Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.6111-6117
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2012
This paper is a type of business representatives who are responsible for the burden he want to relieve. In addition, to ensure transparency and to contribute to the Elimination of irregularities in cracking down on overcharging to research. In order to avoid duplicate entry of fixed checkpoints of modern equipment was installed in the automatic collection of information inspection. And, if the information is the same information to crack down imposed the Road Fine system linkage system Constrution CALS system to research. Land administration office imposed a fine after confirmation information to crack down on the auditory system, the auditory crackdown imposed fine and proceed to determine the status of your work since. This study was carried out and any future crackdown on overcharging gathering information for the efficient production of surgical intervention for improved accuracy considering that frequency.
Kim, Sang-hyun;Kim, Dong-hwi;Oh, Hyeung-seok;Jeon, Hyun-sig;Park, Hyun-ju
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.728-738
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2016
We are currently able to share not only the information from humans but also the data from connected things on the Internet. We are getting close to IoT era because of progress of Information Communication Technology. Therefore, the ways of data transfer are offered between things to things. One of typical way is the HTTP protocol. However, The field of Internet of Things platforms requires more fast and more stable communication protocol to handle massive data. The system supporting HTTP protocol, there is a problem of transmission efficiency in a relatively large header compared to data. also HTTP protocol system overload situations and the problem of data compatibility happens due to each standard of many organizations. Thus, To solve these problems, I suggest the data collection solution based on MQTT protocol for the operation of the stable IoT platforms.
Recommendation is to offer information which fits user's interests and tastes to provide better services and to reduce information overload. It recently draws attention upon Internet users and information providers. The collaborative filtering is one of the widely used methods for recommendation. It recommends an item to a user based on the reference users' preferences for the target item or the target user's preferences for the reference items. In this paper, we propose a neural network based collaborative filtering method. Our method builds a model by learning correlation between users or items using a multi-layer perceptron. We also investigate integration of diverse information to solve the sparsity problem and selecting the reference users or items based on similarity to improve performance. We finally demonstrate that our method outperforms the existing methods through experiments using the EachMovie data.
The exponential growth of Web users requires the web serves with high expandability and reliability. It leads to the excessive transmission traffic and system overload problems. To solve these problems, cluster systems are widely studied. In conventional cluster systems, when the request size is large owing to such types as multimedia and CGI, the particular server load and response time tend to increase even if the overall loads are distributed evenly. In this paper, a cluster system is proposed where each Web server in the system has different contents and loads are distributed efficiently using the Web server resource information such as CPU, memory and disk utilization. Web servers having different contents are mutually connected and managed with a network file system to maintain information consistency required to support resource information updates, deletions, and additions. Load unbalance among contents group owing to distribution of contents can be alleviated by reassignment of Web servers. Using a simulation method, we showed that our method shows up to $50\%$ about average throughput and processing time improvement comparing to systems using each LC method and RR method.
Yae, Jin Hae;Shin, Jong Gyu;Woo, Jong Ha;Kim, Sang Ho
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.36
no.5
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pp.499-523
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2017
Objective: This study is to provide a foundation for developing comprehensive ergonomic design guidelines for in-vehicle information systems (IVIS) by giving an overview of existing researches as well as setting further research directions. Background: The drivers get much more information recently while interacting with new safety functions of the cars. To avoid cognitive overload of the drivers, IVIS should be deigned appropriately by considering various human factors and task conditions. Method: We gathered, analyzed, and summarized ergonomic researches concerned with IVIS design conducted inside and outside Korea according to a categorization system proposed in the study. Frequency analysis was conducted for figuring out what kind of issues took major part of the researches, and their trends across time and regions. Results: Compared to domestic researches, those done in overseas tend to deal with more variety of independent, dependent and extraneous variables. The overseas researches also showed a tendency to get ahead in making ergonomic guidelines for IVIS design by adapting and integrating the results from previous researches. Conclusion and Application: There have been many researches regarding with ergonomic IVIS design, but some of their results became old-fashioned as the technology evolved. Not many researches have considered diverse human factors regarding the drivers' characteristics except age and gender. It is expected that researchers and designers take advantage of this study to find and review relevant results and set out issues of their own for more progressive researches of the field.
Due to the exponential growth of information on the internet, it is getting difficult to find and organize relevant informations. To reduce heavy overload of accesses to information, automatic text classification for handling enormous documents is necessary. In this paper, we describe structure and implementation of a document classification system for web documents. We utilize SVM for documentation classification model that is constructed based on training set and its representative terms in a directory. In our system, SVM is trained and is used for document classification by using word set that is extracted from information and communication related web documents. In addition, we use vector-space model in order to represent characteristics based on TFiDF and training data consists of positive and negative classes that are represented by using characteristic set with weight. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.
To find out media's function on the various effects in communication, this paper reviews studies that utilize multimedia as a device for conveying information. We discuss multimedia as an integrated symbol system with advantages and also problems in representing information. The cognitive dissimilarity of media could be explained by various attributes of medium that are about physical characteristics and even cognitive actions. With advantages from integrated media and interactivity, multimedia has negative results such as cognitive overload and in that reason systematic approach is needed. This paper shows the factors on media selection and relationship to interface components. To select appropriate media to the needs and situation, it should be considered the user's ${\circled1}$background ${\circled2}$knowledge / frequency of use / expertise, contents ${\circled1}$task nature ${\circled2}$type of knowledge and media ${\circled1}$representation format ${\circled2}$interaction techniques. Varying the media factors and varying the expression factors offers concrete design features.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.3
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pp.537-548
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2000
ATM is the effective information transmission method which multiply statistical and can accept effective the traffic of the various transmission rate. However, it can happen excessive cell loss probability and cell delay when it have temporarily overload. Therefore, it is required the effective traffic control and network resource management for which guarantee QoS(Quality of Service) in terms of users and bandwidth utilization maximization in terms of networks. In this paper, we proposed POBP(PushOut BP) scheme which mixed pushout scheme with BP(Back Pressure), reactive control scheme recommended at the ATM Forum, to guarantee QoS in two stages ATM switch networks. In proposed method, we have to understand exactly using bandwidth information in real-time and become traffic shaping. Thorough these processes, we can not only use effectively unused bandwidth, but also guarantee the fair bandwidth utilization and then can improve cell-loss possibility happened by congestion states in two stage ATM networks.
This paper proposes an adaptive resource self-management system that collects system resources, user information, and usage patterns as context information for utilization in self-configuration. This system ill ease the system maintenance burden on users by automation of large part of configuration tasks such as install, reconfiguration and update, and will also decrease cost and errors. Working from the gathered context information, this system allows users to select appropriate components and install them for user's system context. This also offers a more personalized configuration setting by using user's existing application setting and usage pattern. To avoid the overload on central server to transfer and manage related files, we employ Peer-to-Peer method. h prototype was developed to evaluate the system and a comparison study with the conventional methods of manual configuration and MS-IBM systems was conducted to validate the proposed system in terms of functional capacity, install time and etc.
Collaborative filtering is a popular technique for information filtering to reduce information overload and widely used in application such as recommender system in the E-commerce domain. Collaborative filtering systems collect human ratings and provide Predictions based on the ratings of other people who share the same tastes. The quality of predictions depends on the number of items which are commonly rated by people. Therefore, it is difficult to apply pure collaborative filtering algorithm directly to dynamic collections where items are constantly added or removed. In this paper we suggest a method for managing dynamic collections. It creates taste space for items using a technique called Singular Vector Decomposition (SVD) and maintains clusters of core items on the space to estimate relevance of past and future items. To evaluate the proposed method, we divide database of user ratings into those of old and new items and analyze predicted ratings of the latter. And we experimentally show our method is efficiently applied to dynamic collections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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