As the life which existed only offline has changed into a life part of which is led online, it is an important problem to identify whether an online user is legitimate one or not. Biometric authentication technology was developed to identify the user more correctly either online or in offline daily life. Biometric authentication is a technology where a person is identified by his or her unique characteristics, and is highlighted as a next-generation authentication technology replacing password. There are various kinds of traits unique to each individual, and biometric authentication technologies drawing on such traits use various devices and algorithms. Firstly, this paper classified such various biometric authentication technologies, and analyzed the effects of them when they are applied on smartphone, smartwatch and M2M of the different devices platforms. Secondly, it suggested the effectiveness-based AIB(Authentication for Integrated Biometrics) authentication technique, a comprehensive authentication technique, which can be used in different devices platforms. We have successfully included the establishment scheme of the effectiveness authentication using biometrics.
Kim, Jung Hoan;Kho, Young Lim;Kim, Pan Gyi;Jeong, Jee Yeon;Lee, Eun Hee;Lee, Seung-Youl;Nam, Hye-Seon;Rhee, Gyu-Seek
Journal of Environmental Health Sciences
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v.38
no.6
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pp.561-567
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2012
Objectives: Parabens are widely used as antimicrobial agents in pharmaceuticals and cosmetics as well as by the food industry. Parabens have been reported to show weak estrogenic activity and be related to health effects such as allergic reactions and skin and breast cancer. We evaluated an online solid phase extraction (SPE) method coupled with LC-MS/MS technique using free and conjugated parent parabens in human urine for assessing human exposure to parabens. Methods: We employed LC/MS/MS through online solid phase extraction and column-switching techniques and analyzed free and conjugated parabens as biomarkers of human exposure. Four major parabens, methyl-paraben (MP), ethyl-paraben (EP), propyl-paraben (PP) and butyl-paraben (BP), were analyzed. Method validation was performed by sensitivity, accuracy, precision and comparison of the results of online SPE with offline SPE. Results: The limits of detection (LOD) were in the range of 0.2-2 ng/mL, and actual limits of quantification (LOQ) were in the range of 0.7-6 ng/mL urine, depending upon the compound. Accuracy was in the range of 98.3-106.4%, and precision was in the range of 1.3-8.7% (CV) depending upon the compound. We found a good correlation between the results of analysis by online SPE method and that by off-line SPE method. Conclusions: The online SPE method showed proper LOD and validated accuracy, precision and good correlation with the offline method for analyzing parabens in urine.
The purpose of the study was to investigate customer loyalty programs of diverse types of retailers. As offline retailers, department store and discount store retailers were examined, and as nonstore retailers, online store and TV home shopping retailers were investigated. Types of customer loyalty programs were analyzed based on Dowling and Uncles'(1997) loyalty program framework which included two schemes, types of reward(direct versus indirect rewards) and timing of reward(immediate versus delayed rewards). The study found that different types of retailers utilized different types of loyalty programs: Department store used all the type of rewards, discount store focused on direct/immediate rewards, online store retailers used direct/delayed rewards and/or direct/immediate rewards, and TV home shopping retailers focused on direct/delayed rewards. The study provided diverse managerial and academic implications.
With the advent of ubiquitous computing, a massive amount of trajectory data has been published and shared in many websites. This type of computing also provides motivation for online mining of trajectory data, to fit user-specific preferences or context (e.g., time of the day). While many trajectory clustering algorithms have been proposed, they have typically focused on offline mining and do not consider the restrictions of the underlying road network and selection conditions representing user contexts. In clear contrast, we study an efficient clustering algorithm for Boolean + Clustering queries using a pre-materialized and summarized data structure. Our experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method using real-life trajectory data.
Online action detection (OAD) in a streaming video is an attractive research area that has aroused interest lately. Although most studies for action understanding have considered action recognition in well-trimmed videos and offline temporal action detection in untrimmed videos, online action detection methods are required to monitor action occurrences in streaming videos. OAD predicts action probabilities for a current frame or frame sequence using a fixed-sized video segment, including past and current frames. In this article, we discuss deep learning-based OAD models. In addition, we investigated OAD evaluation methodologies, including benchmark datasets and performance measures, and compared the performances of the presented OAD models.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.1
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pp.75-84
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2022
Currently, education is being conducted through face-to-face classes and instructional design using blended learning, an integrated online and offline model that utilizes online characteristics. As the paradigm of education has changed from face-to-face classes to non-face-to-face classes since COVID-19, teaching methods to respond to changes are required in the educational field. In this paper, as a instructional design model using online, we proposed a instructional design model that conducts online classes in non-real time and then conducts online face-to-face classes using virtual classrooms in real time. In addition, a teaching strategy that can apply the online face-to-face teaching design model using the proposed virtual class room to software classes was presented. The proposed instructional design model will be able to prepare for a paradigm shift in education with a teaching design that can accommodate the characteristics of face-to-face education online.
Due to Covid-19, the un-contact culture has affected society as a whole, and the methods of education conducted offline has been greatly affected. In the private education of preparing for university entrance, the public official examinations and certification acquisition, the method of online education has been shown to have positive effects. While private class and school class which have offered in off-line to cope with rapid changes caused various problems such as decline in quality for education. Due to the characteristic of design class, practical training is important. As interactive feedback between students and educators is more important than one-way of delivering knowledge while class is conducted in online, educators have a challenge when they prepare for class. This study handles the methods of online education for the purpose of practical education methods in university nowadays, Especially, the non-face-to-face education methods for game animation production. Based on this study, I propose an effective educational method with non-face-to-face class that allows students to be satisfied and increases their knowledge, beyond face-to-face class.
Purpose - This study examined the effect of the importance of selective attribute of HMR(Home Meal Replacement) on customers' satisfaction and repurchase intention which is rapidly increasing with the changes of demographic, social and cultural trends as well as the influence of on and offline shopping channel moderating role. Research design, data, and methodology - Based on the research of previous studies, it assumed the selection attributes of HMR products were price, convenience, menu, freshness. With 231 surveyed questionnaires, this study was conducted by AMOS 21.0 and the SEM(structural equation model) was used as statistical method for examining the hypotheses in this study. Results - The analysis showed that price, convenience, and freshness had a significant effect on satisfaction, whereas menu did not affect satisfaction and the effect of satisfaction on repurchase intention was statistically significant. However, the results were different depending on the on and offline shopping channel for customers to buy HMR products. Price, menu and freshness are affected by online shopping, meanwhile convenience is more influenced by offline. Conclusions - This study analyzed the effect of selection attribute of HMR products on the satisfaction, repurchase intention, and the influence of each shopping channel, and provided practical implications.
Increasing popularity of smartphone is creating many changes in payment market sector also. The new fin-tech and simple mobile payment service have provided convenience as well as various benefits and value-added services to create new payment culture. However, the infrastructure of offline shops is too poor for users to use the simple mobile payment services in Korea. There are several reasons why the support of simple mobile payment services by offline shops has reached the limit in Korea. They include the reluctance of shop owners due to highly priced devices, the failure of NFC of the leading offline payment infrastructure to support iOS, the services that are biased to the specific manufacturers and smartphones (Samsung Pay and LG Pay), prefer large shops (SSG Pay and L PAY), and focus on online transactions. This study used the Bluetooth technology that is the standard feature built in all smartphone to expand the offline shops that accept the simple mobile payment services ensuring universality and scalability from the convenience of customer's and service provider's aspects. Applying the same payment scene as the existing NFC payment method from the user's aspect and the Bluetooth technology from the service provider's aspect enables support of all smartphones and offering value-added services such as electronic receipt and promotions through the large-capacity bidirectional data transfer. This study is intended to review the simple mobile payment services in Korea and other countries, propose the simple mobile payment service model for Korea by analyzing the Bluetooth technology and preceding studies of payment services using BLE technology, and develop the pilot system using the BLE technology to verify the proposed system with actual shops.
SNS is one of the fastest service entering in mature stage. But now there are not any empirical analysis the effect of SNS from user point of view. In this paper, we investigate the effect of self presentation on SNS to interpersonal relation and intention to use. we set online presentation self-efficacy and involvement as two antecedent factors. And we suggest that the purposes of using SNS be Image improvement and knowledge contribution. The change of interpersonal relation in offline is set a result of using SNS and a mediating variable between online self-presentation and intention to use. In the results, firstly, we confirmed that the online presentation self-efficacy and involvement are predisposing factors for online self-presentation on SNS in the positive direction. Secondly, the using SNS has significantly positive effect on the change of interpersonal relation. Especially, the improvement of interpersonal relation is originated from image improvement and knowledge contribution. Thirdly, the improvement of interpersonal relation have also significantly more higher effect on the intention of use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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