This study aims to apply the concept of regulatory stringency to the regulatory sandbox with a fresh perspective. The regulatory sandbox is a system that gives opportunities under certain conditions to new technologies or businesses that have not been launched due to inadequacy or insufficiency in legal systems. Previous research on regulatory sandboxes has mainly focused on discussions about their impact on specific technologies or business domains. This study attention to the results according to the evaluations. Among them, whether special cases for demonstration can evolve into official permission has garnered significant attention. For this study, among the cases that passed the regulatory sandbox evaluation from February, 2019, to December, 2022, 162 cases in the field of ICT convergence were selected. The evaluation results were classified into three groups 'positive interpretation (Fast Track)', 'temporary permission', and 'special case for demonstration.' Each case was assigned to one of the three groups. Through the comparative analysis, the common characteristics and differences were summarized. Then, this study explored improvement measures to pass a less restrictive regulatory sandbox. The analysis of the cases revealed that the differences in each evaluation result were attributed to variations in the technological characteristics and user protection features. Considering these differences, as well as the higher weight and importance of the preparation stage for sandbox application, this study suggested a three-step approach to prepare for temporary permission and positive interpretation rather than special case for demonstration. In addition, this thesis discussed the policy limitations of the regulatory sandbox mechanism in South Korea and the limitations of the current study. Hopefully, the results of this study would be beneficial to individuals and companies, particularly venture companies and startups seeking to develop new technologies or businesses and utilize regulatory sandboxes.
As music streaming services (MSS) involve various interactions with users during the music consumption process, it is important to understand the user experience and manage the service accordingly. This study developed a user experience model for MSS by theoretically linking the quality characteristics considered important by music service users with the structure of user experience. PLS analysis was then performed using survey data to test the model. As a result, functionality (search, browsing, and personalized recommendation), UI usability, content quality (currentness, sufficiency, relevance), and monetary cost were found to be key experience factors that determine the experience consequence, i.e., user satisfaction. In addition, in a supplementary analysis comparing domestic and global services, differences in user experience were found between the two groups in terms of functionality and content quality. The user experience model of MSS proposed in this study serves as a new foundation for theory-based research in this field and provides meaningful implications for the competitive landscape among music streaming service platforms and for their competitive strategies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.91-98
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2023
This study is an exploratory research on smart healthcare services, specifically focusing on a multi-channel CCR based healthcare service system. The study examines the overview and operational principles of the service system, highlighting the significance of user communication and its role in the system's functionality. Furthermore, the study investigates the impact of service quality on user satisfaction and intention to continue using the service. To achieve this, a structural equation modeling(SEM) analysis was conducted with a sample of 188 users who owned and utilized healthcare devices and apps. The results indicate that service quality dimensions (reliability, responsiveness, empathy, assurance, and tangibility) all had a positive influence on user satisfaction. Additionally, user satisfaction was found to have a significant impact on intention to continue using the service. The findings of this study contribute to exploring the effectiveness and potential value of CCR-based smart healthcare services. It was also provided insights for the future development of smart healthcare systems that offer accurate health information and personalized services for individual health management and prevention.
Kim Sang Woo;Oh Se Yeong;Seo Yong Uk;Yeon Jeong Hum;Cho Hee Jeong;Youn Joosang
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.9
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pp.273-282
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2023
Recently, various technologies such as logistics automation and port operations automation with ICT technology are being developed to build smart ports. However, there is a lack of technology development for port safety and safety accident prevention. This paper proposes an AI-based shipping container loading safety management system for the prevention of safety accidents at container loading fields in ports. The system consists of an AI-based shipping container safety accident risk classification and storage function and a real-time safety accident monitoring function. The system monitors the accident risk at the site in real-time and can prevent container collapse accidents. The proposed system is developed as a prototype, and the system is ecaluated by direct application in a port.
Background: Panax ginseng, one of the valuable perennial medicinal plants, stores numerous pharmacological substrates in its storage roots. Given its perennial growth habit, organ regeneration occurs each year, and cambium stem cell activity is necessary for secondary growth and storage root formation. Cytokinin (CK) is a phytohormone involved in the maintenance of meristematic cells for the development of storage organs; however, its physiological role in storage-root secondary growth remains unknown. Methods: Exogenous CK was repeatedly applied to P. ginseng, and morphological and histological changes were observed. RNA-seq analysis was used to elucidate the transcriptional network of CK that regulates P. ginseng growth and development. The HISTIDINE KINASE 3 (PgHK3) and RESPONSE REGULATOR 2 (PgRR2) genes were cloned in P. ginseng and functionally analyzed in Arabidopsis as a two-component system involved in CK signaling. Results: Phenotypic and histological analyses showed that CK increased cambium activity and dormant axillary bud formation in P. ginseng, thus promoting storage-root secondary growth and bud formation. The evolutionarily conserved two-component signaling pathways in P. ginseng were sufficient to restore CK signaling in the Arabidopsis ahk2/3 double mutant and rescue its growth defects. Finally, RNA-seq analysis of CK-treated P. ginseng roots revealed that plant-type cell wall biogenesis-related genes are tightly connected with mitotic cell division, cytokinesis, and auxin signaling to regulate CK-mediated P. ginseng development. Conclusion: Overall, we identified the CK signaling-related two-component systems and their physiological role in P. ginseng. This scientific information has the potential to significantly improve the field-cultivation and biotechnology-based breeding of ginseng.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.197-205
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2024
Development of AI and big data-based algorithms to advance and optimize the recognition and detection performance of various static/dynamic vehicles in front and around the vehicle at a time when securing driving safety is the most important point in the development and commercialization of autonomous vehicles. etc. are being studied. However, there are many research cases for recognizing the same vehicle by using the unique advantages of radar and camera, but deep learning image processing technology is not used, or only a short distance is detected as the same target due to radar performance problems. Therefore, there is a need for a convergence-based vehicle recognition method that configures a dataset that can be collected from radar equipment and camera equipment, calculates the error of the dataset, and recognizes it as the same target. In this paper, we aim to develop a technology that can link location information according to the installation location because data errors occur because it is judged as the same object depending on the installation location of the radar and CCTV (video).
Yo Han Park;Jong Hyeok Mun;Jong Sun Choi;Jae Young Choi
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.13
no.1
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pp.10-20
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2024
As the online commerce market continues to expand with an increase of diverse products and content, users find it challenging in navigating and in the selection process. Thereafter both platforms and shopping malls are actively working in conducting continuous research on recommendations system to select and present products that align with user preferences. Most existing recommendation studies have relied on user data which is relatively easy to obtain. However, these studies only use a single type of event and their reliance on time dependent data results in issues with reliability and complexity. To address these challenges, this paper proposes a recommendation system that analysis user preferences in consideration of the relationship between various types of event data. The proposed recommendation system analyzes the correlation of multiple events, extracts weights, learns the recommendation model, and provides recommendation services through it. Through extensive experiments the performance of our system was compared with the previously studied algorithms. The results confirmed an improvement in both complexity and performance.
In this study, the sizing systems of 40 unisex sweatshirt brands were analyzed to collect the size information needed to produce unisex clothing. Each size specification was compared with the body size distribution and percentiles of men and women aged 18 to 29. Depending on the brand, unisex sweatshirt sizes ranged from 1 to 8. Despite being unisex apparel, three brands offered only one or two sizes. Out of the brands surveyed, 50% were found to offer four or five sizes. Out of the 40 brands, 25 used letters such as "S," "M," and "L" to indicate the size designation. More than 92.5% of the brands included M and L, and the sizing system tended to focus on larger sizes such as XL and 2XL rather than smaller sizes such as XS and S. The size specifications of shoulder width, chest circumference, sleeve length, and total length were compared with the body size distribution and percentiles of men and women aged 18 to 29. The distribution of each size specification mostly appeared in a section larger than the men's body size. The size specifications of unisex sweatshirts were set close to or larger than men's sizes and hardly represented women's sizes. To increase consumer satisfaction with unisex clothing, establishing a size standard that could accurately reflect the body size distribution of men and women was found to be imperative. Such a size standard could also help each brand specify or diversify its target and differentiate itself with other brands.
Traditional authentication systems typically involve users entering their username and password into a centralized identity management system. To address the inconvenience of such authentication methods, a decentralized identity authentication system based on Distributed Identifiers(DID) is proposed, utilizing decentralized identity technology. The proposed system employs QR code scanning for login, enhancing security through the use of blockchain technology to ensure the uniqueness and safety of user identities during the login process. This system utilizes DIDs and integrates the InterPlanetary File System(IPFS) to securely manage organizational members' identity information while keeping it private. Using the distributed identity authentication system proposed in this study, it is possible to effectively manage the security and personal identity of organization members. To improve the usability of the system proposed in this study, research is needed to expand it into a solution.
Background: To examine the influences of psychosocial work conditions on mental health risk and intention to leave the public sector among workers of public health agencies in Taiwan. Methods: We surveyed 492 public health workers in March 2022 during the COVID-19 pandemic. Information on job demands, job control, workplace justice, experiences of workplace violence and its type and origin, and mental health status (assessed by the 5-item Brief Symptom Rating Scale, BSRS-5) was obtained. Of them, 192 participated in a follow-up survey conducted in May 2023 that assessed mental health status, employment changes, and intention to leave. Results: In the initial survey, 32.93% of participants reported poor mental health status, defined by having a score of BSRS-5 ≧ 10, and 48.17% experienced some form of workplace violence over the past year. Notably, high psychosocial job demands (OR = 3.64, 95% CI = 1.93-6.87), low workplace justice (OR = 2.58, 95% CI = 1.45-4.58), and workplace violence (OR = 2.38, 95% CI = 1.51-3.77) were significantly associated with increased risk of mental disorders. Among those who participated in the followup survey, 22.40% had persistent poor mental health, and 30.73% considered leaving or have left the public sector. Longitudinal analyses indicated that job demands predicted persistent mental disorders and intention to leave the public sector, and the experience of workplace violence added additional mental health risks. Conclusion: The public health workforce is crucial for effective and resilient public health systems. Our findings that public health workers were at high mental health risk and had a high intention to leave the job warrant attention and policy interventions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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