Real-world accident cases were investigated to understand injury characteristics of the elderly driver. A total 10 cases of car-to-car frontal crash accidents from passenger car including SUV claimed to domestic car insurance company were reviewed. The injury characteristics of the elderly were analyzed from personal information (gender, age), medical treatment record (medical certificate, curative days), vehicle information (model, air-bag, seatbelt) and damage information. This study showed that elderly driver has higher possibility of thorax injury than non-elderly's. Moreover, Injury type and severity were more severe than non-elderly driver at similar type accident conditions. Also, elderly driver's medical treatment period needs 3 times more than non-elderly driver's.
Owing to a real-time innovative infrastructure driven by destructive technology revolution, the business environment has been changed dramatically. In order to respond fast to a continuously and unpredictably changing business environment, the business entities, such as business process participants, customers, distributers, and partners, should have an agile paradigm which is able to acquire and share the real time information adaptively. As a 21st century business paradigm having such adaptability and responsiveness has been introduced and called the "Real-Time Enterprise (RTE)" strategy. In this paper, we investigate the various innovation cases adopting the RTE strategy. After briefly addressing the concept and the value of RTE strategy, we discuss the models and the frameworks used in outstanding international and domestic enterprises. We believe that this case study can provide a good guide to many enterprises planning to adopt a RTE strategy for building competitive advantage in today's world of global competition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
Base on insurance vehicle collision and bodily injury claim reports, 23,655 cases of vehicle to vehicle accidents occurred in Korea 2010 are investigated in order to understand vehicle damage severities, repair costs and occupant injury types. The results of our statistical analysis reveal that minor damages with small dent or scratches on vehicle body panels which is assumed to imply during very low speed crashes are major portion of accident severities types. The most vulnerable body regions due to the real-world accident are neck. The 86.3% of total injured driver in minor rear damaged vehicles has reported neck pains and they are followed by whole bodies and head but with much lower occurrence rates.
Objective: To examine the drug use (prescribing) pattern of serious drug-drug interactions (DDIs, contraindicated drug interactions) using real world data. Prescription patterns were examined in terms of dispensing types. Method: Retrospective drug utilization review (DUR) study was performed. One hundred and six datasets of serious DDIs (DDI pairs) were determined among DDI datasets that Ministry of Health & Welfare announced for the DUR system from 2004 to 2005. Electronically transacted ambulatory patients' prescription database to Health Insurance Assessment and Review Services (HIRA) from July, 2005 to June, 2006 was collected with personal information deidentified and analyzed in terms of types of dispensing as a contributing factor. Results: After prescription data analysis per each patient, total number of DDI cases using 95 DDI pairs was 5,511, which accounted for 2.6 cases per patients. DDI cases between two drugs from each of community pharmacy dispensing- type prescription were considerable (63% vs. 24% in those from each of in-institutional dispensing-type prescription and vs. 13% in those from a community pharmacy dispensing-type prescription and an in-institutional dispensingtype prescription). Conclusions: DDI cases from different prescribers were found to be significant. Thus, the concurrent DUR process between prescriptions from different physicians and institutions should be implemented for the safe drug use.
본 연구는 현재 제작되어지고 있는 메타버스 사례를 살펴보고 향후 메타버스의 방향에 대하여 제언하고자 한다. 그 결과, 메타버스는 실세계 경제, 사회, 문화 등과 연결되면서 성장할 것이다. 예를 들면 실세계 부동산 가격이 오르면 메타버스 속의 디지털 부동산 가격도 상승한다는 것이다. 향후 메타버스와 메타버스 간의 연결 등을 통해, 국가와 국가 간의 경계를 허물어 지구촌을 하나로 연결하게 되는 것이다.
최근 사물인터넷 및 인공지능 기술의 발전에 따라 제조, 스마트시티 등 다양한 분야에서 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 현실세계 문제에 대한 최적화를 수행하는 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 대표적으로 현실세계를 디지털화한 가상세계와 양방향으로 실시간 동기화를 지원하는 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 디지털 트윈을 정의하고 사물인터넷 국제표준인 oneM2M 기반의 IoT 플랫폼을 활용하여 현실사물과 가상세계의 예측결과를 실시간으로 연결하는 디지털 트윈 플랫폼의 프로토타입을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입을 적용하여 물체의 충돌을 사전에 예측하여 사고를 예방할 수 있는 응용서비스를 구현한다. 응용서비스에서는 사전 정의한 테스트 케이스 수행을 통해 제안한 디지털 트윈 프로토타입이 크레인의 동작을 사전 예측하여 충돌 위험을 감지하고 이를 기반으로 최적 제어를 수행할 수 있으며 실제 환경에 응용 가능함을 보였다.
In the previous KM (Knowledge Management) studies, it has been repeatedly pointed that CoP (Community of Practice) should be used as a platform for boosting up corporate innovative activities. Despite this, it is very rare to find relevant literature in which real-world cases are introduced showing critical success factors, implemented strategies, and objective analysis of results. In this sense, main objective of this paper is very timely- to introduce a real-world CoP case in which POSCO, world-leading steel company, sorted out creative CoP strategies to nurture knowledge-sharing activities to solve various kinds of problems at hand, and maintain appropriate level of knowledge circulation throughout all the working units of company. In a nutshell, POSCO has been successful in any measure in utilizing the creative CoP activities as strategic means to change the paradigm of innovation and extract fruitful outcomes from integrating three important individual activities such as work, learning, and innovation.
This study proposes a novel method for identifying the primary conspirators involved in terrorist activities. To map the information related to terrorist activities, we gathered information from different sources of real cases involving terrorist attacks. We extracted useful information from available sources and then mapped them in the form of terrorist networks, and this mapping provided us with insights in these networks. Furthermore, we came up with a novel centrality measure for identifying the primary conspirators of a terrorist attack. Because the leaders of terrorist attacks usually direct conspirators to conduct terrorist activities, we designed a novel algorithm that can identify such leaders. This algorithm can identify terrorist attack leaders even if they have less connectivity in networks. We tested the effectiveness of the proposed algorithms on four real-world datasets and conducted an experimental evaluation, and the proposed algorithms could correctly identify the primary conspirators and leaders of the attacks in the four cases. To summarize, this work may provide information support for security agencies and can be helpful during the trials of the cases related to terrorist attacks.
Mass customization (MC) is a business practice that aims to provide customers with customized products and services at near mass production efficiency. To achieve the aim, a number of methods to implementing MC are proposed. However, most of them require changes in entire process of the company, which make companies hesitate to implement MC even if it is essential to survive. In this paper, we proposed alternatives to partially implement MC for quick adaptation of MC. The base line assumption is not to change the production lines. The pros and cons of alternatives are given by qualitative and quantitative evaluation. Especially, by giving radar chart analysis of the quantitative measures, we give insight on the changes in the business performance measures, such as time to market and cost. Proposed alternatives are based on sub-processes such as purchasing raw materials, production process changes and packaging for efficient logistics. In this way, companies are able to provide customized products with small changing of the current manufacturing system. The process and benefit of the proposed strategy is verified by real world cases of a Korean health food company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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