The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.3
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pp.11-19
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2009
At present, an intelligent transport system (ITS) is being actively introduced as an alternative plan to solve various transport problems, and a traffic information provision service, a field of ITS, is being provided to users through diverse media. However, the evaluation of how useful the traffic information provided to the road users is limited to a simple questionnaire, and the systematic evaluation about what factors affect the usefulness of traffic information has not been realized. Therefore, it is impossible to calculate user convenience occurring due to traffic information, This paper aimed to develop an index to evaluate user satisfaction levels with traffic information and develop a user satisfaction level model. A result of establishing a user satisfaction level model by executing a questionnaire survey for the analysis object of variable message sign (VMS), a representative information provision medium, showed that 'desire satisfaction', 'trust', 'understanding', and 'efficiency' have an effect. Of them, the 'understanding' showed the highest level, so it was seen that, in case of VMS, how easily the character, figure, expression, etc. provided in the information was understood by users has the biggest effect on the satisfaction level of the information. The next levels of effects on the satisfaction was in the order of 'user trust', 'efficiency', and 'desire satisfaction'.
This study aims to analyze the performance of public-private governance of urban parks in Cheongju-city, focusing on the 'cooperative governance' model of Ansell & Gash(2007) and find implications. The performance and limitations of the governance were analyzed using 13 success factors suggested by this model. According to the results of the analysis, four categories are satisfied: initial conditions, institutional design, leadership, and cooperation process. 8 out of 13 factors were analyzed at a 'good' level and thus this governance can be evaluated as successful one. Building trust and committed collaboration can be seen as key elements of successful governance. On the other hand, 5 factors were evaluated as 'average' because some limitations were revealed. The results of this analysis suggests that in order to improve cooperative governance, a post-implementation management system should prepared, and the inclusiveness of participation should further strengthened, and also regulations that ensure a regular forum for indirect participants and the public from the institutional design stage should be established. Although this study was analyzed based on the evaluation category of the objectively verified model, there is a limitation in that the evaluation was based on subjective judgment.
Purpose - This study aims to investigate factors affecting Chatbot service acceptance attitude. For wide use of Chatbot service, firms need to find barriers or obstacles for customers, if any, not to use Chatbot service. Research design, data, and methodology - We apply value-based accept model to investigate the quality of Chatbot, to verify the meaning of service value of Chatbot and to find the relationship among variables. To test hypotheses, we conducted survey. We collected 300 questionnaires. SPSS version 2.0 is used. Regression analysis, moderating effect test is conducted. Results - 4 Qualities of Chatbot, Ease of use, Usefulness, Enjoyment, Interaction are affecting acceptance attitude, and 5 service values, only interaction does not affect emotion. Trust, Specialty, Necessity, Social, Emotion moderating Chatbot service to accepting attitude. Regarding moderating effects by personal characteristics and personal tendency, innovation resistance, innovativeness, and social effects are turned to have influence while regulatory focus, construal level does not have moderating force. Also, the auxiliary service like Chatbot service affects customers' evaluation on the main service quality. Conclusions - Service firms adopt Chatbot service for various purposes. The results imply that customers are generally recognize the merits of Chatbot, but there are some barriers such as innovation resistance characteristic especially uncomfortable.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.620-623
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2000
The leaf spring is generally used effectively in load supporting because it has tension-diffused function in comparison with other springs. Nowadays the leaf spring is used widely in the suspensions of automobile and trains. The stiffness and the damping characteristics of the leaf spring being essential for the performance of vehicles, the exact evaluation is required. Various approximate formula are normally used for the leaf spring design. however, accuracy and trust are decreased because the contact and frictional characteristics between leaf plates are generally neglected. In this paper, nonlinear stiffness matrix of the leaf spring is solved by contact-element applying FEM for considering the contact and frictional characteristics between leaf plates. The results of proposed FE model are compared with test data.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.344-348
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2005
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
유무선 네트워크의 발달로 온라인 환경에서 다양한 정보 교환 및 데이터 공유를 보다 쉽게 사용할 수 있다. 이러한 네트워크의 신뢰성을 보장하고 악의적인 사용자의 공격에 저항하기 위해 가장 중요한 필요조건은 구성원 상호 신뢰 관계를 확립하는 것이다. 다른 사람의 신뢰도를 정확하게 평가하고 신뢰도가 전체적인 신뢰도에 반영된다면 많은 위험을 회피할 수 있다. 본 논문에서는 악의적인 피어가 제공하는 신뢰할 수 없는 자원의 확산을 감소시키기 위해 네트워크에 참여하는 노드에 대한 신뢰도를 측정한다. 신뢰도는 노드들이 선택하는 다른 노드의 선호도를 이용하여 노드들의 신뢰도에 가중한다. 실험결과는 계산된 신뢰도를 이용하여 신뢰할 수 있는 노드에게 유효한 파일을 수신할 수 있어 네트워크의 신뢰성을 보장하고 데이터에 대한 정확성을 높일 수 있다.
Sara Alqethami;Badriah Almutanni;Walla Aleidarousr
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.1-10
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2024
In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.15
no.6
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pp.27-35
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2005
While the current world wide network offers an incredibly rich base of information, it causes network management problem because users should have many independent IDs and passwords for accessing different sewers located in many places. In order to solve this problem users have employed single circle of trust(COT) ID management system, but it is still not sufficient for clearing the problem because the coming ubiquitous network computing environment will be integrated and complex networks combined with wired and wireless network devices. The purpose of this paper is to describe the employment and evaluation of federated ID interoperability method for solving the problem. The use of the proposed model can be a solution for solving network management problem in the age of mobile computing environment as well as wired network computing environment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1181-1191
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2021
The pandemic has rapidly developed a non-face-to-face environment. However, the sudden transition to a non-face-to-face environment has led to new security issues in various areas. One of the new security issues is the security threat of insiders, and the zero trust security model is drawing attention again as a technology to defend against it.. Software Defined Perimeter (SDP) technology consists of various security factors, of which device validation is a technology that can realize zerotrust by monitoring insider usage behavior. But the current SDP specification does not provide a technology that can perform device validation.. Therefore, this paper proposes a device validation technology using SVDD-based abnormal behavior detection technology through user behavior monitoring in an SDP environment and presents a way to perform the device validation technology in the SDP environment by conducting performance evaluation.
Objectives: Among OECD countries, South Korea has been having the highest suicide rate since 2018, with 24.1 deaths per 100,000 people reported in 2020. The objectie of this study was to examine the use of generative artificial intellicence (AI) chatbots to train third-year Korean medicine (KM) students in conducting suicide risk assessments for patients with depressive disorders to train students for their clinical practice skills. Methods: The Claude 3 Sonnet model was utilized for chatbot simulations. Students performed mock consultations using standardized suicide risk assessment tools including Ask Suicide-Screening Questions (ASQ) tool and ASQ Brief Suicide Safety Assessment. Experiences and attitudes were collected through an anonymous online survey. Responses were rated on a 1~5 Likert scale. Results: Thirty-six students aged 22~30 years participated in this study. Their scores for interest and appropriateness (4.66±0.57), usefulness (4.60±0.61), and overall experience (4.63±0.60) were high. Their evaluation of the usability of artificial intelligence chatbot was also high at 4.58±0.70 points. However, their trust in chatbot responses (Q12) was lower (3.86±0.99). Common issues related to dissatisfaction included conversation disruptions due to token limits and inadequate chatbot responses. Conclusions: This is the first study investigating generative AI chatbots for suicide risk assessment training in KM education. Students reported high satisfaction, although their trust in chatbot accuracy was moderate. Technical limitations affected their experience. These preliminary findings suggest that generative AI chatbots hold promise for clinical training, particularly for education in psychiatry. However, improvements in response accuracy and conversation continuity are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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