The purpose of this study is to confirm whether the task and system development process makes a significant influence on the system performance. The task is defined as a interdependency and system development process is defined as analysis, user participation and executive support. Field research was employed to empirically investigate the relationship among the variables. The finding of the study can be summarized as follows. The strict analysis under the task of high interdependency has a significant effect on the system performance. And high executive support is needed for the system performance under any level of interdependency.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.4
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pp.431-436
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2002
This paper implements an improved model for access control enforcement in enterprise environments. The integration of the task role-based access control model and the "conflicting entities" administration paradigm supply a specification of static and dynamic separation of duty requirements in the workflow environment. The implemented Extended Task Role-Based Access Control model can deal with the conflicting entities for workflow oriented tasks. It will support elaborate separation of duty policy to tasks in enterprise environment through the classification of enterprise sessions according to their characteristics.
Currently, many companies are interested in (Radio Frequency Identification (RFID). Nonetheless, technical imperfection and the uncertainty of Return on Investment (ROD is discouraging the companies' intention to implement RFID. Accordingly, while a number of companies concede the efficiency of RFID, few of them expresses enthusiasm, making a rain check to adopt RFID. Moreover, the recent economic depression has down-sized the companies' investment on Information Technology (IT), subsequently hindering RFID implementation. In adopting RFID, the collaboration of supply chain is the most importance factor. Therefore, in implementing RFID, many companies reinforced collaboration of supply chain. Therefore, this study will focus on performing an analysis on several factors which influence the intention to adoption of RFID, such as the human factor, technology factor, vender factor and task factor. The results of this study will provide useful guidelines for RFID adoption strategy to Korean companies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.327-347
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2024
Edge computing is frequently employed in the Internet of Vehicles, although the computation and communication capabilities of roadside units with edge servers are limited. As a result, to perform distributed machine learning on resource-limited MEC systems, resources have to be allocated sensibly. This paper presents an Improved MADDPG algorithm to overcome the current IoV concerns of high delay and limited offloading utility. Firstly, we employ the MADDPG algorithm for task offloading. Secondly, the edge server aggregates the updated model and modifies the aggregation model parameters to achieve optimal policy learning. Finally, the new approach is contrasted with current reinforcement learning techniques. The simulation results show that compared with MADDPG and MAA2C algorithms, our algorithm improves offloading utility by 2% and 9%, and reduces delay by 29.6%.
In this study, User intention also factors that Consulting application and Subjective norm, Task media fit factors also impact on User intention was examined. In this process, especially Subjective norm and Task media fit of SNS in each dimension to User intention about the impact of Consulting application was in each carried out to examine the mediating effect. The test result used in this study the Subjective norm, Task media fit and Consulting application in a significant positive(+) User intention also was effective. And verifying the results of the mediating effect of Consulting application, Subjective norm and Task media fit has proven to be effective in all parameters. The results of such individuals or companies with Consulting application of SNS. SNS Subjective norm and Task media fit are aware of the factors influencing the Strategy envisions an appropriate response, such as to provide Suggestions.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of task value on the relationship between grit and academic stress in nursing students. Data collection was conducted through a mobile Google questionnaire from August 31, to September 9, 2021, and the subjects were a total of 192 nursing students from three universities. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis with SPSS/WIN 20.0 program. The grit had statistically significant negative correlation with academic stress and positive correlation with task value, and task value and academic stress had positive correlation. Task value had a partial mediating effect on the between grit and academic stress. Thus intervention program that considers the task value along with the grit should be developed in order to alleviate the academic stress of nursing students.
This study analyzed the effectiveness of China's policy to reduce of sulfur dioxide. China's $12^{th}$ Five-year plan on national economic and social development emphasized environmental protection and low-carbon economic development. Sulfur dioxide was one of the major gases to affect air pollution and climate change and its control became a key policy agenda in the environment and energy sector. As the absolute amount of sulfur dioxide emissions in China came from the industrial sector, the control of the coal-based energy was especially urgent. This study analyzed the factors that influenced the sulfur dioxide emissions and the policy effects to reduce sulfur dioxide in China from 2003 to 2012 based on regional data. The air pollution treatment investments showed the biggest impact together with energy conservation policy in reducing sulfur dioxide emissions. However, pollutant emissions charge did not show a relevant policy effectiveness in all regions as the amount of charge would be smaller than economic benefit from non-compliance. Rationalizing pollutant emissions charge is, therefore, a key policy task for further reduction of sulfur dioxide emissions.
The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real-time operating system designed for cost-conscious, low-power, small to medium-sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real-time operating system services like multi-task scheduling, memory management, inter-task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time-slice (round-robin), priority-based preemption with round-robin, priority-based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 ${\mu}s$ on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter-task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9-based DVD player (20 kB), the Calm16-based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128-based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.
Robots are used in various industrial sites, but traditional methods of operating a robot are limited at some kind of tasks. In order for a robot to accomplish a task, it is needed to find and solve accurate formula between a robot and environment and that is complicated work. Accordingly, reinforcement learning of robots is actively studied to overcome this difficulties. This study describes the process and results of learning and solving which applied reinforcement learning. The mission that the robot is going to learn is bottle flipping. Bottle flipping is an activity that involves throwing a plastic bottle in an attempt to land it upright on its bottom. Complexity of movement of liquid in the bottle when it thrown in the air, makes this task difficult to solve in traditional ways. Reinforcement learning process makes it easier. After 3-DOF robotic arm being instructed how to throwing the bottle, the robot find the better motion that make successful with the task. Two reward functions are designed and compared the result of learning. Finite difference method is used to obtain policy gradient. This paper focuses on the process of designing an efficient reward function to improve bottle flipping motion.
Policies are collections of general principles specifying the desired behavior and state of a system. Network management is mainly carried out by following policies about the behavior of the resources in the network. Policy-based (PB) network management supports to manage distributed system in a flexible and dynamic way. This paper focuses on configuration management based on Internet Engineering Task Force (IETF) standards. Network security approaches include the usage of intrusion detection system to detect the intrusion, building firewall to protect the internal systems and network. This paper presents how the policy-based framework is collaborated among the network security systems (intrusion detection system, firewall) and intrusion detection systems are cooperated to detect the intrusions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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