The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.2
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pp.61-73
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2005
Mobile games have emerged as the most innovative entertainment technology, adding new revenue streams, taking advantage of the potential of wireless applications and service offerings. Mobile games, like any other types of computer game, offer a unique value for users in providing an exciting digital experience in virtual worlds. Players can become empowered through the development of new characters and strategies within games to achieve rewarding successes against the computers and other players. In this paper, we attempt to examine the motives of adolescents for playing mobile games. Based on data collected from survey, we have identified Escape, Arousal and Fantasy, Challenge and Competition, Diversion and Relaxation, Social interaction as the key motivators for playing mobile games. We also investigated the extent to which use and gratifications are predicted by demographic factors as well as by gaming experience. Statistical results confirm that most of the demographic factors played critical roles in determining the level of motivations for playing games. The results from this research might give mobile game industry some useful guidelines for developing mobile edu-game and market expansion strategy.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.68-80
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2016
This study proposes the traffic prediction and optimal traffic control system based on cell transmission model and genetic algorithm in cloud environment. The proposed prediction and control system consists of four parts. 1) Data preprocessing module detects and imputes the corrupted data and missing data points. 2) Data-driven traffic prediction module predicts the future traffic state using Multi-level K-Nearest Neighbor (MK-NN) Algorithm with stored historical data in SQL database. 3) Online traffic simulation module simulates the future traffic state in various situations including accident, road work, and extreme weather condition with predicted traffic data by MK-NN. 4) Optimal road control module produces the control strategy for large road network with cell transmission model and genetic algorithm. The results show that proposed system can effectively reduce the Vehicle Hours Traveled upto 60%.
Kim Jean-Hong;Jeong Jin-Su;Park Kuk-Tae;Jeong Jin-Woo
Journal of the Korean earth science society
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v.26
no.3
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pp.175-182
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2005
The purpose of this study was to investigate the effects of STS (Science, Technology and Society) instruction on 5th graders learning motivation and scientific attitudes, using ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) strategies. A total of 53 fifth grade students were sampled from an elementary school, and were assigned to the experimental and the control groups. For four weeks, the experimental group was treated with STS instruction using ARCS strategies while the control group was treated with traditional instruction. The result of this study showed that STS instruction using ARCS strategies was more effective in the development of students' learning motivation and scientific attitudes.
We present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method.
A method for sex determination of pigs was examined using polymerase chain reaction(PCR). Sex determining region Y(SRY) gene encoded on Y chromosome plays a key role for primary male development. Zinc finger X-Y(ZFX-ZFY) gene, one of the X-V homology gene group was found on the X and Y chromosomes, respectively, We tested for molecular sexing by amplification patterns of SRY and ZF genes. Genomic DNAs from various resources including porcine hairs and semen collected from domestic pig breeds and native pigs was used for PCR assay of each gene. The amplified products for porcine SRY gene were yielded only in males but not in females. On the other hand, two differential patterns were observed in amplification of ZF gene reflecting the chromosomal dimorphism by a length polymorphism between X and Y chromosomes. Of both, a common band was detected in all individuals tested so that this band might be amplified from ZFX gene as a PCR template, but another is specific for males indicated that from ZFY. The result of PCR assay provides identical information to that from investigation of phenotypic genders of the pigs tested. We suggest that this PCR strategy to determine porcine sexes using comparison of the amplification patterns of the SRY gene specific for Y chromosome and the dimorphic ZF gene between X and Y chromosomes may be a rapid and precise method for discrimination of two sexes and applied to DNA analysis of small samples such as embryonic blastomere, semen, and hairs.
Many researchers have discussed on a policy establishment to revitalize a regional industry of a domestic ecosystem. However, it is rare to consider activation measures and priorities that are appropriate for local characteristics. Therefore, this study conducted a qualitative study to gather and analyze the views of expert groups in order to derive measures to revitalize the automobile industry in Gwangju. We examined the current status of the automobile industry in Gwangju based on a literature survey and in-depth interviews and what kind of crisis there is. We then derive strategic candidates for activation measures to address this. In addition, the relative importance and priorities of the methods derived using AHP techniques were identified. This leads to five strategies on which methods should be applied first. This will be used as the basis for future strategy development.
Kanti Singh Sangher;Archana Singh;Hari Mohan Pandey
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.99-109
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2023
The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.3
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pp.7-20
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2000
Many organizations have developed their own information systems not only for internal efficiency but also for effectiveness of external customer services. The infusion of powerful information networks into business environments is beginning to have a profound impact on the nature of governance between buyers and sellers in the market place. One of the most effective service tools for their customers is the use of information technology. The web technology is rapidly becoming one of the most effective online customer service tools toward strategic competitive advantage. In order to gain competitive edge, organizations must have effective web sites for customer services. A study on web service development phase has been conducted and present states of web usages by Korean, US., Japanese companies are surveyed. Cases of business web sites are empirically analyzed in order to compare the different levels of web site application in three countries. Conclusively, countries with longer experience with internet has more advanced level of web application such as business transaction and internet process innovation. In order to support effective web site planning, organizations have to understand their current position in Internet application and form strategies for e-business.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.628-641
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2012
This research investigates a dynamic mechanism underlying the co-evolution between network and space by applying hype-curve model, typical phenomenon which shows how new technologies and ideas initially adapted in the society. This study analysis the knowledge intensive industry of digital contents using social network analysis (SNA) in terms of structural, spatial, and temporal aspects, year of 2000, 2005, and 2010 focused on Seoul area. First of all, network and space establish 'inter-feedback' as a result of evolution and differentiation process. Second, it happen temporal 'delay' through the learning process stage of 'peak of inflated expectation' and 'trough of disillusionment.' As a result, Seoul develops with the technology commercialized-orient strategy affect government policy. This trend changes to technology-oriented development in Seoul area in the late of 2000 established 'self-organization' with geographical proximity organizations through learning process.
The high pressure underground pipelines of industrial states such as Ulsan, Yeosu consist with not only the pipelines for the utility support such as Raw material of petrochemical industry and steam, but also high pressure pipelines of toxic, flammable gas intricately like a web. Therefore, in this study, based on in-depth comparison analysis of industrial estate pipelines, and underground city gas pipelines' safety management status, excavation frequency, excavation depth, patrol period which are pipe damage impact factor by the other construction are analyzed. And, as a result, risk changes and correlations due to risk reduction strategy of the other construction are compared to be presented the safety inspection operation model for the high pressure underground pipelines of industrial estates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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