Objective: The aim of this study is to get an optimal mental model by investigating user's natural behavior for controlling smart TV by mid-air gestures and to identify which factor is most important for controlling behavior. Background: A lot of TV companies are trying to find simple controlling method for complex smart TV. Although plenty of gesture studies proposing they could get possible alternatives to resolve this pain-point, however, there is no fitted gesture work for smart TV market. So it is needed to find optimal gestures for it. Method: (1) Eliciting core control scene by in-house study. (2) Observe and analyse 20 users' natural behavior as types of hand-held devices and control scene. We also made taxonomies for gestures. Results: Users' are trying to do more manipulative gestures than symbolic gestures when they try to continuous control. Conclusion: The most natural way to control smart TV on the remote with gestures is give user a mental model grabbing and manipulating virtual objects in the mid-air. Application: The results of this work might help to make gesture interaction guidelines for smart TV.
본 연구는 관련 연구와 시설 및 시설의 관련 개념들을 분석하고, 그 분석 결과를 가지고 시설에 대한 온톨로지적 개념 정의를 실시하였다. 첫째, 시설 개념의 관계로 포함 관계, 사례 관계, 규칙 관계, 속성 관계, 부분-전체 관계를 사용하여 정의하였다. 둘째, 시설은 여러 부분들이 기능적으로 통합성을 이루는 물리적 개체로 규정하였다. 셋째, 기본 개념과 역할 개념을 엄격하게 구분하여, 독서 시설, 전시 시설 등은 시설의 하위 개념이 아니라 역할 개념의 하위 개념으로 하여, 다중 계승을 하지 않도록 하였다. 넷째, 시설에 대한 온톨로지를 OWL DL로 구축하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.1-12
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2021
An operation of an organization is currently using a digital environment which opens to potential cyber-attacks. These phenomena become worst as the cyberattack landscape is changing rapidly. The impact of cyber-attacks varies depending on the scope of the organization and the value of assets that need to be protected. It is difficult to assess the damage to an organization from cyberattacks due to a lack of understanding of tools, metrics, and knowledge on the type of attacks and their impacts. Hence, this paper aims to identify domains and sub-domains of cyber-attack taxonomy to facilitate the understanding of cyber-attacks. Four phases are carried in this research: identify existing cyber-attack taxonomy, determine and classify domains and sub-domains of cyber-attack, and construct the enhanced cyber-attack taxonomy. The existing cyber-attack taxonomies are analyzed, domains and sub-domains are selected based on the focus and objectives of the research, and the proposed taxonomy named AVOIDITALS Cyber-attack Taxonomy is constructed. AVOIDITALS consists of 8 domains, 105 sub-domains, 142 sub-sub-domains, and 90 other sub-sub-domains that act as a guideline to assist administrators in determining cyber-attacks through cyber-attacks pattern identification that commonly occurred on digital infrastructure and provide the best prevention method to minimize impact. This research can be further developed in line with the emergence of new types and categories of current cyberattacks and the future.
Corporate tax avoidance has been the subject of international debate since the Enron scandal and has raised awareness of the need for greater transparency in financial markets. Efforts have been made to strengthen financial reporting requirements and meet the needs of investors and other stakeholders, including digitalization of financial reporting through Extensible Business Reporting Language (XBRL). This study examines the impact of the mandatory adoption of XBRL on corporate tax avoidance. We tested our predictions using a panel dataset of Indonesian firms listed on the IDX stock exchange. Based on available information in the DATASTREAM database covering the 2013-2017 period, we used two proxies for tax avoidance i.e., GAAP effective tax rate and current effective tax rate. We estimated multiple regression model including industry and year fixed effects. The results show that XBRL implementation has reduced corporate tax avoidance. These findings suggest that improving corporate transparency through XBRL could play a deterrent tool to corporate tax avoidance. The results of this study should be useful to tax authorities and accounting standard setters supporting the benefits of digitalizing financial reporting and continuing to complete XBRL taxonomies around the world.
The purpose of this study Is to develop empirically validated instrument for business model. The previous researches related to business model were almost taxonomies. And the focus of those researches were the classification by the degree of integration and innovation the origin, and the main source of revenue etc. In the emerging fields such as IT, e-commerce, and e-business, it tends to overlook methodological issue in its substantive relationships and also measurement. Business model is taken an interest in recent years. However, as the non-establishment of construct on business model has made no empirical study, this, study tries to develop an empirical validated instrument that identifies the dimensions of business model by uncovering meaningful group or categories. For this, the outlined domain of business model are defined as an organizational level that competes in the industry through the literature reviews. And the traits such as process integration, value chain reconstruction, strategic alliance with another business model, specialty in a certain wet sustainability of essential capabilities, differentiation, convertibility, customer orientation, revenue stream, newness, innovation leadership: and vision sharing are identified in those respective domains, and then the traits are classified into five dimensions such as interlinkageableness, valueness, functionalness, preemptiveness, and goalness by their characteristics. Generating items are continued on the basis of operationalization. Confirmatory factor analysis is performed in order to develop validated instrument with LISREL measurement model. Finally the instrument is developed through the previous procedure. The implication of this study is the first empirical effort to assess business model. The resulting instrument can be used with dependent variables in the future study related to business model. And the establishment of construct of business model is able to make a basis to rise an additional issue consequently. In the practical side, the instrument also can be employed as an assessment framework that can assess whether the expected value success or not. The instrument with the measurement can be used on competitor's business model, In. When an investment into a i-m with a specific business model, these instrument developed can be presented as the basic framework of assessment.
인터넷 쇼핑몰에서 사례기반추론기법을 통한 유사상품의 탐색과 사용자 요구에 적합한 상품추천을 위해서는 다양한 요구에 부응할 수 있는 사례베이스의 구축이 우선되어야 한다. 그리고 구축된 사례베이스로부터 유사한 사례를 검색하여 재 사용하거나 필요시 수정하고, 그 결과를 다시 저장하는 기능이 요구된다. 사례기반 상품추천시스템 개발에 있어 가장 중요한 요소는 사례의 표현문제이다. 본 연구에서는 인터넷 수산물 쇼핑몰의 상품추천시스템에서 번들상품 구성문제(집안 이벤트 시 필요한 수산물의 집합)를 표현하는데 적합한 사례표현기법을 개발하며, 유사사례를 추출하기 위한 유사도 척도의 개발에 연구의 첫 번째 주안점을 둔다. 본 논문에서는 번들상품추천을 위한 사례표현기법으로 객체모델링(OMT)기법을 사용하고 있다. 또한 다양한 사례 속성 유사도 측정방법을 적용하며, 유사도 측정에서 분류법(taxonomy)의 의미와 그 적용방법을 제시한다.
최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.
In this paper, the contribution of task types and error types involved in the human-related unplanned reactor trip events that have occurred between 1986 and 2006 in Korean nuclear power plants are analysed in order to establish a strategy for reducing the human-related unplanned reactor trips. Classification systems for the task types, error modes, and cognitive functions are developed or adopted from the currently available taxonomies, and the relevant information is extracted from the event reports or judged on the basis of an event description. According to the analyses from this study, the contributions of the task types are as follows: corrective maintenance (25.7%), planned maintenance (22.8%), planned operation (19.8%), periodic preventive maintenance (14.9%), response to a transient (9.9%), and design/manufacturing/installation (6.9%). According to the analysis of the error modes, error modes such as control failure (22.2%), wrong object (18.5%), omission (14.8%), wrong action (11.1 %), and inadequate (8.3%) take up about 75% of the total unplanned trip events. The analysis of the cognitive functions involved in the events indicated that the planning function had the highest contribution (46.7%) to the human actions leading to unplanned reactor trips. This analysis concludes that in order to significantly reduce human-induced or human-related unplanned reactor trips, an aide system (in support of maintenance personnel) for evaluating possible (negative) impacts of planned actions or erroneous actions as well as an appropriate human error prediction technique, should be developed.
스마트시티에 대한 관심이 증대되고 있다. 새로운 정보통신기술, 도시계획, 도시경제발전, 보건 등의 다양한 분야가 스마트시티 연구 혹은 실무에 적용된다. 그래서 스마트시티에 대한 정의는 다양하게 진화하고 있으며 때로는 혼란도 가지고 온다. 연구자들의 전공에 따라 개별적으로 연구되고 있는 스마트시티에 관한 전반적인 리뷰연구가 필요하다고 본다. 따라서, 이 논문에서 스마트시티라는 아이디어가 어떻게 발전해 왔으며, 주요 구성요소 그리고 실제적으로 집행되어 왔는지 정리해 보고자 한다. 특히 최근 2016년부터 지금까지 진행되어 온 학술적 연구들에 대해 중점적으로 살펴보았다. 이전 초기부터의 연구 정리는 Albino외 (2015), Cochia(2014)연구를 참조하면 된다. 이 리뷰논문에서는 먼저 스마트시티의 다양한 정의에 대해 소개하고 논의하였다. 두 번째로는 스마트 시티를 구성하는 여러 가지 관련 용어를 정리하였다. 세 번째로는 스마트 시티 발전정도를 측정하려는 시도인 인덱스에 관한 연구를 정리하였다. 네 번째로는 스마트 시티 연구의 건설적 비판(critique)으로 연구방향을 제시한 자료들을 분석하였다. 다섯 번째로는 스마트시티 연구를 어떻게 분류하고 구분할지에 대한 분류 체계(taxonomy)에 대한 제시가 있다. 여섯 번째로는 최근 가장 많이 언급되고 있는 여섯 가지의 분야- 스마트 경제, 스마트 거버넌스, 스마트 리빙, 스마트 피플, 스마트 환경, 스마트 모빌리티-에 대해 리뷰 하였다.
부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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