Under the concept of the global economy, the enterprises are assigning design and production environments around the world in various areas. In shipbuilding companies, a serious problem of information exchange has emerged as companies use traditional hardware and very distinct softwares that is tailored to their field of expertise. To overcome the decreased productivity resulting from the interruption of information, the concepts of simultaneous engineering and concurrent design become very significant. In this article, the concept of collaborative design based on Internet environments is described. Specifically, the core technologies necessary to achieve collaborative design environments among shipbuilding companies, ship owners, ship classification societies, model basin, and consulting companies are adopted.
This paper develops the research model for the understanding of learner's usage intention in web based collaborative learning(WBCL) system. This model is based on the Davis' Technology Acceptance Model(TAM) and Social Interactivity Theory. Data is collected 225 University students from two different institutions. They were divided into 46 groups and asked to complete an online TOEIC preparation module using WBCL systems over 4 weeks. Data were collected at three points for each participant-before, 3 weeks after, and at the end of the online module. The result show that TAM based Belief factors(Usefulness, Ease of use, Playfulenss) are important determinants of usage intention in WBCL systems. The study also found the external factors of the extended TAM to be subjective norm, leader's enthusiasm in WBCL context.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.10C
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pp.912-920
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2002
As computer systems and communication technologies develop rapidly, CSCW(Computer Supported Collaborative Work) system appears nowadays, through which it is available to work on virtual space without any restriction of time and place. Most of CWCS systems depend on a special network and groupware. The systems of graphics and CAD are not so many because they are specified by hardware and application software. We propose a Web-based collaborative CAD system which is independent from any platforms, and develop a 3D solid modeler in the system. This system can be worked in the environment of Client/Server architecture. Clients connect to the design server through Java applet on WWW. The server is implemented by Java application.
As a primary technology of Industry 4.0, human-robot collaboration (HRC) requires additional measures to ensure worker safety. Previous studies on avoiding collisions between collaborative robots and workers mainly detect collisions based on sensors and cameras attached to the robot. This method requires complex algorithms to continuously track robots, people, and objects and has the disadvantage of not being able to respond quickly to changes in the work environment. The present study was conducted to implement a web-based platform that manages collaborative robots by recognizing the emotions of workers - specifically their perception of danger - in the collaborative process. To this end, we developed a web-based application that collects and stores emotion-related brain waves via a wearable device; a deep-learning model that extracts and classifies the characteristics of neutral, positive, and negative emotions; and an Internet-of-things (IoT) interface program that controls motor operation according to classified emotions. We conducted a comparative analysis of our system's performance using a public open dataset and a dataset collected through actual measurement, achieving validation accuracies of 96.8% and 70.7%, respectively.
Lim, Jinkang;Lee, Jaewook;Lee, Seunghye;Kim, Han Soo;Jung, Sungwon
Journal of KIBIM
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v.5
no.4
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pp.37-46
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2015
In a construction project, collaboration amongst the project participants is a critical factor for high-quality results and successful completion of the project. Owing to the advance of information technologies, web-based systems have become more common in the construction industry, but research and development has been made for only limited areas. For organized and systematic collaboration in various fields, collaboration systems have to be developed in a holistic manner based on diverse needs from the whole construction industry. This study aims to investigate the current status of web-based collaboration systems from structural engineers' perspectives and propose an improvement plan. For a systematic analysis of selected cases, we apply a classification of three developmental stages depending on interoperability and organizational levels: structural design and analysis, collaborative design, and integrated design management. Thereafter, the characteristics of each stage are extracted and comparatively analyzed. Lastly, three functional factors were proposed for the improvement of web-based collaboration systems for structural design.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.6
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pp.89-101
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2019
Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.510-514
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2004
Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation methodology based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of original CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. Several experiments on real e-commerce data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations and better performance than original collaborative filtering methodology.
Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.747-754
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2002
We propose a Web-based collaborative CAD system which is independent from any platforms, and develop a 3D solid modeler in the system. We developed a new prototype of 3D solid modeler based on the web using Java 3D API, which could be executed without any 3D graphics software and worked collaboratively interacting with each user. The modeler can create primitive objects and get various 3D objects by using loader. The interactive control is available to manipulate-objects such as picking, translating, rotating, zooming. Users connect to this solid modeler and they can create 3D objects and modify them as they want. When this solid modeler is imported to collaborative design system, it will be proved its real worth in today's CAD system. Moreover, if we improve this solid modeler adding to the 3D graphic features such as rendering and animation, it will be able to support more detail design and effect view.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.45-54
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2008
As mobile Web technology becomes more increasingly applicable. the mobile contents market. especially the music downloading for mobile phones, has recorded remarkable growth. In spite of this rapid growth, customers experience high levels of frustration in the process of searching for desired music contents. It affects to a re-purchasing rate of customers and also. music mubile content providers experience a decrease in the benefit. Therefore, in aspects of a customer relationship management (CRM), a new way to increase a benefit by providing a convenient shopping environment to mobile customers is necessary. As an solution for this situation, we propose a new music recommender system to enhance the customers' search efficiency by combining collaborative filtering with mobile web mining and ordinal scale based customer preferences. Some experiments are also performed to verify that our proposed system is more effective than the current recommender systems in the mobile Web.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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