This paper suggests a methodology in which control signals for high-level synthesis are generated from SDL specification. SDL is based on EFSM(Extended Finite State Machine) model. Data path and control part are partitioned into representing data operations in the from of scheduled data flow graph and process behavior of an SDL code in forms of an abstract FSM. Resource allocation is performed based on the suggested architecture model and local control signals to drive allocated functional blocks are incorporated into an abstract FSM extracted from an SDL process specification. Data path and global controller acquired through suggested methodology are combined into structural VHDL representation and correctness of behavior for final circuit is verified through waveform simulation.
Purpose The study focuses on the physical activity behavior change effect of smart wristband, which is the most popular type of fitness tracker nowadays. The purpose of the research is to investigate how people's workout behavior may change after wearing a smart band and examine what kind of role persuasive design plays in behavior change. Design/Methodology/Approach This research employed an experimental study to examine whether the user's workout behaviors changed after using wristband from the "Behavior Wizard" perspective. A representative smart wristband from a major vendor was selected as the objects of experimental study. In the experiment, by comparing users' workout behavior before and after using the wristband, behavior changes of all the experiment participants were classified into one of the 15 behavior change types. Users perceived persuasive design characteristics were measured and group differences were tested among different behavior change groups. Findings This research found that nearly half of the participants changed their workout behavior while half retained their workout status or no exercise status. Half of the participants who did not do exercise in their spare time started walking in the experiment. Results also showed that participants who started working out perceived higher levels of persuasive design devised into the smart band than participants who preserved no exercise status, except for facilitation and reward strategies. Participants who retained workout and those who increased workout frequency perceived no difference in smart band persuasive design.
Yang, Qing;Wang, Xiaoliang;Zheng, Jing;Ge, Wenqi;Bai, Ming;Jiang, Frank
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2188-2203
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2021
With the rapid development of mobile Internet, smart phones have been widely popularized, among which Android platform dominates. Due to it is open source, malware on the Android platform is rampant. In order to improve the efficiency of malware detection, this paper proposes deep learning Android malicious detection system based on behavior features. First of all, the detection system adopts the static analysis method to extract different types of behavior features from Android applications, and extract sensitive behavior features through Term frequency-inverse Document Frequency algorithm for each extracted behavior feature to construct detection features through unified abstract expression. Secondly, Long Short-Term Memory neural network model is established to select and learn from the extracted attributes and the learned attributes are used to detect Android malicious applications, Analysis and further optimization of the application behavior parameters, so as to build a deep learning Android malicious detection method based on feature analysis. We use different types of features to evaluate our method and compare it with various machine learning-based methods. Study shows that it outperforms most existing machine learning based approaches and detects 95.31% of the malware.
In the new web based learning environment which has recently emerged, a variety of new learning objectives and teaching methods suited to this learning environment have been adopted. Recently, web based project-based learning methods have received a great deal of attention from those wishing to improve learning performance. The objective of this study is to identify the impact of characteristics of communication media and instruction behavior on collaborative interaction and project performance through web based group projects. The characteristics of communication media were divided into richness, flexibility, and ease of use, and the characteristics of instruction behavior were divided into support and expression, which are independent variables. Collaborative interaction as a mediate variable, was divided into information sharing and negotiation. Project performance was the dependent variable. To verify the proposed research model empirically, an experiment was conducted in which learners participated in on-line and off-line courses with group projects. The group project was conducted virtual product development(VPD), and designed a web-site about the VPD. At the end of the project, a survey was conducted. Of the 270 students, 239 responded. The students were assigned to groups of 3 or 4 members, and represented different genders and levels of computer competence. The reliability, validity, and correlation of research variables were analyzed using SPSS 14.0, and the measurement model and the structural goodness-of-fit of the research model were verified through SEM analysis using Lisrel 8.54. We found important results as follows; First, richness and ease of use has positive impacts on each of sharing information and negotiation. This suggests that richness and ease of use are useful in sharing information which is related to the task and agreeing in opinions among group members. However, flexibility has not positive impacts on sharing information and negotiation. This implies that there is no great difference in performance of PC and information literacy of user. Second, support and expression of instructor have positive impacts on sharing information and negotiation. This indicates that instructors play an important role in encouraging learners to participate in the project and communicating with them, sharing information related to the project, making a resonable decision and finally leading them to improve a project performance. Third, collaborative interaction has a positive impact on project performance. This result shows that if the ability to share information and negotiate among students was improved then a project performance would be improved as well. Recently, in the state of revitalized web based learning, it is opportune that web-based group project is practically conducted, and the impact of characteristics of communication media and characteristics of instruction behavior on sharing information, negotiating among group members and improving a project performance is verified. On the basis of these results, we propose that forms of learning, such as web based project, could be one of solution which is to enforce interaction among learners, and ultimately improve learning performance. Moreover web-based group project is able to make up for a weakness which makes it difficult to make interpersonal relations or friendship among learners in computer mediated communication or web based learning.
본 연구는 육군 장비정비정보체계의 사용에 영향을 미치는 요인을 실증하는 것이다. 선행연구의 검토를 통해 분해된 계획행동이론(DTPB: Decomposed Theory of Planned Behavior)이 군과 같은 비자발적 환경에서 정보체계 사용의도를 파악하는데 적절한 모델로 판단하였으며, 분해된 계획행동이론을 기반으로 연구모형을 구성하였다. 설문조사는 육군 장비정비정보체계를 사용하는 266명의 군인 및 군무원을 대상으로 실시하였으며, 자료 분석은 통계 패키지인 SPSS와 AMOS를 사용하였다. 연구결과 지각된 유용성과 사용 용이성은 태도에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 동료와 상관의 영향은 주관적 규범에 유효하였으며, 자기 효능감은 지각된 행동통제에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 장비정비정보체계의 사용을 촉진하고 향후 개발 전략에 기여할 것으로 판단된다.
협동적 정보행태에 대한 연구의 중요성이 대두됨에 따라, 다양한 문제 상황에서 협동적 정보행태에 대한 많은 수의 연구가 수행되어 왔고, 그를 바탕으로 여러 모형이 제안되고 있다. 본 연구에서는 Prekop(2002), Reddy와 Jansen(2008), Shah(2008), Karunakaran, Spence와 Reddy(2010), Yue와 He(2010) 등이 제안한 5개의 협동적 정보행태 모형들을 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 향후 협동적 정보행태 연구의 지향점을 논의하였다. 협동적 정보행태에 대한 기존 연구의 한계를 극복하고 후속 연구를 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, 다양한 이용자 그룹 및 문제 상황에 따른 협동적 정보행태의 연구가 요구되며, 둘째, 협동적 정보행태에서 나타나는 다양하고 복잡한 측면을 다루는 총체적인 연구의 접근이 필요하고, 셋째, 제안된 협동적 정보행태 모형에 대한 논의와 일반화의 검증이 필요하다. 특히, 국내외 환경을 반영한 경험적 연구를 바탕으로 제안된 모형이 수정 보완되어야 할 것이다.
In this paper, the effects of educational contents on job behavior, the effects of job behavior on job effectiveness and the effects of educational contents on job effectiveness were studied when working in the Software field. For this purpose, a questionnaire survey was conducted on the learning workers who conducted the training in the IT field, and 302 valid questionnaires were used for the analysis. The research model was set up to test exploratory factor and confirmatory factor analysis and hypothesis, and the research hypothesis was tested by applying structural equation. The effects of job behavior on job effectiveness were positively related to job satisfaction, customer orientation, and organizational commitment.
With the explosive growth of the Internet, Internet shopping malls have become recognized as one of the major purchasing channels for consumers, as well as one of the competitive distribution channels for companies that allow them to contact with customers without intermediaries. It has motivated information systems(IS) researchers to examine the factors influencing consumer behavior and the purchase decision process in the context of Internet shopping malls. Despite the extensive research that has been conducted on the purchase decision process of consumers in online shopping malls, the results have demonstrated a need for further understanding of consumer behavior due to the unique features of virtual space and the characteristics of online consumers. Previous studies from marketing and consumer behavior domains have suggested that the concept of involvement plays an important role in explaining consumers' purchase behavior. Despite the critical role of involvement and the explosive growth of e-commerce, little research has examined the role of involvement in the Internet shopping mall context. With this motivation, this study has two research objectives. First, it introduces and tests an theoretical model capable of better explaining consumers' intention to purchase in the Internet shopping mall context. The proposed model extends and integrates existing models on purchase intention by incorporating purchase experience, innovativeness, and perceived self-control as the consumer factors, along with perceived risk, information provision, and perceived price as the Internet shopping mall factors. Second, this study examines how involvement differences may affect consumers' intention to purchase. For this purpose, two factors from involvement theory, involvement type and involvement level, are introduced into the research model as moderating variables. In order to test the proposed model, the overall approach employed was a field study using the structural equation model. We developed our data collection instrument by adopting existing validated questions wherever possible. All question items were measured with a seven-point, Likert-type scale, with anchors ranging from 'strongly disagree' to 'strongly agree.' Two IS researchers reviewed the instrument and checked its face validity. We collected empirical data for this study over a period of two weeks from subjects who had purchase experiences through Internet shopping malls. A total of 473 complete and valid responses were obtained. We carried out data analysis using a two-step methodology with AMOS 4.0. The first step in the data analysis was to establish the convergent and discriminant validity of the constructs. In the second step, we examined the structural model based on the cleansed measurement model. The empirical results partly support the proposed model and identify the moderating effect of involvement differences. Theoretical and practical implications of the study are discussed, along with its limitations.
최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.
본 연구에서는 움직임 센서 모듈과 딥러닝을 활용하여 반려견의 행동을 실시간으로 인식하고 분석하는 방법을 제안한다. 일반적으로 반려견의 행동을 파악하는 홈 CCTV(Closed-Circuit Television)는 개인의 사생활 보호 문제와 보안 이슈가 있어 이를 극복하기 위한 새로운 기술의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 움직임 센서에서 측정되는 데이터를 기반으로 반려견의 행동을 분석하고 케어할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 비교하여 반려견 행동 분석에 적합한 모델을 선정하고 최적화를 하였으며, 실험 결과, 제안된 MLP 모델은 평균 82.19%의 정확도를 보이는 것을 확인하였으며, 모델 경량화를 통해 임베디드 환경에서 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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