Purpose: The purpose of this study was to develop a web-based senescence preparation education program to promote successful aging. Methods: This program was developed based on Network-Based Instructional System Design (NBISD) model, using the following 5 processes: analysis, design, development, implementation, and evaluation. The program was operated for 10 weeks from March 17 to May 25, 2008. Results: There were 4 menu bars, introduction, related data, lecture room, and communication on the main page. In the operation of this program, HTML, ASP, JAVA Script, Namo web editor, Edit Plus, Front Page and multimedia technology were applied. The program content consisted of understanding elderly people, physical health, activity & exercise, nutrition, medication use, psychological health, intellectual health, understanding death, welfare system and leisure activity. Conclusion: This program could be a useful means to provide senescence preparation information to middle-aged adults. Also, it is expected to offer individualized learning opportunities to many learners in various settings. Nurses should further develop and facilitate various learning strategies including web-based programs for elder care.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.15
no.4
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pp.51-60
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2005
The riles or intellectual property on computer systems have increasingly been exposed to such threats that they can be flowed out by internal users or outer attacks through the network. The File Outflow Monitoring System monitors file outflows at server by making the toe when users copy files on client computers into storage devices or print them, The monitoring system filters I/O Request packet by I/O Manager in kernel level if files are flowed out by copying, while it uses Win32 API hooking if printed. As a result, it has exactly made the log and monitored file outflows, which is proved through testing in Windows 2000 and XP.
Purpose: This study aims to explore the feasibility of expanding complex wards to provide efficient hospital management and high-quality medical services to local residents of Gangneung Medical Center (GMC). Research Design, Data and Methodology: There are four research designs to achieve the research objectives. We analyzed Big Data for 3 months on Social Network Services (SNS). A questionnaire survey conducted on 219 patients visiting the GMC. Surveys of 20 employees of the GMC applied. The feasibility to expand the GMC ward measured through Focus Group Interview by 12 internal and external experts. Data analysis methods derived from various surveys applied with data mining technique, frequency analysis, and Importance-Performance Analysis methods, and IBM SPSS statistical package program applied for data processing. Results: In the result of the big data analysis, the GMC's recognition on SNS is high. 95.9% of the residents and 100.0% of the employees required the need for the complex ward extension. In the analysis of expert opinion, in the future functions of GMC, specialized care (△3.3) and public medicine (△1.4) increased significantly. Conclusion: GMC's complex ward extension is an urgent and indispensable project to provide efficient hospital management and service quality.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.2
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pp.135-141
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2022
It is an important role of a researcher to preserve the research process and results as a record in the overall R&D from the planning stage to completion. This can be used as a basis to support the objectivity of the R&D process and results. This can be used as a basis to support the objectivity of the R&D process and results. The necessity of writing research notes is raised in terms of research ethics, records management, intellectual property rights protection, and research results protection according to 「National Research And Development Innovation Act」. Therefore, in this paper, the results of the systematic and practical management method of research notebooks operated by government-funded institutions are described.
The applications of artificial intelligence (AI) can provide useful solutions to animal infectious diseases and their impact on humans. The advent of AI learning algorithms and recognition technologies is especially advantageous in applied studies, including the detection, analysis, impact assessment, simulation, and prediction of environmental impacts on malignant animal epidemics. To this end, this study specifically focused on environmental pollution and animal diseases. While the number of related studies is rapidly increasing, the research trends, evolution, and collaboration in this field are not yet well-established. We analyzed the bibliographic data of 1191 articles on AI applications to environmental pollution and animal diseases during the period of 2000~2019; these articles were collected from the Web of Science (WoS). The results revealed that PR China and the United States are the leaders in research production, impact, and collaboration. Finally, we provided research directions and practical implications for the incorporation of AI applications to address environmental impacts on animal diseases.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.1
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pp.39-59
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2024
An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.
Personalization and customization of product and service designs involving firms and customers using online design interfaces across the Internet is increasingly being facilitated by brands. Research on the role of information technology and value co-creation across various research disciplines in management has provided learnings on ways to creatively improve products and services by integrating customers and firms in web portals. This paper provides a comprehensive analysis of the specific attributes of value co-creation between customers and firms relevant to business logic, learnings, projects, personalized products and services, social network innovations, brand management and markets across the Internet for the purpose of enhancing information management of value co-creation for industries and research. The paper draws on published research and industry surveys on how value co-creation is growing in the digital economy. An industry survey of managers who use web portals for their business responded to a questionnaire on how various social, economic and intellectual motivation factors of firm-customer interactions result in value co-creation for customers and firms. These motivation factors can lead to improved learning systems for business process improvements and service management for industries, customers and firms and may also be classified.
We present AB9, a neural processor for inference acceleration. AB9 consists of a systolic tensor core (STC) neural network accelerator designed to accelerate artificial intelligence applications by exploiting the data reuse and parallelism characteristics inherent in neural networks while providing fast access to large on-chip memory. Complementing the hardware is an intuitive and user-friendly development environment that includes a simulator and an implementation flow that provides a high degree of programmability with a short development time. Along with a 40-TFLOP STC that includes 32k arithmetic units and over 36 MB of on-chip SRAM, our baseline implementation of AB9 consists of a 1-GHz quad-core setup with other various industry-standard peripheral intellectual properties. The acceleration performance and power efficiency were evaluated using YOLOv2, and the results show that AB9 has superior performance and power efficiency to that of a general-purpose graphics processing unit implementation. AB9 has been taped out in the TSMC 28-nm process with a chip size of 17 × 23 ㎟. Delivery is expected later this year.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.4
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pp.731-738
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2006
Recently, Ubiquitous Computing to achieve intellectual service without being courted in time and spatial restriction based on developing computer network and Internet rapidly appeared. A RFID technology that process information of tag attaching in physical object by a point technology that enable this Ubiquitous Computing through radio frequency is noted. However, at this moment as for the studies related RFID, only the hardware studies related to tag and reader are being actively progressed and the studies related to software technologies to provide service in practice are not sufficient. In this paper, hereupon, I progressed study of software architecture that can handle RFID application service that is observed by Ubiquitous Computing's point technology efficiently. First, compares and analyze characteristic of conceptual application architectures that is used in EPC network architecture and application development and integration that was proposed in existing and suggested new architecture.
As the environmental performance is getting important in global automotive industry sector, there is a need to build the intellectual capacity. Hence it is important to measure the performance of the green car patent development of global automotive companies. To do this, we propose to use Data Envelopment Analysis(DEA) Model with Analytic Network Process(ANP), which generates weight coefficients of inputs and outputs for DEA-AR(Assurance Region) model. We considered three inputs: corporate asset, R&D expenditures, number of employees, and three outputs: patent counts, patent citations and patent claims. The results showed that our model could measure the potential of green car technology, and we could see the trend of the green car industry sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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