This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.
The development of efficient multimodal interfaces and fusion algorithms requires knowledge of usage patterns that show how people use multiple modalities. We analyzed multimodal usage patterns for TV-guide application scenarios (or tasks). In order to collect usage patterns, we implemented a multimodal usage pattern collection system having two input modalities: speech and touch-gesture. Fifty-four subjects participated in our study. Analysis of the collected usage patterns shows a positive correlation between the task type and multimodal usage patterns. In addition, we analyzed the timing between speech-utterances and their corresponding touch-gestures that shows the touch-gesture occurring time interval relative to the duration of speech utterance. We believe that, for developing efficient multimodal fusion algorithms on an application, the multimodal usage pattern analysis for the given application, similar to our work for TV guide application, have to be done in advance.
This paper confirms the risk of using smartphone through the analysis of collected usage pattern and proposes the smartphone intervention system in risk situations. In order to check the risk of smartphone usage, we made information collecting application and collected smartphone usage pattern from 11 experiment participants for two months. By analyzing smartphone usage pattern, we confirmed that about 12% of smartphone usage is being used in driving, walking, and on the street. In addition, we analyzed the response rate of smartphone notification in risk situations and confirmed that user responds the smartphone notifications in real-time even in risk situations. Therefore, it is required to present a system that intervenes the use of smartphone in order to protect smartphone users in risk situations. In this paper, we classify risk situations of using smartphone. Also, the proposed smartphone intervention system is designed to periodically detect risk situations. In risk situations, smartphone function can be restricted according to user setting of smartphone. And smartphone can be used normally when safe situation is restored.
The purpose of this study is to analyze housewives’ cognition, usage, and management behavior of credit cards according to home management behavior pattern. The sample of this study was selected from the housewives’ living in Seoul who has credit cards. After class-analyzation of the sample, 523 out of 612 repondents were finally selected data. The data were analyzed by the statical methods such as frequency, mean, percentile, Factor Analysis, t-test, ANOVA, Duncan’s multiple range test, Person’s Correlation, and Multiple Regression Analysis through the SAS program package. The major findings of this study are as followers : First, housewives’ usage and management behavior of credit cards was a positive relationship between home management behavior pattern. Second, housewives’ cognition of credit cards showed a significant positive relationship with usage and management behavior of credit card. Third, the most influencial variables on housewives’usage and management behavior of credit cards were their value and home management behavior pattern.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
아파트 단지 내 외부공간에서 발생하는 이용행위의 내용과 구체적이고 물리적인 실증을 통해 거주자의 일상생활과 외부공간과의 이용행태특성을 파악하고자 하였다. 고층 아파트 단지 거주자의 이용행위 발생을 가져오는 외부공간의 이용특성을 파악하고자 하였다. 2004년도 이후에 준공된 대전광역시의 8개 단지를 중심으로 거주자 이용행태를 관찰조사하여 이용빈도를 분석하였다. 외부공간 이용행태 분석결과 어린이놀이터에서 이용행위가 가장 높았으며, 놀이, 담소, 운동, 휴식행위의 순으로 나타났다. 특히 통과행위가 높은 준공적 영역에서 거주자 이용행위가 증가하는 것을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.271-279
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2001
Sequential pattern discovery is one of main interests in web usage mining. the technique of sequential pattern discovery attempts to find inter-session patterns such that the presence of a set of items is followed by another item in a time-ordered set of server sessions. In this paper, a tree-based sequential pattern finding method is proposed in order to discover navigation patterns in server sessions. At each learning process, the suggested method learns about the navigation patterns per server session and summarized into the modified Rymon's tree.
System usage, the utilization of information technology(IT) by individuals, groups or organizations, is a core variable in IS research. Indeed, there is widespread agreement among researchers that system usage is the primary variable through which IT affects white collar performance because it is a requisite, albeit insufficient, for deriving the benefits of IT. Furthermore, system usage has a notable practical value for managers interested in evaluating the impact of IT. Despite the number of studies of targeted at explaining system usage, there are more areas which required for the verification of system usage. The purpose of this paper is to address, using the Technological Acceptance Model (TAM), the usage pattern of AHP toward the various task in group decision (GD). The result showed that, for the all of the task types, perceived usage (PU) has more effect than perceived ease-of-use(PEU) on the AHP usage. However, more researches are required to generalize the result of this study.
This paper aims to provide a better understanding about how Information and Communication technology (ICT) has diffused. The investigation is conducted with the consideration of ICT evolution in terms of technological change and usage pattern. The definition used is presented as 'the ICT is a process of convergence of technologies between information-processing and information-transforming technologies, mainly due to the advent of microelectronlcs'. After examining technological changes of ICT, the diffusion path of ICT is traced through the usage ratio in total input and/or investment based on Input-Output tables (I-O). It shows that the evolution of ICT from the change of usage pattern is an up-and-down usage pattern rather than a uni-modal usage time path. With this recognition, the diffusion index is prepared. JEL classification : C43, L63, O33.
This study was performed to investigate the pattern of health food usage of the adults by food lifestyles pattern in contemporary Seoul. This study views health food consumption as a cultural practice in which people produce (and reproduce) diverse social relationships and cultural meanings. It also identifies food lifestyles and health food usage pattern of Korean adult in Seoul. This topics were discussed based on field research data collected by nutritional survey with questionnaire. To identify the relationships between pattern of health food and food lifestyles, 503 men and 437 women aged 18 to 65 years were divided into 5 groups of food lifestyles : Health Eaters, In-a-Dither, Traditional Eaters, Conscientious and People on the Go. As a substantial percentage of the subjects were used some kinds of nutrients supplement. The higher the age and family income were, the higher the percentage of health food usage was. There was the significant difference between sexes in usuage of health food. Health food usage was higher in the food lifestyle pattern of Health Eater than other food lifestyles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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