소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.321-323
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2015
Monitoring crane motion in real time is the first step to identifying and mitigating crane-related hazards on construction sites. However, no accurate and reliable crane motion capturing technique is available to serve this purpose. The objective of this research is to explore a method for real-time crane motion capturing and investigate an approach for assisting hazard detection. To achieve this goal, this research employed various techniques including: 1) a sensor-based method that accurately, reliably, and comprehensively captures crane motions in real-time; 2) computationally efficient algorithms for fusing and processing sensing data (e.g., distance, angle, acceleration) from different types of sensors; 3) an approach that integrates crane motion data with known as-is environment data to detect hazards associated with lifting tasks; and 4) a strategy that effectively presents crane operator with crane motion information and warn them with potential hazards. A prototype system was developed and tested on a real crane in a field environment. The results show that the system is able to continuously and accurately monitor crane motion in real-time.
Real-time hybrid testing is an attractive method to evaluate the response of structures under earthquake loads. The method is a variation of the pseudodynamic testing technique in which the experiment is executed in real time, thus allowing investigation of structural systems with time-dependent components. Real-time hybrid testing is challenging because it requires performance of all calculations, application of displacements, and acquisition of measured forces, within a very small increment of time. Furthermore, unless appropriate compensation for time delays and actuator time lag is implemented, stability problems are likely to occur during the experiment. This paper presents an approach for real-time hybrid testing in which time delay/lag compensation is implemented using model-based response prediction. The efficacy of the proposed strategy is verified by conducting substructure real-time hybrid testing of a steel frame under earthquake loads. For the initial set of experiments, a specimen with linear-elastic behavior is used. Experimental results agree well with the analytical solution and show that the proposed approach and testing system are capable of achieving a time-scale expansion factor of one (i.e., real time). Additionally, the proposed method allows accurate testing of structures with larger frequencies than when using conventional time delay compensation methods, thus extending the capabilities of the real-time hybrid testing technique. The method is then used to test a structure with a rate-dependent energy dissipation device, a magnetorheological damper. Results show good agreement with the predicted responses, demonstrating the effectiveness of the method to test rate-dependent components.
Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.
In this study, a non-preemptive M/G/1 queueing model of a spectrum handoff scheme for cognitive wireless networks is proposed. Because spectrum handoff gives secondary users an opportunity to carry on their transmissions, it is crucially important to determine the actions of primary users. In our queueing model, prioritized data traffic is utilized to meet the requirements of the secondary users. These users' packets are categorized into three different priority classes: urgent, real-time, and non-real time. Urgent data packets have the highest priority, while non-real time data packets have the lowest priority. Riverbed (OPNET) Modeler simulation software was used to simulate both reactive and proactive decision spectrum handoff schemes. The simulation results were consistent with the analytical results obtained under different load and traffic conditions. This study also revealed that the cumulative number of handoffs can be drastically decreased by exploiting priority classes and utilizing a decent spectrum handoff strategy, such as a reactive or proactive decision-based strategy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.1-8
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2022
Supporting real-time flows with delay and throughput constraints is an important challenge for future wireless networks. In this paper, we develop an optimal scheduling scheme to optimally choose the packets to transmit. The optimal transmission strategy is based on an observable Markov decision process. The novelty of the work focuses on a priority-based probabilistic packet scheduling strategy for efficient packet transmission. This helps in providing guaranteed services to real time traffic in Heterogeneous Wireless Networks. The proposed scheduling mechanism is able to optimize the desired performance. The proposed scheduler improves the overall end-to-end delay, decreases the packet loss ratio, and reduces blocking probability even in the case of congested network.
The imprecise real-time system provides flexibility in scheduling time-critical tasks. Most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraint and timing constraints, while the total error is minimized, are NP complete when the optional tasks have arbitrary processing times. Liu suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on uniprocessors for minimizing the total error. Song et al suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on multiprocessors for minimizing the total error. But, these algorithms are all off-line algorithms. On the other hand, in the case of on line scheduling, Shih and Liu proposed the NORA algorithm which can find a schedule with the minimum total error for a task system consisting solely of on-line tasks that are ready upon arrival. But, for the task system with 0/1 constraint, it has not been known whether the NORA algorithm can be optimal or not in the sense that it guarantees all mandatory tasks are completed by their deadlines and the total error is minimized. So, this paper suggests an optimal algorithm to search minimum total error for the imprecise on-line real-time task system with 0/1 constraint. Furthermore, the proposed algorithm has the same complexity, O(N log N), as the NORA algorithm, where N is the number of tasks.
In this thesis, a three degrees of freedom robot, which is able to provide sufficient precision for various robot researches, has been developed. The cable mechanism is used as a basic transmission of robot joints. Based on an optimal design strategy, link and joint parameters are determined and then overall geometry of the robot is designed. As an architecture of robot control, real time control system using real time linux and RtiC-Lab(Real Time Controls Laboratory) is developed. This system, written in C and based on Linux O/S, includes text editor, compiler, downloader, and real time plotter running in host computer for developing control purpose. Using these hardware and software, simple PD position control is implemented, the results shows the effectiveness of the system.
본 논문에서는 중복 구조 시스템을 이용하여 각 프로세서에서의 출력을 비교하여 효율적으로 고장을 탐지하고, 체크포인팅 기법을 적용하여 과도 고장뿐 아니라 영구적 고장을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 매 체크포인터에서는 각 프로세서로부터의 출력과 과거 체크포인터에 저장된 데이터를 불러와 서로 비교한 후 과거 체크포인터로 회귀할지 태스크의 수행을 계속 수행할지 결정한다. 과도 고장과 영구 고장이 발생할 수 있는 상황에서 제안된 체크포인팅 기법을 탑재한 중복 구조 시스템을 마코프 모델을 이용하여 모델링한다. 마코프 모델로부터 실시간 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행을 끝낼 확률을 계산하고, 이 확률식을 이용하여 중복구조 시스템에 탑재할 체크포인터 구간을 최적화한다. 최적화된 체크포인터 구간은 태스크의 성공적 수행 확율을 최대화 하도록 선정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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