Recently, RFID(Radio Frequency IDentification) is observed with government and connection enterprises as the central figure. RFID utilizing radio is a technology that enable exchange of information sensing and recognize object. RFID is expected that the practical use limits widens by territory that can form vast market such as logistics management according to RFID's low-cost aggravation as well as usage of life and improvement of performance because present R&D is gone vigorously. Because RFID is possible application everywhere if it is various service industries as well as logistics, industry spot, manufactory and place that flowing of goods is, is used, and is becoming big limelight from society several territories.
In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.
일반적으로 품질 관리는 많은 제조 공정, 특히 주조 또는 용접과 관련된 공정의 기본 구성 요소가 된다. 그러나 사람이 일일이 수동으로 품질 관리 절차를 하는 것은 종종 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 최근 고품질 제품에 대한 요구를 만족시키기 위해 지능형 육안 검사 시스템의 사용이 생산 라인에서 필수적이 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 ShuffleDefectNet 결함 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 결함 검출 시스템은 NEU 데이터 세트의 결함 검출에 대한 여러 최신 성능들보다 높은 평균 정확도 99.75% 정도를 얻는다. 이 논문에서 여러 다른 트레이닝 데이터로부터 최상의 성능을 탐지하고 탐지 성능을 관찰하였다. 그 결과 ShuffleDefectNet의 전체 아키텍처를 사용할 때 정확성과 속도가 크게 향상됨을 알 수 있었다.
무선 통신 환경은 WiBro 등과 같은 새로운 무선 통신 기술들을 이용함에 따라 고속 인터넷 접속이 가능하도록 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 무선 구간에서 TCP(Transmission Control Protocol)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송도 늘어날 전망이다. TCP는 유선상에서 사용될 목적으로 디자인되었기 때문에 유선과 다른 환경, 특히 무선에서 사용될 때에는 비 혼잡 손실에 의해 성능 저하를 겪게 된다. 특히 RTO(Retransmission Timeout)은 TCP의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 기존 연구를 바탕으로 손실 복구 확률을 분석하고, 모의실험 결과를 통해 제안 알고리듬이 fast recovery 과정 중에 발생한 패킷 손실을 빠르게 감지하여 RTO없이 복구함으로써 성능 저하를 줄일 수 있음을 보인다.
연판정 검출기는 시스템의 비트오류율과 처리율을 높이기 위해서 많은 순방향 에러정정(FEC) 방식과 자동반복요구(ARQ) 방식에서 사용되고 있다. 또한 FEC 방식과 ARQ 방식을 결합한 복합-ARQ 방식은 시스템의 전체적인 성능을 높이기 위해 매우 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 연판정 검출기를 사용하고 채널부호로는 1차 Reed-Muller 부호를 사용한 복합-ARQ 방식을 제시한다. Reed-Muller 부호는 다른 부호에 비하여 매우 간단하면서 빠른 Green machine 복호기를 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위하여 비트오류율과 처리율을 구하고 다른 시스템과 비교하였다. 그 결과 제안된 시스템이 복잡도면에서의 큰 손실없이 성능면에서 높은 개선을 보임을 알 수 있었다.
The virtual space of internet has changed the existed market structure as more and more internet users have highly increased. And this situation has given a golden opportunity to the internet service firms that are supposed to meet their customers through the internet web sites. So, it is becoming a critical issues to construct and keep better web sites than their competitors to the internet service firms. This paper is intented as an investigation of determination factors of internet web site quality further, which of them are more important factors to the consumer satisfaction. For this purpose, empirical approach using factor analysis, regression analysis was used to develop dimensions of internet web site quality and to explore more important factors that internet service firms should choice to have competitiveness. Empirical results of the study presented that the determination factors of internet web site quality were composed of five factors like Responsiveness, Accessibility, Ease of use, System Performance, Communication. And we found that Communication and Ease of use are more important factors than other ones. Therefore, the internet service firms that are plan to have more competitiveness than their competitors should choice these important factors and concentrate on these ones to build excellent internet web sites.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.4162-4179
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2017
The main purpose of this research is to investigate relationships between the significant control factors on acceptance intention to User Experience (UX) sports smart wearable devices by applying Technology Readiness (TR) and Unified Theory of Technology (UTAUT). Research survey targeted on users of golf smart devices in Seoul. A total 534 questionnaires were collected and used for testing hypotheses. Methods to analyze the data included frequency analysis, reliability analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equation modeling in accordance with the purpose of the study by using SPSS and AMOS. The results are as follows; First, positive TR had a significantly positive effect on social influence, effort expectancy, facilitating conditions, perceived enjoyment, performance expectancy. Second, negative TR had a significant negative effect on performance expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived enjoyment. Third, TR had a no significantly effect on behavioral intention. Fourth, performance expectancy, perceived enjoyment and facilitating conditions had a significantly positive effect on behavioral intention. Fifth, behavioral intention had a significantly positive effect on use behavior. Thus it became crucial to identify the difference in acceptance intention models per each products are as follows. Positive TR of golf-related mobile application users has a positive effect on both technology acceptance belief and acceptance intention, whereas negative TR has no statistically significant effect on technology acceptance belief nor acceptance intention.
Nowadays, activity recognition becomes a hot topic in context-aware computing. In activity recognition, machine learning techniques have been widely applied to learn the activity models from labeled activity samples. Most of the existing work uses only one learning method for activity learning and is focused on how to effectively utilize the labeled samples by refining the learning method. However, not much attention has been paid to the use of multiple classifiers for boosting the learning performance. In this paper, we use two methods to generate multiple classifiers. In the first method, the basic learning algorithms for each classifier are the same, while the training data is different (ASTD). In the second method, the basic learning algorithms for each classifier are different, while the training data is the same (ADTS). Experimental results indicate that ADTS can effectively improve activity recognition performance, while ASTD cannot achieve any improvement of the performance. We believe that the classifiers in ADTS are more diverse than those in ASTD.
Thomas Ayinla Ogunmodede;Sunday Olanrewaju Popoola
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제14권2호
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pp.65-80
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2024
This paper aims to determine the impact of knowledge creation and sharing on use by librarians in federal universities in Nigeria. The study adopted the survey method of the correlation type, where 518 librarians were surveyed through a close-ended questionnaire, descriptive statistics, Pearson Product Moment Correlation coefficient and multiple regression were used to test the hypotheses. Findings indicate that significant relationships exist between knowledge creation and knowledge sharing (r=0.52), knowledge sharing and knowledge use (r=0.63) and knowledge creation and knowledge use (r=0.52), respectively. Knowledge created and shared by the librarians is used for better work performance. The paper adds value to the existing body of knowledge by proposing the need to understand the importance of knowledge creation and sharing as facilitators of knowledge use by librarians. This will, in turn, enhance service delivery to library patrons, thereby improving library patronage. This paper is limited to knowledge creation and sharing and its impact on knowledge use. Types of knowledge created and channels through which knowledge is shared are outside the focus of this article.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권2호
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pp.13-26
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2019
The purpose of this study is to examine the effect of each of the two technology acceptance factors(employees' attitude toward smart factory technology, and ease of smart factory technology use) on the introduction level of each of the three smart factory technologies (manufacturing big data technology, automation technology, and supply chain integration technology), and in turn, the effect of each of the three smart factory technologies on manufacturing performance. This study employed PLS statistics software package to empirically validate a structural equation model with survey data from 100 domestic small-and medium-sized manufacturing firms (SMMFs). The analysis results revealed the followings. First, it is founded that employees' attitude toward smart factory technology influenced all of the three smart factory technology introduction levels in a positive manner. In particular, SMMFs of which employees had more favorable attitude toward smart factory technology tended to increase introduction levels of both automation technology and supply chain integration technology more than in the case of manufacturing big data technology. Second, ease of smart factory technology use also had a positive impact on each of the three smart factory technology introduction levels, respectively. A noteworthy finding is this : SMMFs which perceived smart factory technology as easier to use would like to elevate the introduction level of manufacturing big data technology more than in the cases of either automation technology or supply chain integration technology. Third, smart factory technologies such as automation technology and supply chain integration technology had affirmative impacts on manufacturing performance of SMMFs. These results shed some valuable insights on the introduction of smart factory technology : The success of smart factory heavily depends on organization-and people-related factors such as employees' attitude toward smart factory technology and employees' perceived ease of smart factory technology use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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