에게서 공통으로 '지도를 위한 출장 후 체력 소모가 커 업무에 집중이 어렵다'가 높게 응답되었다. 영양 및 위생 안전관리 순회방문업무, 조리원 대상 방문교육 업무를 담당하고 있는 직원들에서는 '어린이 급식소에 상주하는 영양사가 아니기 때문에 개선이 필요한 부분에 대한 계속적인 피드백이 어려워 행동 변화를 이끌어내기가 어려움'이 높게 응답되었다. 대상별 집합 교육에 대한 의견으로 '집합 교육 시간이 원장, 조리원, 교사의 업무 시간과 겹쳐 참여율이 저조'가 3.97점, 재정관리에 대한 의견으로 '센터 위탁 기관 내 규정, 지자체의 예산 사용 규정, 식약처 규정이 달라 혼선이 옴'이 4.13점으로 높게 나타났다.
스마트폰 사용자들은 텍스트를 쉽게 읽고 빠르게 입력하기를 원한다. 이런 흐름에 따라 사용자들은 채팅 용어에서부터 전문 분야, 뉴스 기사에 이르기까지 여러 단어로 이루어진 어휘를 축약한 약어를 많이 사용한다. 그러므로 약어를 모아 데이터를 구축한다면 정보 검색과 추천 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 약어는 새로운 콘텐츠가 등장할 때마다 계속해서 생겨나기 때문에 수동으로 모으는 일은 쉽지 않으므로, 약어를 자동으로 생성하는 방법이 필요하다. 기존 연구들은 약어를 자동으로 생성하기 위해 규칙 기반 방법을 사용하였으나, 불규칙한 약어들은 생성할 수 없다는 한계점이 있다. 또한 규칙에 의해 생성된 후보 약어들 중에서 올바른 약어를 결정해야하는 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계점을 극복하기 위해 시퀀스 투 시퀀스 학습 방법을 사용하여 약어를 자동으로 생성한다. 시퀀스투 시퀀스 학습 방법은 심층 신경망으로 기존의 규칙 기반 방법으로 생성할 수 없던 불규칙한 약어들을 생성할 수 있다. 게다가 후보 약어들 중 올바른 약어를 결정할 문제가 발생하지 않기 때문에 자동으로 약어를 생성하는 문제에 적합하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 평가한 결과, 기존의 연구에서 생성할 수 없던 불규칙적인 약어를 생성하여 제안한 모델이 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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