Oducado, Ryan Michael F.;Fajardo, Maria Teresa R.;Parreno-Lachica, Geneveve M.;Maniago, Jestoni D.;Villanueva, Paulo Martin B.;Dequilla, Ma. Asuncion Christine V.;Montano, Hilda C.;Robite, Emily E.
Asian Journal for Public Opinion Research
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v.9
no.4
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pp.310-330
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2021
Driven by the need for remote learning, the COVID-19 pandemic led to the rise of use of videoconferencing tools. Scholars began noticing an emerging phenomenon of feeling tired and exhausted during virtual meetings. This study determined the predictors of videoconference or Zoom fatigue among nursing students in a large, private, non-sectarian university in the Philippines. This cross-sectional online survey involves 597 nursing students in the Philippines using the Zoom Exhaustion and Fatigue Scale. Multiple linear regression analysis was used to examine predictors of videoconference fatigue. Results indicated that nursing students experienced high levels of videoconference fatigue. Gender, self-reported academic performance, Internet connection stability, attitude toward videoconferencing, frequency, and duration of videoconferences predicted videoconference fatigue. The regression model explained 25.3% of the variances of the videoconference fatigue. Videoconference fatigue is relatively prevalent and may be taking its toll on nursing students. Developing strategic interventions that can protect or mitigate the impact of fatigue during virtual meetings is needed.
Ha, Yeon-Joo;Park, Jong-Hyun;Yoo, Kyoungmi;Moon, Seok-Jae;Ryu, Gihwan
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.134-140
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2021
Big data has recently been used in various industries such as tourism, medical care, distribution, and marketing. And it is evolving to the stage of collecting real-time information or analyzing correlations and predicting the future. In the tourism industry, big data can be used to identify the size and shape of the tourism market, and by building and utilizing a large-capacity database, it is possible to establish an efficient marketing strategy and provide customized tourism services for tourists. This paper has begun with anticipation of the effects that would occur when big data is actively used in the tourism field. Because the method of use must have applicability and practicality, the spatial scope will be limited to Seosan, Chungcheongnam-do, and research will be conducted. In this paper, to improve the quality of tourism courses by collecting and analyzing the number of mention data and sentiment index data on social media, which reflect the tourist's interest, preference and satisfaction. Therefore, it is used as basic data necessary for the development of new local tourism courses in the future. In addition, the development of tourism courses will be able to promote tourism growth and also revitalizing the local economy.
Purpose: This study aims to analyze the factors affecting customer satisfaction in the customer reviews of omni-channel, posted on Internet blogs, cafes, and YouTube using text mining analysis. Research, data, and Methodology: In this study, frequency analysis is performed and the LDA (Latent Dirichlet Allocation) is used to analyze social big data to respond to reviewers' reaction to the recently opened omni-channel shopping reviews by L Shopping Company. Additionally, based on the topic analysis, we conduct a sentiment analysis on purchase reviews and analyze the characteristics of each topic on the positive or negative sentiments of omni-channel app users. Results: As a result of a topic analysis, four main topics are derived: delivery and events, economic value, recommendations and convenience, and product quality and brand awareness. The emotional analysis reveals that the reviewers have many positive evaluations for price policy and product promotion, but negative evaluations for app use, delivery, and product quality. Conclusions: Retailers can establish customized marketing strategies by identifying the customer's major interests through text mining analysis. Additionally, the analysis of sentiment by subject becomes an important indicator for developing products and services that customers want by identifying areas that satisfy customers and areas that evoke negative reactions.
Internet of Things (IoT) systems process signals from various sensors using signal processing algorithms suitable for the signal characteristics. To analyze complex signals, these systems usually use signal processing algorithms in the frequency domain, such as fast Fourier transform (FFT), filtering, and short-time Fourier transform (STFT). In this study, we propose a multi-mode sensor signal processor (SSP) accelerator with an FFT-based hardware design. The FFT processor in the proposed SSP is designed with a radix-2 single-path delay feedback (R2SDF) pipeline architecture for high-speed operation. Moreover, based on this FFT processor, the proposed SSP can perform filtering and STFT operation. The proposed SSP is implemented on a field-programmable gate array (FPGA). By sharing the FFT processor for each algorithm, the required hardware resources are significantly reduced. The proposed SSP is implemented and verified on Xilinxh's Zynq Ultrascale+ MPSoC ZCU104 with 53,591 look-up tables (LUTs), 71,451 flip-flops (FFs), and 44 digital signal processors (DSPs). The FFT, filtering, and STFT algorithm implementations on the proposed SSP achieve 185x average acceleration.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.3
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pp.321-327
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2024
In recent years, the frequency of fires in college dormitories has been increasing, primarily due to outdated electrical wiring and improper use of electrical appliances. Given the high population density in such buildings, fires can cause significant damage to life and property. To better understand the dynamics of dormitory fires, this study uses Pyrosim fire simulation software to model fire scenarios in a six-story male dormitory. The study focuses on analyzing key factors such as heat release rates, smoke spread, temperature changes, and carbon monoxide concentrations during a fire. Simulation results indicate that smoke spreads rapidly after a fire breaks out, significantly reducing visibility and hindering evacuation efforts. Simultaneously, temperatures near the fire source rise quickly, exceeding safe levels, and carbon monoxide concentrations reach dangerous thresholds in a short time, greatly increasing the risk of poisoning. Based on these findings, the study proposes several recommendations to improve fire prevention in dormitories, including installing smoke barriers, improving evacuation routes, adding mechanical smoke extraction systems, and enhancing students' fire safety awareness and skills through regular training. These measures are crucial for reducing fire risks and enhancing fire safety in college dormitories.
Lee, Sanghyun;Kim, Tag Gon;Cho, Jeonghun;Park, Daejin
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.4
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pp.189-198
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2015
Most IoT-related approaches have tried to establish the relation by connecting the network between things. The proposed research will present how the pervasive interaction of eco-system formed by touching the objects between humans and things can be recognized on purpose. By collecting and sharing the detected patterns among all kinds of things, we can construct the environment which enables individualized interactions of different objects. To perform the aforementioned, we are going to utilize technical procedures such as event-driven signal processing, pattern matching for signal recognition, and hardware in the loop simulation. We will also aim to implement the prototype of sensor processor based on Arduino MCU, which can be integrated with system using Arduino-Matlab/Simulink hybrid-interoperation environment. In the experiment, we use piezo transducer to detect the vibration or vibrates the surface using acoustic wave, which has specific frequency spectrum and individualized signal shape in terms of time axis. The signal distortion in time and frequency domain is recorded into memory tracer within sensor processor to extract the meaningful pattern by comparing the stored with lookup table(LUT). In this paper, we will contribute the initial prototypes for the acoustic touch processor by using off-the-shelf MCU and the integrated framework based on Matlab/Simulink model to provide the individualization of the touch-sensing for the user on purpose.
In Taiwan, there are more the one hundred GPS tracking stations maintained by Ministry of the Interior (MOI), Academia Sinica, Central Weather Bureau and Central Geological Survey. In the further, they may be instead of the GPS controlling points after giving the lawful status. In other words, the engineers don't need to survey on the reference points when they are surveying in the field. They only need to download the GPS data via internet and process the observations in their company. The precise coordinates of the unknown points will be obtained. Therefore, the data qualities of the tracking stations are more and more important. In this study, six data quality indexes were adopted as follows: observations, cycle slips, multipath on L1, multipath on L2, clock offset and frequency stability. Besides, the relationships of the indexes and the positioning precision were found. The frequency stability of GPS receiver is the most important index, the cycle slip is the second index and the mutlipath is the third index. According to the results, the auto-analytical system of GPS data quality was established and the tracking stations were monitored. When the receiver got some problem or the station's environment changed, we hope to find and resolve the problems earlier to make sure the high data quality of the tracking stations. Moreover, we try to design a data quality verification to help users and let the engineers have more and more confidence when they use the data of GPS tracking stations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2015-2021
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2017
Recently, a lot of attention is fallen to IoT(Internet of Things) for hyper-connected society and the number of unlicensed wireless device has been increasing. Thus, this paper analyzed the impact of unlicensed wireless device on the basis of 802.11ah on licensed LTE user equipment in 900 MHz frequency band for efficient frequency use. As the interference analysis method, Minimum Coupling Loss (MCL) method and Monte Carlo (MC) method were used. In case of one interferer, minimum separation distance between interferer and victim was calculated as about 22 m through the MCL method under the assumption of the worst case. The maximum number of interferer to meet the interference probability of 5% below within a cell radius of the victim was computed as about 3000 by using MC method based on statistical technique. The analysis method and results in this paper are expected to be used for the coexistence between unlicensed wireless device and licensed wireless device.
YE, SONG-HAE;KIM, YOUNG-SIK;LYOU, HO-SUN;KIM, MIN-SUK;LYOU, JOON
Nuclear Engineering and Technology
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v.47
no.6
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pp.729-737
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2015
Wireless communication technologies, especially smartphones, have become increasingly common. Wireless technology is widely used in general industry and this trend is also expected to grow with the development of wireless technology. However, wireless technology is not currently applied in any domestic operating nuclear power plants (NPPs) because of the highest priority of the safety policy. Wireless technology is required in operating NPPs, however, in order to improve the emergency responses and work efficiency of the operators and maintenance personnel during its operation. The wired telephone network in domestic NPPs can be simply connected to a wireless local area network to use wireless devices. This design change can improve the ability of the operators and personnel to respond to an emergency situation by using important equipment for a safe shutdown. IEEE 802.11 smartphones (Wi-Fi standard), Internet Protocol (IP) phones, personal digital assistant (PDA) for field work, notebooks used with web cameras, and remote site monitoring tablet PCs for on-site testing may be considered as wireless devices that can be used in domestic operating NPPs. Despite its advantages, wireless technology has only been used during the overhaul period in Korean NPPs due to the electromagnetic influence of sensitive equipment and cyber security problems. This paper presents the electromagnetic verification results from major sensitive equipment after using wireless devices in domestic operating NPPs. It also provides a solution for electromagnetic interference/radio frequency interference (EMI/RFI) from portable and fixed wireless devices with a Wi-Fi communication environment within domestic NPPs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.763-766
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2005
Ubiquitous Computing owes Internet and development of computer network and appeared. RFID (Radio frequency Identification) technology is noted by point technology to realize this. However, PML that present in Auto-lD Center is defined point part to describe information of object, and necessary part is to use defining extension separately in actuality application. So that can define object type that can be used for electron tag data processing in RFID application service because do fetters to Auto-lD Center's PML Core in this treatise hereupon and apply in physical distribution circulation service field, designed object information data model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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