Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.11-18
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2017
The Objective of this Study is to Prove the Effectiveness of a Smart Water Management(SWM) Technology. The SWM Technology can Reduce the Production Cost using Internet of Thing(IoT) Technology that Utilizes Remote Metering of Consumer's Water usage and Reduce the Leakage of Supply Facilities. The SWM Demonstration Model Installed a Remote Water Leakage Sensor, Smart Metering and Micro Multi Sensor in Water Supply Facility, and Provided Real-Time Monitoring of the Operation Status. Consumers can be Provided the usage of Tap Water and the Water Puality through a Smart Phone Application. At this Time, we Surveyed Whether Consumers save the Tap Water or Drinking Directly using the Tap Water usage Information. Also, this Study is to Verify the Degree of Improvement of Water Supply Rates and Drinking Water Rate, and to Decrease Consumer's Complaints, Operating Costs, and Water Consumption by the SWM Technology. It is also Established a SWM Model Combined with the IoT Sensor at Supply Facilities, operator monitoring system and explored recovery solution detected events. It means the upbringing of the domestic water industry by developing the related technologies and spreading the SWM to advanced levels.
Developing the modern design of Hanok and providing support for the commercialization model development in recent years propelled by the New Hanok Support Strategies of the central government in conjunction with the New Hanok revitalization related projects reflecting local goverments. New Hanok revitalization, the rekindling and revaluing of human behaviors and interests in local goverments following the social and cultural changes of the past decades, has emeraged as an increasingly traditional area of concerning in New Hanok planning. In this paper we attempt to this discussion by describing recent projects in New Hanok revitalization in Jeollanam-do Province. Therefore, this study aims to examine the classification of compound knowledges based multidimensional relationship by using Self-Organizing Maps (SOM). SOM is an unsupervised learning neural network model for the analysis of high-dimensional input data. By using SOM, we were able to create a cluster map reflecting the characteristics of the New Hanok. In this case the pattern of the preference data was easily understood by visual analysis. Liking for compound knowledge deduced from this data was classified into 8 categories according to the compound knowledge properties of New Hanok. As a result, a systematic approach for analysis the characteristics of individual family and living environment of New Hanoks and 10 space usage patterns the changes in some aspects of New Hanok.
This study examines the factors that influence the mobile social participation of elderly disabled people compared to that of young adults with disabilities. The analysis was conducted using Heckman's two-stage model. The first stage of the research focused on the populations who have mobile devices, while the second stage focused on factors that influence mobile social participation. The results of the study are as follows: for elderly people with disabilities, mobile social participation is associated with living alone, PC usage ability, mobile usage ability, internet usage ability, and attitude towards digital use. Based on the results of this research, this study presents a plan to support the mobile social participation of elderly people with disabilities.
The purpose of this study is to identify the causal relationship of the structural model through approach motivation, avoidance motivation, and digital usage recognition in order to prepare a plan for coexistence with dental hygiene targeting 239 students from the dental hygiene department at a university in Gangwon-do. For statistical methods, SPSS Statistics 24.0 program and AMOS 21.0 were used. As a result of the structural equation model analysis, the motivation for approach was found to be significantly related to digital usage recognition and class satisfaction. In addition, digital usage perception was found to be significantly related to class satisfaction, and class satisfaction was shown to be significantly related to department satisfaction and department recommendation. Lastly, department satisfaction was significantly found in department recommendation. In other words, the coexistence plan with dental hygiene (department) is to expand the convergence of digital classes. In order to solve the problem, it is necessary for schools to establish facilities to expand teaching materials for practical classes and to devise teaching methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.1
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pp.23-31
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2023
Research and interest in sustainable printing are increasing in the packaging printing industry. Currently, predicting the amount of ink required for each work is based on the experience and intuition of field workers. Suppose the amount of ink produced is more than necessary. In this case, the rest of the ink cannot be reused and is discarded, adversely affecting the company's productivity and environment. Nowadays, machine learning models can be used to figure out this problem. This study compares the ink usage prediction machine learning models. A simple linear regression model, Multiple Regression Analysis, cannot reflect the nonlinear relationship between the variables required for packaging printing, so there is a limit to accurately predicting the amount of ink needed. This study has established various prediction models which are based on CART (Classification and Regression Tree), such as Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machine, and XGBoost. The accuracy of the models is determined by the K-fold cross-validation. Error metrics such as root mean squared error, mean absolute error, and R-squared are employed to evaluate estimation models' correctness. Among these models, XGBoost model has the highest prediction accuracy and can reduce 2134 (g) of wasted ink for each work. Thus, this study motivates machine learning's potential to help advance productivity and protect the environment.
After COVID-19, hotel industry is rapidly experiencing changes in the business environment, and under the influence of the Fourth Industrial Revolution, hotel industry is striving to secure competitive advantages through differentiation, including the use of big data and the IoT in service provision, as well as the introduction of artificial intelligence(AI) robot services. This study analyzed the perceived value of AI robot services and their impact on usage attitudes and behavioral intentions of customers who have used hotels that have introduced AI robot services. The results of the study showed that the value of robot services perceived by customers who have used robot services in hotels is categorized into three dimensions: social, experiential, and functional, and all of them have a positive effect on usage attitudes, with social, functional, and experiential values having a positive effect on usage attitudes in that order. Attitude toward use was also analyzed to have a positive effect on behavioral intention, which is consistent with the value-attitude-behavior model. Therefore, it is necessary for hotels to improve the satisfaction of hotel guests through diversified services of AI robot service.
Objectives: This study investigated the association between air pollutant levels and medical usage rates for environmental disease in a general residential area during the period 2015-2017. Methods: Air pollutant (PM10, PM2.5, SO2, NO2, CO, O3) data were collected from Air-Korea. Medical usage data on environmental disease (asthma, allergic rhinitis, atopic dermatitis) for the period 2015-2017 in a general residential area in Gyeongsangnam-do Province were provided by the National Health Insurance Corporation. Pearson correlation analysis and multiple regression analysis were conducted to investigate the association between air pollutant levels and medical usage rates (SAS 9.4). In the multiple regression analysis, environmental disease was set as the dependent variable and air pollutants were set as independent variables and analyzed using the General Linear Model. Results: Except for PM2.5, the average concentration of air pollutants in the surveyed area was below than the air environment standards of Korea. NO2 was higher than Korea's national average, but CO was similar. The others were lower than the Korea's national average. The daily medical usage rates for environmental disease were 1.38‰ for asthma, 9.90‰ for allergic rhinitis, and 0.32‰ for atopic dermatitis. As a result of correlation analysis, PM10 and SO2, NO2 and CO were significantly correlated with asthma, PM10 and NO2 and CO were correlated with allergic rhinitis, and PM10 and PM2.5, SO2, NO2 and CO were correlated with atopic dermatitis. As a result of multiple regression analysis, PM10 and SO2 were found to have a higher effect on asthma, PM10 and NO2 on allergic rhinitis, and SO2 and NO2 on atopic dermatitis, compared to other air pollutants. Conclusion: According to these results, air pollutants such as PM10 and SO2 and NO2 were associated with the medical usage rates of environmental disease even in relatively low concentrations. Therefore, continuous monitoring will be required for general residential areas.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.11a
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pp.171-184
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2005
Today, the usage of DB already becomes an important issue for many companies' survival, especially, for the companies who have adopted CRM(Customer Relationship Management). CEM(Customer Experience Management), as a practical alternative, can settle it. In this paper, we use QFD(Quality Function Deployment) and GA(Genetic Algorithm)-based Group ANP(Analytic Network Process) to construct the Integrated CEM Model to help company decide the priorities of investment in customer experiences.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2007.02a
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pp.160-162
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2007
The overall objective of this paper is to suggest the research model for measuring the ERP performance in Korean manufacturing firms. To this end, the previous research papers on the ERP measurement were reviewed and the 356 questionnaires are collected. In particular, the effects of mediation variables including a firm size, user satisfaction, and usage will be tested.
This study deals with the concept of Microcomputer Playfulness(MCP), Even though MCP was introduced recently in the MIS research, the concept is expected and empirically supported to be significant in explaining information technology adoption and usage. Based on the Technology Acceptance Model(TAM), this study presented a revised model to explain individual PC use and explored the role of MCP in PC use. The results showed that MCP has a direct influence on PC use rather than a mediator between Self-efficacy and PC use, and that MCP is a better predictor of PC use than Computer Anxiety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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