Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.261-270
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2020
In this study, we identify promising technologies for Piggyback transportation system by analyzing the relevant patent information. In order for this, we first develop the patent database by extracting relevant technology keywords from the pioneering research papers for the Piggyback flactcar system. We then employed textmining to identify the frequently referred words from the patent database, and using these words, we applied the LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm in order to identify "topics" that are corresponding to "key" technologies for the Piggyback system. Finally, we employ the ARIMA model to forecast the trends of these "key" technologies for technology forecasting, and identify the promising technologies for the Piggyback system. with keyword search method the patent analysis. The results show that data-driven integrated management system, operation planning system and special cargo (especially fluid and gas) handling/storage technologies are identified to be the "key" promising technolgies for the future of the Piggyback system, and data reception/analysis techniques must be developed in order to improve the system performance. The proposed procedure and analysis method provides useful insights to develop the R&D strategy and the technology roadmap for the Piggyback system.
The public records of universities shall be classified according to the Enforcement Decree of the Public Records Act and public records management activities shall be carried out accordingly. Among various kinds of public records of the university, the records of performance management are still managed as paper documents, such as attendance books, answer sheets, and assignments, and the management system and methods of each school are different, making it difficult for the management manager to manage them. In this paper, we propose a service model that can perform blockchain-based records management of records related to performance at universities currently kept in paper documents. The proposed service is expected to reduce resource consumption, such as the cost, time and effort spent on storing and managing paper documents.
Purpose: Currently, port facility informatization technology is focused on the planning and design phases, so the necessity of research and technology development on the port facility maintenance system based on life cycle-level information is emphasized. Method: Based on the maintenance history data of port facilities and facility operation information, from the perspective of the life cycle of port facilities, the system is configured to enable maintenance decisions for port facilities through analysis of aging patterns, performance degradation prediction models, and risk analysis and proposed a method of expressing information. Result: A function was developed to simultaneously display the SOC performance evaluation and the comprehensive performance evaluation developed in this study, so that mid-to long-term maintenance and reinforcement and facility expansion can be applied and comparatively judged. Conclusion: The integrated port performance system developed in this study induces and supports the risk minimization of port facility management by proactively promoting appropriate repair and reinforcement measures through historical and operational information on port facilities.
This study aims to provide an industry-university cooperation cap in a non-face-to-face environment so that sharing and cooperation between universities can be shared based on the advanced digital technology between various universities at a time when it is rapidly changing to an online mode. It is in developing the stone design course. To this end, we analyzed the literature and previous studies on non-face-to-face environments and capstone design, developed a model for industrial-educational collaboration-type capstone design subjects in non-face-to-face environments, and suggested an application plan. The wearable capstone design program was pilot-applied, and the effectiveness was confirmed and corrected through the students' interview and questionnaire. This can be used as an industrial-educational cooperation engineering class capstone design class plan, providing basic data for development and operation, and as a step-by-step operation guide in a non-face-to-face environment.
With the implementation of the fox restoration project, the number of foxes released into nature are increasing; therefore, in the future, foxes will be dispersed to other areas and will appear in human habitats. In this study, the habitat suitability index (HSI) of foxes was developed to predict and prepare for the effects. After extracting major environmental variables through literature research and GIS analysis, 5 suitability indices (SIs) were constructed. The forest physiognomy, slope, aspect, distance from water source, and distance from road are the main variables, and the arithmetic average value by giving twice the weight to the forest physiognomy is the HSI result. As a result of comparing with the data from the Natural Environment Survey, it is found that the fox coordinates have an average HSI value of 0.64, and the probability of appearance is high when it is 0.53 or higher. Using the results of this study, it is expected to be able to predict the distribution of foxes in advance, to use them as basic data for future restoration plans, or to identify the distribution of the species and the reduction plan in future environmental impact assessments.
The purpose of this study is to explore whether open spaces with land use characteristics of forest green areas can have different influence on the urban heat reduction depending on the location distribution, through the case of Gangneung-si downtown area. As a research method, the InVest Urban Cooling Model, which is a thermal phenomenon analysis model, is employed based on the most recent data available in 2018. In order to focus on the effect of location distribution of open space in the city, the downtown area is set as the observation area, not the entire city. The analysis of the land use location distribution scenarios shows that large-scale forests or clustered forests are more effective in reducing atmospheric heat in the region than several small-scale forests.
In this study, a integrated platform applied with various analysis and evaluation models and data collection modules was developed for urban river management. Modules applied to the integrated platform are data collection and provision module, flood analysis module, river evaluation module, and levee breach simulation module, which were selected and applied for efficient urban river management. The integrated platform collects data for application to analysis and evaluation modules from various institutions. The collected data is refined through pre-processing and stored. The stored data is used as input data for each module and is also provided as an Open API through the platform. The flood analysis module is provided to analyze and prepare for floods occurring in cities and rivers. The river evaluation module is used for river planning and management by evaluating rivers in various ways. Finally, the levee breach simulation module can be used to establish countermeasures by deriving a possible damage area due to levee breach through analysis of a virtual breach situation.
In the current business environment where dependence on IT has increased rapidly, the risk from disasters or cyber-attacks is also increasing. Business continuity, the ability to continue to provide service in the event of a business disruption caused by a disaster, is essential. In other words, you need to have a plan in place to keep your core business functions uninterrupted with rapid recovery within a predetermined Recovery Time Objective (RTO) and Recovery Point Objective (RPO) time frame. In this paper, we propose a disaster recovery system construction method that can minimize RTO and RPO to ensure business continuity. The system configuration adopts Tier 7 disaster recovery model, synchronous storage replication, hot disaster recovery site, and operation management automation solution. This ensures continuity of core business with virtually no data loss and minimal RTO and RPO.
Na Yeong Seok;Chi Yang Yoon;Mi Suk Lee;Mi Yang Jeon
Journal of the Korean Society of School Health
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v.36
no.1
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pp.9-19
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2023
Purpose: The purpose of the study was to identify the factors affecting the practice of COVID-19 infection preventive behaviors in university students focusing on the extended health beliefs model (HBM) and the theory of planned behavior (TPB). Methods: Data was collected from November 1, 2021 to November 30, 2021. The participants were 180 university students at 3 universities. The data was analyzed through the independent t-test, one-way ANOVA, Scheffé test, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression by using SPSS/WIN 24.0. Results: In the first stage of hierarchical regression analysis, it was shown that perceived barrier and self-efficacy, among the HBM variables, were significant factors, explaining 18.4% of the infection preventive behaviors (F=7.73, p<.001). In the 2nd stage, it was shown that self-efficacy, among the TPB variables, was a significant factor, explaining 15.3% of the infection preventive behaviors (F=11.80, p<.001). In the 3rd stage, it was shown that perceived barrier and self-efficacy, among the HBM and TPB variables, were significant factors, explaining 18.5% of the infection preventive behaviors (F=6.08, p<.001). Conclusion: When an effective infection preventive behavior program is developed and provided for students to improve their self-efficacy and reduce perceived barrier based on the results, it will contribute to the improvement of infection prevention behaviors among university students.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.12-12
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2023
지하수자원 관리의 정량적 및 정성적 측면에 있어, 최첨단 인공지능 언어 모델인 ChatGPT의 혁신적인 기능이 활용될 수 있다. 본 발표에서는 지하수 자료에 대한 분석과 도출된 문제의 중요도에 따른 목표를 설정, 그리고 지하수 관리 전략 개발에 있어서의 ChatGPT 활용 방법을 논의할 것이다. 이를 위한 구체적 사례로, 지하수자원 관리에 활용될 수 있는 다양한 도구들의 개발과 고도화에 ChatGPT가 기여하는 방식을 살펴볼 것이다. 이러한 개별 도구들은 지하수자원 관리 결정에 있어 더 나은 예측 및 평가를 제공하여, 지하수 자원 관리의 효율성을 도모할 수 있다. 또한, ChatGPT의 문제 발견 및 해결책 제안 능력에 대해서도 다룰 것이다. 이를 통해 지하수 관리에 있어서의 다양한 문제를 식별하고, 이해당사자들이 보다 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 찾아낼 수 있을 것이다. 또한 ChatGPT가 제공하는 다양한 정보 및 문제에 대한 솔루션 접근 방식을 활용한 브레인스토밍 방법을 설명할 것이다. 추가적으로, 일반 인공지능(AGI)의 개발에 근접하면서 지하수 관리의 자동화 및 가속화 그리고 산업 및 환경에 미칠 수 있는 영향에 대해 고찰해 볼 것이다. 이를 위하여, ChatGPT와 같은 인공지능 기술이 더욱 고도화되고 향상되면서, 지하수 관리 및 관련 분야에서의 의사결정, 계획 수립, 그리고 모니터링과 같은 작업들이 어떻게 변화할지에 대하여 토의할 것이다. 본 발표는 지하수 자원 관리 분야에서 ChatGPT와 같은 인공지능 기반 접근법의 가치를 보여주며, 복잡한 지하수 환경 문제를 해결하는 데 있어 첨단 기술의 활용 가능성을 강조할 것이다. 또한, AGI가 등장할 때까지 여전히 요구되는 지하수 분야 도메인 지식과 전문기술의 중요성을 강조할 것이다. 지하수 관리자들의 도메인 지식과 전문적 기술은 인공지능 기반 도구와 결합되어 보다 정확한 분석, 예측 및 해결책 도출을 가속화하며 정교화할 것이다. 결론적으로, 지하수 관리에 대한 종합적인 이해와 전문성을 갖춘 전문가들의 인공지능 기술활용은 지속가능한 지하수의 첨단 관리 효과적 달성에 중요한 계기가 될 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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