KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
A recommender system is a personalized decision support tool to suggest suitable products in proper manners for the benefits of both suppliers and consumers, with the assumption of full understating of consumers' needs and preferences. However, a substantial number of studies have focused on making recommender systems more accurate and efficient. Whereas, there have been a few studies on consumers' needs and preferences under their own contexts to accept recommender systems. To this end, this study attempted to find out the impact of personal sentiments and contexts on the willingness to accept music recommender systems based on the simplified "Technology Acceptance Model" and some verified variables from the precedent studies. For the study, we conducted an empirical study using surveys and High-Order Structural Equation Model (SEM). The outcomes of the research was affirmative to the research hypothesis that the personal sentiments and contexts positively affect the acceptance of the music recommender systems.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.5
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pp.92-100
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2007
PFI(Private Finance Initiative) Project is carried to expand infrastructure effectively through participation of private investment. From the year 2005, the range is expanded not only industrial infrastructure such as made road, harbors and so on but living infrastructure such as school facilities, environmental facilities. For this reason BTL(Build-Transfer-Lease) system is mainly used in new private finance initiative project but in existing private finance initiative project BTO(Build-Transfer-Operate) system was used. BTL system is operated to judge fitness of private investment and classified into quantitative VFM(Value for Money) and qualitative VFM. In this research the estimation item of qualitative VFM which is hard to deduce the effect is created and after surveying of questionnaire in target of experts, relative importance and weight is established with AHP(Analytic Hierarchy Process). By estimating efficiency and benefit of quantitative VFM and qualitative VFM aspect effectively it is expected to support a rational making decision for operating BTL.
Kim, Eun-Han;Hwang, Won-Tae;Suh, Kyung-Suk;Han, Moon-Hee;Kim, Byung-Woo
Journal of Radiation Protection and Research
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v.20
no.2
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pp.117-122
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1995
Meteorological Data Acquisition System (MDAS) and Meteorolocical Information Processing System (MIPS) have been developed for the measurement of the meteorological parameters at the Korea Atomic Energy Research Institute site. MIPS represents the measured meteorological data graphically on a computer screen. MDAS and MIPS are interfaced with real-time radiological dose assessment system (FADAS), which has been developed to rapidly assess the radiological consequences and to support decision-making under radiological emergencies.
Information sharing is one of the key factors enhancing government efficiency and public convenience. However, critics argue that Korean government is now facing various kinds of barriers such as insufficient collaboration among agencies, inappropriate statutes, and technical problems. Thus, this study aims to develop policy alternatives that help resolve the existing problems suggested above. In order to achieve research objectives, this study employs both quantitative and qualitative methods as ways to investigate different dimensions of information sharing in government. Both survey and interview include six dimensions such as organization, technology, culture, management, policy and law. The results show that Korean government needs to implement following alternatives; developing its own database that helps support government decision making, changing organizational culture, continuous extension in terms of the number of object information and affiliated agency, and developing a statute dealing with government information sharing.
In most positioning and allocation practices, many mathematical models are proposed in various fields. The set covering (SC) problem has many practical applications of modeling not only real world problem but also in military. As our air defense weapon systems are getting older and declining the performance, new plans far acquisition of high-tech air defense weapon system are being conducted. In this paper we established simulation model for optimal allocation of KDX which carries new missile defense weapon system by using partial set covering considering both attacker and defender side. By implementating simulation model, we assess the available scenarios and show the optimal pre-positioning of KDX and interceptor's allocation. Furthermore, we provide a variety of experiments and extensive scale sized situations for Korea Indigenous Missile Defense (KIMD) and support decision-making for efficient positioning of unit.
Commercial properties are gaining importance in the national economy, drawing more and more interests from agencies and individuals. Therefore, objective and accurate investment information needs to be supplied in order to support rational decision making and market transparency. To contribute to guiding the Korean commercial property market to become as transparent and competitive as the markets of developed countries, this study aims to seek for ways to establish a Korean commercial property information framework. As part of the activities to achieve the goal, the Korean commercial property market information was first evaluated in terms of data collection, production and operation. Then, US NCREIF, which is operated by the private sector, and Singapore's URA, managed by the public sector, were considered as the examples of well-managed foreign commercial property market information frameworks. Efficient management of the system requires establishing a monitoring scheme, and users' accessibility and information availability will be enhanced through phased expansion of the information.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.855-858
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2008
The lightweight bubble mixture soil are lightweight soft ground rear, which is used with the material filling. However, comparing with the general soil, it is not valuably useful from domestic. The utilization of the general soil which initial public corporation holds mainly few. The overlay method of general soil decreasing the number of layers increases according to use research study. From the research which consequently, BOX mechanical behavior materials rear executed LCC analyses the general soil which is a material filling and lightweight bubble mixture soil, discussed two kind alternatives and presents the analysis will be able to support the decision-making which is rational from the economics. The expense, which results from the resultant of lightweight bubble mixture soil maintenance, was fewer and was then analyzed with the fact that, will be able to secure an economical efficiency within 6 years.
Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1189-1198
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2015
For the effects of the global financial crisis cause hedge funds to have a strong influence on financial markets, it is needed to study new approach method to predict hedge fund survival. This paper proposes to organize fuzzy neural network using hedge fund data as input to predict hedge fund survival. The variables of hedge fund data are ambiguous to analyze and have internal uncertainty and these characteristics make it challenging to predict their survival from the past records. The object of this study is to evaluate the predictability of fuzzy neural network which uses grades of membership to predict survival. The results of this study show that proposed system is effective to predict the hedge funds survival and can be a desirable solution which helps investors to support decision-making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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