Compensation services that are indispensable during large-scale public utilities projects have been gradually increasing with the recent increase in construction, but there are no systematic compensation services due to the complicated procedures and manual work. For this reason, various problems such as construction period delays due to various complaints, corruption in compensation work, and impossible to trace the history of compensation data in the past are emerging. In this paper, in order to solve this problem, in-depth interviews and questionnaires were conducted to find out the problems of each compensation status. Based on this, 3 core technologies and 10 technical needs based on ICT were selected to improve the compensation work by deriving STEEP analysis and Issue Tree. The three core technologies are big data-based decision-making and prediction technology, advanced measurement technology, and open cloud-based compensation platform technology. In order to introduce the derived technologies to the institutions in charge of compensation, the possibility of technology diffusion by project operators was suggested based on the results of the current status of informatization by institution. Based on the core technology derived from this paper, it is necessary to make a prototype that can be advanced in compensation work and apply it to each institution and analyze the effect.
Kim, Geun-Ho;Jeong, Chong-In;Kim, Chang-Seok;Kang, Shin-Chun;Kim, Eui-Jeong
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.332-335
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2018
In recent years, artificial intelligence using big data has become a big issue in IT. Various studies are being conducted on services or technologies to effectively handle big data. The educational field, there is big data about students, but it is only a simple process to collect, lookup and store such data. In the future, it makes extensive use of artificial intelligence, machine learning, and statistical analysis to find meaningful rules, patterns, and relationships in the big data of the educational field, and to produce intelligent and useful data for the actual students. Accordingly, this study aims to design a program to predict the career of students using a decision tree algorithm based on the data from the student's classroom observations. Through a career prediction program, it is believed to be helpful to present application paths to students ' counseling and to also provide classroom behavior and direction based on the desired courses.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.1
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pp.17-34
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2014
As the numbers of Internet users have grown dramatically in recent years due to increased use of mobile devices, businesses using internet are also expanding rapidly. Internet marketing has the advantage of expanding business without any constraint of time and space using the global network which connects tens of thousands of world's computers and mobile devices. In a way of utilizing internet marketing, the present study examines the applicability of Customer Relationship Management (CRM) to the domestic professional baseball industry in Korea. The study focuses on the issue of whether the intangible value of customer satisfaction can create higher profits. We combine both inductive and conductive methods for this study. First, we carry out a random survey of baseball spectators and find that customers are willing to pay more when their satisfaction level is improved. Next, we recognize satisfaction factors that are considered as important by customers through literature survey. Then we use Decision Tree to find which satisfaction factors are most important to each clustered customer group. Finally we estimate how much they would pay more when the most important satisfaction factor improves by each customer group. Therefore, this study demonstrates that CRM implementation to one-to-one internet marketing can improve the profitability of baseball industry. The major contribution of the present study is to show that the introduction of CRM can be used as a profit-generating strategy in various industries for future internet marketing.
This study analyzes the issue of the supply of force of fire in the high-rise buildings, and proposes an efficient method to do so. The results are as follows. First, in terms of Detect fire, it is necessary to shorten force of fire supply time by diversifying fire alarms such as alarms, vibrations, and voices from outside, clarification of fire occurrence points, and marking of fire. Second, with regard to communication signals, strengthening the installation target of wireless communication auxiliary facilities, supplementing the installation of repeaters, and constructing a multicommunications network were proposed. Third, in terms of Decide action, it is necessary to supply firefighter and firefighting equipment with the method of crossing of a river in adjacent buildings. Fourth, in terms of Respond to site, helicopters and emergency elevators are used to assist in the supply of firefighting equipment using drones. Easy-to-break glass windows and identification marks are required in every floor. Finally, in terms of applying fire suppressants, water can be supplied by means of a helicopter adjacent to the structure.
In this paper, we are proposing improved vanishing points detection and segments labeling methods for inside wall frame detection from indoor image of a piece of having a colour RGB. A lot of research related to recognizing the frame of artificial structures from the image is being performed due to increase in demand for AR technology. But detect the inside wall frame in indoor images have many objects that caused the occlusion is still a difficult issue. Inner wall frame detection methods are usually segment labeling methods and detect vanishing point methods are used together. In order to improve the vanishing point detection method we proposed using inner wall orthogonality which forms the cube. Also we proposed labeling method using tree based learning and superpixel based segmentation method for labelingthe segments in indoor images. Finally, in experiments have shown improved results about inside wall frame detection according to our methods.
DBMS is used for a range of applications from data warehousing through on-line transaction processing. As a result of this demand, DBMS has continued to grow in terms of its size. This growth invokes the most important issue of manually tuning the performance of DBMS. The DBMS tuning should be adaptive to the type of the workload put upon it. But, identifying workloads in mixed database applications might be quite difficult. Therefore, a method is necessary for identifying workloads in the mixed database environment. In this paper, we propose a SVM workload classifier to automatically identify a DBMS workload. Database workloads are collected in TPC-C and TPC-W benchmark while changing the resource parameters. Parameters for SVM workload classifier, C and kernel parameter, were chosen experimentally. The experiments revealed that the accuracy of the proposed SVM workload classifier is about 9% higher than that of Decision tree, Naive Bayes, Multilayer perceptron and K-NN classifier.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.21-31
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2015
The Internet users want to get real-time services for various multi-media applications. Network traffic rate has been rapidly increased, and data amounts that the Internet has to carry have been exponentially increased. A packet is the basic unit in transferring data at the Internet, and packet classification is one of the most challenging functionalities that routers should perform at wire-speed. Among various known packet classification algorithms, area-based quad-trie (AQT) algorithm is one of the efficient algorithms which can lookup five header fields simultaneously. As a representative space decomposition algorithm, the AQT requires a small amount of memory in storing classification rules, but it does not provide high-speed classification performance. In this paper, we propose a new packet classification algorithm by applying a binary search for the codewords of the AQT to overcome the issue of the AQT. Throughout simulation, it is shown that the proposed algorithm provides a better performance than the AQT in the number of rule comparisons with each input packet.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7B
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pp.649-658
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2009
Due to limited size and limited battery lifetime of sensor node, one has to address the power saving issue in wireless sensor network. The existing power saving algorithm based on data reuse was proposed for the cluster structured wireless sensor network. We state the problem of existing power saving algorithm and propose new power saving algorithm for tree structured wireless sensor network. The proposed algorithm reduces power consumption by buffering the sensed data at the selected relay node for its data lifetime. The optimum buffering node is selected so that the power saving gain is maximized and at the same time, power consumption among sensor nodes are equally distributed in the network. With computer simulations, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional algorithm in terms of power saving gain.
We studied the degree of damage of trees which have been chronically damaged by environmental pollutants and the area of damaged stands in each region of the middle part of Korea with three tree species - Picea abies, Abies holophylla and Pinus densiflora. So as to diagnose the degree of tree damage in an early stage, We investigated injury index and measured contact angle and finally got the following results; 1) Visible and physiological damage such as the increase of injury index and the decrease of contact angle was serious centering around metropolitan cities live Seoul and Inchon; 2) The trees of all of 14 sites surveyed were damaged by environmental pollutants although there was difference to some extent among sites. Especially, the degree of damage appeared to be increased gradually in the western parts along including Inchon, the seacoasts. In fact, more systematic studies for this issue should be continued in other regions and countermeasures should be devised.
With the rapid advancement of mobile communication, mobile devices are evolving into convergence devices with various multimedia capabilities. But, high performance of devices demands complicated settings, and thus contains latent error possibilities, and poor system performance caused by the collision of different softwares. To solve these problems, device management becomes an important issue. Open Mobile Alliance(OMA) developed OMA DM(Device Management), which is a device management standard. Recently released OMA DM v1.2 provides improved mobile device management methods compared to earlier versions. This paper introduces design and implementation of OMA DM v1.2 based management agent. By using Tree and Description Serialization(TNDS) for acquiring, adding, and editing objects in the mobile devices, it provides more effective device management with small amount of network traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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