Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC3-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC3-ECC compressive strength makes the prediction of LC3-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC3-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC3-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC3-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R2) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC3-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제20권3호
/
pp.219-225
/
2022
In this study, we propose training a support vector machine (SVM) model on top of deep networks for detecting Covid-19 from chest X-ray images. We started by gathering a real chest X-ray image dataset, including positive Covid-19, normal cases, and other lung diseases not caused by Covid-19. Instead of training deep networks from scratch, we fine-tuned recent pre-trained deep network models, such as DenseNet121, MobileNet v2, Inception v3, Xception, ResNet50, VGG16, and VGG19, to classify chest X-ray images into one of three classes (Covid-19, normal, and other lung). We propose training an SVM model on top of deep networks to perform a nonlinear combination of deep network outputs, improving classification over any single deep network. The empirical test results on the real chest X-ray image dataset show that deep network models, with an exception of ResNet50 with 82.44%, provide an accuracy of at least 92% on the test set. The proposed SVM on top of the deep network achieved the highest accuracy of 96.16%.
Today, the World Wide Web (WWW) impacts many facets of our lives, including communication, entertainment, social activities, shopping, etc. The web portal is the most accessed type of site and is advertising-supported the more users who visit the site, the more income it generates. User perception to a web site is very important much research has focused on the internet users' behavior. Some well-known theories, such as the technology acceptance model have been used to examine variables that motivate individuals to accept and use an IS. But Understanding continued use is the goal of this study. We focus on user beliefs (specifically, perceived usefulness) and attitude because pier studies of IT usage, predominantly based on the technology acceptance model (TAM) and similar models, have established these perceptions as the dey determinants of both initial IT usage (acceptance) and long-term usage (continuance) intention and behavior (Bhattacherjee 2001; Davis et al. 1989). Any change in beliefs or attitudes will likely have a corresponding impact on, and may even revers, users' continuance intention and behavior. Also, continuance use have some features which are prior use, habit, feature-centric view of technology. So this research reflected continuance use features. Examination of the paths in the model revealed several interesting results. First, Perceived usefulness was a stronger predictor of acceptance intention in TAM than attitude, But attitude was a stronger predictor of continuance intention in this study than perceive usefulness. Second, confirmation was not affect directly to attitude. Last, Habit was strongest predictor of continuance intention in this study.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
E-learning becomes an important part of education these days in Korea. Students had no choice but to accept the e-learning when the e-learning was used as a supplementary learning tool within a traditional class or a stand-alone distance education. This study focuses on the students' intention of e-learning acceptance for voluntary studies. In voluntary study, students have the rights to adopt the e-learning or not for their personal study. We used individual characteristics as the external variables of TAM to explain user acceptance of e-learning for voluntary studies and examined the effect of individual characteristics on user's beliefs. Research model and nine hypotheses were set up to identify the relationships among these variables based on investigations of previous researches. The theoretical model is tested with questionnaires from 420 users who accept e-learning for voluntary studies. We tested the measurement and research models by applying a structural equation modeling(SEM) approach, using the AMOS 5.0. Overall, the results provided support for the model as explaining acceptance of an e-learning system. Most path coefficients in the research model were found statistically significant. The results showed usefulness and enjoyment and subject norm were the factors affecting attitude of students using e-learning. In addition, usefulness and subject norm were the factors affecting intention of students using e-learning. The results show innovation and self-efficacy have a significant impact on user's perception of ease of use. Self-efficacy also have significant effects on user's perception of usefulness.
이 논문은 문화유산기관 아카이브 포탈의 대중화와 지속적인 이용을 위해 퀄리티 포탈에 필요한 요소들을 살펴보았다. 이용자에 대한 이해가 문화유산기관 아카이브 포탈의 성공에 결정적임에도 불구하고 많은 연구가 되어오지 않은 점을 감안하여, 타 포탈들의 퀄리티 분석에 적용된 이용자 중심 평가모델들을 정리하였다. Intrinsic bias를 피하기 위해 triangulation 방법론을 선택하였으며, 이에 서비스 품질(Service Quality), 데이타 품질(Data Quality), 그리고 기술수용모델(Technology Acceptance Model: TAM)을 분석 정리하여 문화유산기관의 아카이브 포탈에 적합한 평가모델을 제시하였다. 제시된 평가모델을 검증하기 위한 99 항목 설문도 제안하였다. 후속 연구에서는 설문의 타당성과 평가모델의 적합성이 실증적으로 검증될 계획이다.
글로벌 물류 기업은 경쟁력 있는 물류서비스를 제공하기 위해 물류시스템을 개발 및 도입하고 있으며, 특히, IT가 발달하고 모바일 기능이 보다 편리해짐에 따라 모바일 운송관리시스템(Transportation Management System : TMS)이 일반 택배 기사들이나 회사 내 사무직 관리자들도 쉽게 사용할 수 있도록 보다 편리한 시스템으로 도입되고 있다. 그러나 이러한 시스템의 성공여부는 이 시스템 개발자가 현장을 정확히 이해하고 현장에서 그 시스템을 사용하고 있는 사무 관리자와 택배기사들이 능동적으로 그 시스템을 이해하고 적극적으로 이용하는데 달렸다. 본 논문의 목적은 이 시스템을 이용하는 사용자의 태도를 중심으로 새로운 시스템 이용에 있어서 시스템 수용에 어느 특성이 영향을 미치는지를 알기 위함이며 이를 기술수용모델(Technology Acceptance Model : TAM)를 통하여 분석하였다. 분석 결과에 따르면 스마트폰이 대중화된 요즘에는 사용자들이 시스템 수용에 있어 용이성보다 유용성이 유의하다는 결론을 얻었다. 이에 따라 시스템 개발 시 용이성이 아닌 유용성에 중점적으로 관심을 가져야 한다는 시사점을 도출하였다.
UCC paradigm based on Web 2.0 has made new business models and came to the forefront as a commercial media. The purpose of this study is to analyze the customer attitudes toward UCC and its effects as a commercial media. Based on prior studies of Internet and Web advertising, informativeness, entertainment, irritation, trust, usefulness, ease of use, incentives, and flow were identified as affecting factors of the attitude of UCC advertising. Results show that informativeness, entertainment, irritation, trust, ease of use, and flow are significantly related to the attitude of UCC advertising, but usefulness and incentives are not. Customer attitude toward UCC advertising was also found to be significantly related to the such effects as brand attitude, word of mouth, and intention to buy. This study contributes to improve the understanding of UCC as a commercial media and provides the base of activation strategies for it.
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.
As an extension of Technology Acceptance Models (TAM), the relative importance of perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEU) in adopting two different mobile services are examined using service compatibility and user trust as moderating variables. This research shows that PEU is a relatively more important factor in the adoption of new mobile services when the new mobile services are highly compatible with existing services, while trust is an important influential factor in the adoption of services with a relatively low service compatibility. Trust does not significantly change the relative importance of PEU in the adoption of highly compatible mobile services, while the user's trust changes the importance of PU in the adoption process for the mobile services with relatively low service compatibility.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.