KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.5805-5825
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2019
Smartphones are important platforms because of their sophisticated computation, communication, and sensing capabilities, which enable a variety of applications in the Internet of Things (IoT) systems. Moreover, advancements in hardware have enabled sensors on smartphones such as environmental and chemical sensors that make sensor data collection readily accessible for a wide range of applications. However, dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users that vary throughout the day, which greatly affects the efficacy of sensor data collection. Therefore, it is necessary to consider phone users mobility patterns to design data collection schedules that can reduce the loss of sensor data. In this paper, we propose a mobility-based weighted adaptive opportunistic scheduling framework that can adaptively adjust to the dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users and provide prioritized scheduling based on various application scenarios, such as velocity, region of interest, and sensor type. The performance of the proposed framework is compared with other scheduling frameworks in various heterogeneous smartphone user mobility scenarios. Simulation results show that the proposed scheduling improves the transmission rate by 8 percent and can also improve the collection of higher-priority sensor data compared with other scheduling approaches.
Aviation safety is increasingly important to secure the safety of the Republic of Korea Air Force (ROKAF). A critical activity for enhancing aviation safety is to analyze an accident throughly and to identify causes that can explain it reasonably. The results of such a systematic accident investigation can be effectively used for improving information displays, task procedures, and training systems as well as for reorganizing team structure and communication control system. However, the current practice of analyzing aviation accidents in ROKAF is too superficial and simple to diagnose them systematically. Additionally, the current practice does not give a full consideration to human factors that have been identified as main causes of most of the aviation accidents. With this issue in mind, this study aims to suggest a new approach to analyzing aviation accidents related to human factors.The proposed method is developed on the basis of several models and frameworks about system safety, human error, and human-system interaction. Its application to forty-two human factors-related accidents, which have occurred in ROKAF during the last ten years, showed that the proposed method could be a useful tool for analyzing aviation accidents caused by human factors.
Policy planners in Asia readily covet high technology districts and regional systems of innovation such as Silicon Valley. We examine the law's role, by way of covenants not to compete (競業禁止條項) in the development of Silicon Valley by reviewing the literature from 1999 through 2013. The research suggests that in certain high-tech districts such as Silicon Valley, there are greater gains in the innovation of a region by prohibiting CNCs. While we emphasize CNC law as the main legal determinant to Silicon Valley's success, the application of trade secret law and the inevitable disclosure doctrine are also factors that can aid or restrict the mobility and knowledge spillover of a region. Even with much explored, perspectives are lacking from a regional innovation systems analysis, and more so in the context of Asian nations. To tackle these gaps, three analytical frameworks are presented that entails labor law, law and economics, and law and innovation. And from within the law and innovation framework, research is introduced in the hope that future discussions on Asian regional innovation systems consider the legal foundation of Silicon Valley.
Flooding induced scour has been long recognized as a major hazard to river-crossing bridges. Many studies in recent years have attempted to evaluate the effects of scour on the seismic performance of bridges, and probabilistic frameworks are usually adopted. However, direct and straightforward insight about how foundation scour affects bridges as a type of soil-foundation-structure system is usually understated. In this paper, we provide a comprehensive review of applied methods centering around seismic assessment of scoured bridges considering soil-foundation-structure interaction. When introducing these applied analysis and modeling methods, a simple bridge model is provided to demonstrate the use of these methods as a case study. Particularly, we propose the use of nonlinear modal pushover analysis as a rapid technique to model scoured bridge systems, and numerical validation and application of this procedure are given using the simple bridge model. All methods reviewed in this paper can serve as baseline components for performing probabilistic vulnerability or risk assessment for any river-crossing bridge system subject to flood-induced scour and earthquakes.
Application of ceramic materials for fabrication of dental restoration materials has been a focus of interest in the field of esthetic dentistry. The ceramic materials of choice are glass ceramics, spinel, alumina, and zirconia. The development of yttrium tetragonal zirconia polycrystal (YTZP)-based systems is a recent addition to all-ceramic systems that have high strength and are used for crowns and fixed partial dentures. Computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM)-produced, YTZP-based systems are popular with respect to their esthetic appeal for use in stress-bearing regions. The highly esthetic nature of zirconia and its superior physical properties and biocompatibility have enabled the development of restorative systems that meet the demands of today's patients. Many in vitro trials have been performed on the use of zirconia; however, relatively fewer long-term clinical studies have been published on this subject. The use of zirconia frameworks for long-span fixed partial dentures is currently being evaluated; in the future, more in vivo research and long-term clinical studies are required to provide scientific evidence for drawing solid guidelines. Further clinical and in vitro studies are required to obtain data regarding the long-term clinical use of zirconia-based restorations.
Kim, Yochan;Chang, Yung Hsien James;Park, Jinkyun;Criscione, Lawrence
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.3
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pp.896-908
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2022
As a part of probabilistic risk (or safety) assessment (PRA or PSA) of nuclear power plants (NPPs), the primary role of human reliability analysis (HRA) is to provide credible estimations of the human error probabilities (HEPs) of safety-critical tasks. In this regard, it is vital to provide credible HEPs based on firm technical underpinnings including (but not limited to): (1) how to collect HRA data from available sources of information, and (2) how to inform HRA practitioners with the collected HRA data. Because of these necessities, the U.S. Nuclear Regulatory Commission and the Korea Atomic Energy Research Institute independently developed two dedicated HRA data collection systems, SACADA (Scenario Authoring, Characterization, And Debriefing Application) and HuREX (Human Reliability data EXtraction), respectively. These systems provide unique frameworks that can be used to secure HRA data from full-scope training simulators of NPPs (i.e., simulator data). In order to investigate the applicability of these two systems, two papers have been prepared with distinct purposes. The first paper, entitled "SACADA and HuREX: Part 1. The Use of SACADA and HuREX Systems to Collect Human Reliability Data", deals with technical issues pertaining to the collection of HRA data. This second paper explains how the two systems are able to inform HRA practitioners. To this end, the process of estimating HEPs is demonstrated based on feed-and-bleed operations using HRA data from the two systems.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.9-22
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2023
In this paper, we propose a balanced approach to AI regulation, focused on harnessing the potential benefits of artificial intelligence while upholding fairness and ethical responsibility. With the increasing integration of AI systems into daily life, it is essential to develop regulations that prevent harmful biases and the unfair disadvantage of certain demographics. Our approach involves analyzing regulatory frameworks and case studies in AI applications to ensure responsible development and application. We aim to contribute to ongoing discussions around AI regulation, helping to establish policies that balance innovation with fairness, thereby driving economic progress and societal advancement in the age of artificial intelligence.
Metal-N-C (MNC) catalysts have been anticipated as promising candidates for oxygen reduction reaction (ORR) to achieve low-cost polymer electrolyte membrane fuel cells. The structure of the M-Nx moiety enabled a high catalytic activity that was not observed in previously reported transition metal nanoparticle-based catalysts. Despite progress in non-precious metal catalysts, the low density of active sites of MNCs, which resulted in lower single-cell performance than Pt/C, needs to be resolved for practical application. This review focused on the recent studies and methodologies aimed to overcome these limitations and develop an inexpensive catalyst with excellent activity and durability in an alkaline environment. It included the possibility of non-precious metals as active materials for ORR catalysts, starting from Co phthalocyanine as ORR catalyst and the development of methodologies (e.g., metal-coordinated N-containing polymers, metal-organic frameworks) to form active sites, M-Nx moieties. Thereafter, the motivation, procedures, and progress of the latest research on the design of catalyst morphology for improved mass transport ability and active site engineering that allowed the promoted ORR kinetics were discussed.
Hye-Ran Moon;Seon Ju Mun;Tae Hun Kim;Hyemin Kim;Dukjin Kang;Suran Kim;Ji Hyun Shin;Dongho Choi;Sun-Ju Ahn;Myung Jin Son
International Journal of Stem Cells
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v.17
no.2
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pp.120-129
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2024
Recent amendments to regulatory frameworks have placed a greater emphasis on the utilization of in vitro testing platforms for preclinical drug evaluations and toxicity assessments. This requires advanced tissue models capable of accurately replicating liver functions for drug efficacy and toxicity predictions. Liver organoids, derived from human cell sources, offer promise as a reliable platform for drug evaluation. However, there is a lack of standardized quality evaluation methods, which hinders their regulatory acceptance. This paper proposes comprehensive quality standards tailored for liver organoids, addressing cell source validation, organoid generation, and functional assessment. These guidelines aim to enhance reproducibility and accuracy in toxicity testing, thereby accelerating the adoption of organoids as a reliable alternative or complementary tool to animal testing in drug development. The quality standards include criteria for size, cellular composition, gene expression, and functional assays, thus ensuring a robust hepatotoxicity testing platform.
Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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