Business models in open market systems targeting smart phone users are determined by several important factors. First, by providing developers efficient technical platforms, it contains a setting for developers to learn, apply and improve the skills relating to the product category easily while they stay beyond a corporate boundary. Second, by the first condition, a huge population of talented developers becomes to join a specific open market where will invite more customers to use their applications. Hence it will attract more and more developer participants who will finally give a rise to a persistent market growth. Third, the evaluation system between platform providers and application producers, and one between application producers and application users may underlie the trust relationships between them. The research conducted a multiple embedded case study to test the success factors of open market based business models. It focused on smart phone game communities that have installed user evaluation, and feedback systems. The user innovation empowerment model within the social game networks has highlighted the theories on the roles and characteristics of lead users, and lead user network behaviors for future NPD participations.
Precipitation is closely related to various hydrometeorological phenomena, such as runoff and evapotranspiration. In Korean Peninsula, observing rainfall intensity using weather radar and rain gauge network is dominating due to their accurate, intuitive and precise detecting power. However,since these methods are not suitable at ungauged regions, rainfall detection using satellite is required. Satellite-based rainfall data has coarse spatial resolution (10 km, 25 km), and has a limited range of usage due to its reliability of data. The aim of this study is to obtain finer scale precipitation. Especially, to make the applicability of satellite higher at ungauged regions, 10 km satellite-based rainfall data was downscaled to 1 km data using MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) based cloud property. Downscaled precipitation was verified in urban region, which has complex topographical and environmental characteristics. Correlation coefficient was similar in summer (+0), decreased in spring (-0.08) and autumn (-0.01), and increased in winter (+0.04) season compared to Global Precipitation Measurement (GPM) based precipitation. Downscaling without calibration using in situ data could be useful in areas where rain gauge system is not sufficient or ground observations are rarely available.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.6
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pp.609-616
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2016
This paper is proposed a customized market analysis method using SVM and collaborative filtering. The proposed customized market analysis scheme is consists of DC(Data Classification) module, ICF(Improved Collaborative Filtering) module, and CMA(Customized Market Analysis) module. DC module classifies the characteristics of on-line and off-line shopping mall and traditional markets into price, quality, and quantity using SVM. ICF module calculates the similarity by adding age weight and job weight, and generates network using the similarity of purchased item each users, and makes a recommendation list of neighbor nodes. And CMA module provides the result of customized market analysis using the data classification result of DC module and the recommendation list of ICF module. As a result of comparing the proposed customized recommendation list with the existing user based recommendation list, the case of recommendation list using the existing collaborative filtering scheme, precision is 0.53, recall is 0.56, and F-measure is 0.57. But the case of proposed customized recommendation list, precision is 0.78, recall is 0.85, and F-measure is 0.81. That is, the proposed customized recommendation list shows more precision.
This study deals with the adaptability questions of O-D table estimation models. Its objectives are two-fold; (1) to estimate the characteristics of various O-D table estimation models(i.e. linear regression models. entropy models and statistic models) and (2) to find the model which estimates the O-D table with the best accuracy under the various data conditions. In Pursuing the above, this study gives the particular attentions to the test of the models, using the Sioux Falls network and equilibrium assignment method of MINUTP. The major findings are the followings. Firstly. it finds that the statistic models have the most goodness of fat among all models, if the required data are all Prepared. But it Presents that statistic models are the most sensitive against the underspecification and inconsistency problems of link data. Secondly, It shows that the linear regression models have the worst goodness of fat among all models. But the linear regression models are the most insensitive to the underspecification and inconsistency problems. Thirdly, THE/1 model of entropy model is sensitive against the underspecification and incon-sistency problems, but THE/2 model is insensitive. Finally, other informations like total volume, zonal Production and attraction volumes in 0-D table, help models to gain the better goodness of fit. Especially, in the statistic models. both the zonal production and attraction volume data are helpful to estimate the link volumes. It can be expected that the results dive some implications not only to the selection of optimal model under the various given data, but also to the development or modification of model.
Total travel cost of route which connects origin with destination (O-D) is consist of the total sum of link travel cost and route perception cost. If the link perception cost is different according to the origin and destination, optimal route search has limitation to reflect the actual condition by route enumeration problem. The purpose of this study is to propose optimal route searching formulation and algorithm which is enable to reflect different link perception cost by each route, not only avoid the enumeration problem between origin and destination. This method defines minimum unit of route as a link and finally compares routes using link unit costs. The proposed method considers the perception travel cost at both origin and destination in optimal route searching process, while conventional models refect the perception cost only at origin. However this two-way searching algorithm is still not able to guarantee optimum solution. To overcome this problem, this study proposed an orign based optimal route searching method which was developed based on destination based optimal perception route tree. This study investigates whether proposed numerical formulas and algorithms are able to reflect route perception behavior reflected the feature of origin and destination in a real traffic network by the example research including the diversity of route information for the surrounding area and the perception cost for the road hierarchy.
A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
The period after the PhD has a huge impact on the careers of researcher from a researcher lifecycle perspective. This is a turning point which student receives guidance from professor and become an independent researcher. Furthermore, they learn to develop ideas for independent research, apply for grants and manage a project; they also form expert networks in related filed and publish papers to share their findings. This study focuses on the period between earning doctoral degree and being employed as a stable position in university. This study starts from a research questions that asks which factors of postdoctoral experience affect research output. In this study, the paper performance, especially co-authorship of paper, of postdoctoral researchers was investigated. The cumulative advantage theory and Matthew effect were employed to shed a light on this research question. The empirical work is based on the Survey & Analysis of National R&D program in Korea conducted by Korea Institute of S&T Evaluation and Planning (KISTEP). The correlations between the research output and characteristics of postdoctoral experience were verified. These results are expected to contribute as new empirical evidences on investigating knowledge transfer activities of new PhDs.
This study aims to establish basic data of operating status for ecological learning facilities in Korea, investigate their characteristics for operating methods, and present proposals for the efficient operation and management of ecological learning facilities. For this purpose, a list of ecological learning facilities in Korea was established and 50 facilities were surveyed about the current status regarding the operation and management. Based on the survey, operation form, interpreter and volunteer, visitor, budget and revenue, promotion method, and other items were analyzed. Concerning the operating forms, most of the facilities were direct-operated facilities by government, and they are operating mainly by officials. Visitors are mostly families on weekends, while kindergarten children are main visitors during weekdays. Most facilities have higher proportion of visitors nationwide, and they get information mainly from websites operated by facilities and related organization. The annual operating budget and revenue depend on the facility size and operating forms, and the direct-operated facilities by government use higher budget compared to commission-operated ones. For the efficient operation of ecological learning, expert with specialized knowledge should participate in the operation, and intuitive and informative websites should be established and continually managed. In addition, it is necessary to support revenue of by national and local governments and to secure external funding network like local companies and donation.
In this paper We analyze the correlation between investment and performance of Korean R&D programs, by six factors diversified, based on evolutionary economics of technology. National Science and Technology Information Service(NTIS) started from March, 2008 was used for collecting investment and performance data of national R&D program. We search the investment cost according to science-technology standard classification of Korea, research conductors, socio-economic objectives and cooperation types per year from 2002 to 2008, and we regard this data as "investment". Similarly, we search the number of papers, patents, commercializations, royalties and so forth according to science technology standard classification of Korea, research organizations, socio-economic objectives and cooperation types per year from 2002 to 2008, and this data is regarded as "performance". We expected analysis results of this investment and performance data confirm the diversified factors to affect advancement of science and technology. And we though, as a result, we will get some meaningful directions of investment of national R&D from the analysis results. But this study has several limitations because we did not consider enough microscopic characteristics of sector or technology, research organizations, cooperation network types, and external effect of social, politic, cultural factors.
Launched in August, 2016, the online public benefit project ANT FOREST has planted more than one hundred million trees in desertification areas and is currently continuing on with its activities. It is a fruit of online communications network development, and the public benefit project based on this puts more emphasis on the spirits of public interest rather than the investments of public services, unlike traditional public benefit activities. Hence the purpose of this study is to figure out the interaction between the users supporting the online public benefit and the public benefit progress online. The study was divided into 4 stages in order to find out the interaction, key factors for users to continue to support online public interest. First, preceeding studies on online public benefit will be reviewed to understand the characteristics of online public benefit. Second, determine the public benefit nature of ANT FOREST and investigate the project progress. Third, review the usage rate of ANT FOREST and categorize the properties of users. Fourth, interview was conducted to direct the interaction between the online public benefit project and the user. In conclusion, the online public benefit project completes the public benefit process through the user, the operator, and the supporter, the important factor connecting the energy connecting the process in cyber space and the public benefit activity in reality is the sense of participation, and the user continues the public benefit project through this sense of participation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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