Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.1
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pp.21-35
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2021
Based on social capital theory, this study investigated the influence of the start-up founder's social competence on the start-up's access to funding sources and performance through the mediating role of the type of social network. This study aimed to examine two types of social networks empirically (i.e., personal networks and business networks) as social capital in analyzing the effect of the founder's social competence and social capital on the method of accessing funding sources. A self-report questionnaire was administered to 252 South Korean start-up founders whose businesses are based in South Korea. Path analysis and mediation effect analysis were performed by structural equation modeling(SEM) using STATA 16.1. This study examined the full mediating effect of the founder's social competence on his/her personal and business networks, respectively, and how the effect leads to different methods to approach funding sources. This is the first study in South Korea to analyze empirically how social competence has contrasting effects on personal and business networks as well as how each type of network varies in its influence on the method founders use to attract investment. This study is also significant in that it proposed a new methodology by utilizing the position generator as the measure of personal and business networks to analyze social networks in detail. The analyses of 252 survey data collected over a period of six months will be a valuable resource that may provide researchers, founders, investors, and other stakeholders in the start-up ecosystem with meaningful implications.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.59-66
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2022
In order to solve the problem of urban traffic congestion, Urban Air Mobility (UAM) concept using Electric Vertical Take-off and Landing (eVTOL) aircraft has been gaining popularity, and many domestic and international studies are underway. However, since these aircraft inevitably fly over densely populated areas, it is essential to ensure safety, which starts with accurately analyzing the crash risk. In this paper, the locations and impact speeds of crash are computed using six degree-of-freedom simulations of an eVTOL aircraft in a fixed-wing mode. System malfunction was modeled by a sudden loss of thrust with control surfaces being stuck during cruise. Because most of these eVTOL aircraft are still under development, a methodology of constructing a six degree-of-freedom dynamics model from generic specification is also developed. The results show that the crash locations are highly concentrated right under the aircraft within a square that has an edge length similar to the cruise altitude. Speed distribution is more complicated because almost identical crash locations can be achieved by two very different paths resulting in a large variation in the speeds.
Electrochemical carbon dioxide (CO2) reduction technology, one of the promising solutions for climate change, can convert CO2, a representative greenhouse gas (GHG), into valuable base chemicals using electric energy. In particular, carbon monoxide (CO), among various candidate products, is attracting much attention from both academia and industry because of its high Faraday efficiency, promising economic feasibility, and relatively large market size. Although numerous previous studies have recently analyzed the GHG reduction potential of this technology, the assumptions made and inventory data used are neither consistent nor transparent. In this study, a comparative life cycle assessment was carried out to analyze the potential for reducing GHG emissions in the electrochemical CO production process in a more transparent way. By defining three different system boundaries, the global warming impact was compared with that of a fossil fuel-based CO production process. The results confirmed that the emission factor of electric energy supplied to CO2-electrolyzers should be much lower than that of the current national power generation sector in order to mitigate GHG emissions by replacing conventional CO production with electrochemical CO production. Also, it is important to disclose transparently inventory data of the conventional CO production process for a more reliable analysis of GHG reduction potential.
If the inside of a building collapses due to a disaster such as fire, collapse, or natural disaster, the physical security inside the building is likely to become ineffective. Here, physical security is needed to minimize the human casualties and physical damages in the collapsed building. Therefore, this paper proposes an algorithm to minimize the damage in a disaster situation by fusing existing research that detects obstacles and collapsed areas in the building and a deep learning-based object detection algorithm that minimizes human casualties. The existing research uses a single camera to determine whether the corridor environment in which the robot is currently located has collapsed and detects obstacles that interfere with the search and rescue operation. Here, objects inside the collapsed building have irregular shapes due to the debris or collapse of the building, and they are classified and detected as obstacles. We also propose a method to detect rescue requesters-the most important resource in the disaster situation-and minimize human casualties. To this end, we collected open-source disaster images and image data of disaster situations and calculated the accuracy of detecting rescue requesters in disaster situations through various deep learning-based object detection algorithms. In this study, as a result of analyzing the algorithms that detect rescue requesters in disaster situations, we have found that the YOLOv4 algorithm has an accuracy of 0.94, proving that it is most suitable for use in actual disaster situations. This paper will be helpful for performing efficient search and rescue in disaster situations and achieving a high level of physical security, even in collapsed buildings.
This paper presents the problems and improvement methods in estimating demand and benefit, which have been controversial in the feasibility study of building cultural facilities. Although there are justifications for supplying cultural facilities by expanding leisure time and increasing income, the economic burden from the insolvent operation after construction is high. Feasibility studies can prevent these problems in advance. In order to estimate the demand for cultural facilities, similar facilities were selected and the gravity model was used to estimate the demand. In the future, it is necessary to prepare the criteria for setting the reference facility to increase the accuracy of the demand estimation. In addition, in the case of cultural facilities constructed through feasibility study, it is necessary to induce and enforce the disclosure of operational data and information, and to establish a database so that it can be used as a reference facility for demand estimation in future feasibility study on cultural facility. Accurate benefit estimation requires multiple CVM surveys. In addition to the current CVM survey, this paper suggest that supplementary online non-face-to-face surveys is considered. Furthermore, this research suggests that the use of video media for explanation of alternative materials for cultural facilities to be constructed because the WTP may be excessive due to lack of alternatives for survey respondents in the current CVM survey.
Keunchang, Jang;Sunghyun, Min;Inhye, Kim;Junghwa, Chun;Myoungsoo, Won
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.346-352
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2022
Mountain meteorology in South Korea that is covered mountains with complex terrain is important for understanding and managing the forest disaster and forest ecosystems. In particular, recent changes in dryness and/or rainfall intensity due to climate change may cause an increase in the possibility of forest disasters. Therefore, accurate monitoring of mountain meteorology is needed for efficient forest management. Korea Forest Service (KFS) is establishing the Automatic Mountain Meteorology Observation Stations (AMOS) in the mountain regions since 2012. 464 AMOSs are observing various meteorological variables such as air temperature, relative humidity, wind speed and direction, precipitation, soil temperature, and air pressure for every minute, which is conducted the quality control (QC) to retain data reliability. QC process includes the physical limit test, step test, internal consistency test, persistence test, climate range test, and median filter test. All of AMOS observations are open to use, which can be found from the Korean Mountain Meteorology Information System (KoMIS, http://mtweather.nifos.go.kr/) of the National Institute of Forest Science and the Public Data Portal (https://public.go.kr/). AMOS observations with guaranteed quality can be used in various forest fields including the public safety, forest recreation, forest leisure activities, etc., and can contribute to the advancement of forest science and technology. In this paper, a series of processes are introduced to collect and use the AMOS dataset in the mountain region in South Korea.
Technology development related to maritime autonomous surface ships (MASS) is actively progressing around the world. However, since there are still many technically unresolved problems such as communication, cybersecurity, and emergency response capabilities, it is expected that it will take a lot of time for MASS to be commercialized. In this study, we proposed a ship group navigation system in which one leader ship and several follower ship are grouped into one group. In this system, when the leader ship begins to navigate, the follower ship autonomously follows the path of the leader ship. For path following, PD (proportional-derivative) control is applied. In addition, each ship navigates in a straight line shape while maintaining a safe distance to prevent collisions. Speed control was implemented to maintain a safe distance between ships. Simulations were performed to verify the ship group navigation system. The ship used in the simulation is the L-7 model of KVLCC2, which has related data disclosed. And the MMG (Maneuvering Modeling Group) standard method proposed by the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineering (JASNAOE) was used as a model of ship maneuvering motion. As a result of the simulation, the leader ship navigated along a predetermined route, and the follower ship navigated along the leader ship's path. During the simulation, it was found that the three ships maintained a straight line shape and a safe distance between them. The ship group navigation system is expected to be used as a navigation system to solve the problems of MASS.
Lattice-based cryptography is the most practical post-quantum cryptography because it enjoys strong worst-case security, relatively efficient implementation, and simplicity. Ring learning with errors (R-LWE) is a public key encryption (PKE) method of lattice-based encryption (LBC), and the most important operation of R-LWE is the modular polynomial multiplication of rings. This paper proposes a method for optimizing modular multipliers based on approximate computing (AC) technology, targeting the medium-security parameter set of the R-LWE cryptosystem. First, as a simple way to implement complex logic, LUT is used to omit some of the approximate multiplication operations, and the 2's complement method is used to calculate the number of bits whose value is 1 when converting the value of the input data to binary. We propose a total of two methods to reduce the number of required adders by minimizing them. The proposed LUT-based modular multiplier reduced both speed and area by 9% compared to the existing R-LWE modular multiplier, and the modular multiplier using the 2's complement method reduced the area by 40% and improved the speed by 2%. appear. Finally, the area of the optimized modular multiplier with both of these methods applied was reduced by up to 43% compared to the previous one, and the speed was reduced by up to 10%.
This study was conducted to examine the moderated mediation effect of self-esteem through internet overdependence on the effect of academic stress on depression and anxiety. Surveys were conducted as part of the 13th wave of the Korea Welfare Panel Study. The survey included academic stress, internet overdependence, depression and anxiety, and self-esteem scales. A total of 383 middle school students completed surveys. Data was analyzed using SPSS 21.0 and SPSS PROCESS Macro. There were three major results. First, internet overdependence partially mediation the effect of academic stress on depression and anxiety. Second, self-esteem moderated the relationship between internet overdependence and depression and anxiety. Third, self-esteem also moderated the mediating effect of academic stress on depression and anxiety through internet overdependence. These results indicate that self-esteem is a protective factor against the negative effects of internet overdependence on mental health and of academic stress on depression and anxiety in middle school students. This paper discusses the implications of these results, this study's limitations, and suggestions for future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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