In this study, a method for an integrated flood risk mapping was proposed that simultaneously considers the flood inundation map indicating the degree of risk and the disaster vulnerability index. This method creates a new disaster map that can be used in actual situations by providing various and specific information on a single map. In order to consider the human, social and economic factors in the disaster map, the study area was divided into exposure, vulnerability, responsiveness, and recovery factors. Then, 7 indicators for each factor were extracted using the GIS tool. The data extracted by each indicator was classified into grades 1 to 5, and the data was selected as a disaster vulnerability index and used for integrated risk mapping by factor. The risk map for each factor, which overlaps the flood inundatoin map and the disaster vulnerability index factor, was used to establish an evacuation plan by considering regional conditions including population, assets, and buildings. In addition, an integrated risk analysis method that considers risks while converting to a single vulnerability through standardization of the disaster vulnerability index was proposed. This is expected to contribute to the establishment of preparedness, response and recovery plans for providing detailed and diverse information that simultaneously considers the flood risk including social, humanistic, and economic factors.
The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.3
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pp.133-140
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2022
We investigate the performance of deep learning-based Korean language models on a task of predicting the score range of Korean essays written by foreign students. We construct a data set containing a total of 304 essays, which include essays discussing the criteria for choosing a job ('job'), conditions of a happy life ('happ'), relationship between money and happiness ('econ'), and definition of success ('succ'). These essays were labeled according to four letter grades (A, B, C, and D), and a total of eleven essay score range prediction experiments were conducted (i.e., five for predicting the score range of 'job' essays, five for predicting the score range of 'happiness' essays, and one for predicting the score range of mixed topic essays). Three deep learning-based Korean language models, KoBERT, KcBERT, and KR-BERT, were fine-tuned using various training data. Moreover, two traditional probabilistic machine learning classifiers, naive Bayes and logistic regression, were also evaluated. Experiment results show that deep learning-based Korean language models performed better than the two traditional classifiers, with KR-BERT performing the best with 55.83% overall average prediction accuracy. A close second was KcBERT (55.77%) followed by KoBERT (54.91%). The performances of naive Bayes and logistic regression classifiers were 52.52% and 50.28% respectively. Due to the scarcity of training data and the imbalance in class distribution, the overall prediction performance was not high for all classifiers. Moreover, the classifiers' vocabulary did not explicitly capture the error features that were helpful in correctly grading the Korean essay. By overcoming these two limitations, we expect the score range prediction performance to improve.
Fear of contact exists due to the prevention of the spread of infectious diseases such as COVID-19. When using the common entrance door of an apartment, access is possible only if the resident enters a password or obtains the resident's permission. There is the inconvenience of having to manually enter the number and password for the common entrance door to enter. Also, contactless entry is required due to COVID-19. Due to the development of ICT, users can be easily identified through the development of face recognition and voice recognition technology. The proposed method detects a visitor's face through a CCTV or camera attached to the common entrance door, recognizes the face, and identifies it as a registered resident. Then, based on the registered information of the resident, it is possible to operate without contact by interworking with the elevator on the server. In particular, if face recognition fails with a hat or mask, the visitor is identified by voice or additional authentication of the visitor is performed based on the voice message. It is possible to block the spread of contagiousness without leaving any contactless function and fingerprint information when entering and exiting the front door of an apartment house, and without the inconvenience of access.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.4
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pp.149-156
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2022
In the current COVID-19 pandemic, fake news and misinformation related to COVID-19 have been causing serious confusion in our society. To accurately detect such fake news, social context-based methods have been widely studied in the literature. They detect fake news based on the social context that indicates how a news article is propagated over social media (e.g., Twitter). Most existing COVID-19 related datasets gathered for fake news detection, however, contain only the news content information, but not its social context information. In this case, the social context-based detection methods cannot be applied, which could be a big obstacle in the fake news detection research. To address this issue, in this work, we collect from Twitter the social context information based on CoAID, which is a COVID-19 news content dataset built for fake news detection, thereby building CoAID+ that includes both the news content information and its social context information. The CoAID+ dataset can be utilized in a variety of methods for social context-based fake news detection, thus would help revitalize the fake news detection research area. Finally, through a comprehensive analysis of the CoAID+ dataset in various perspectives, we present some interesting features capable of differentiating real and fake news.
Kim, D.H.;Kim, Y.B.;Koo, H.J.;Baek, H.J.;Lee, S.B.;Chang, K.J.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.1
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pp.31-36
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2021
Cytotoxicity was evaluated in A549 lung cancer cells and RAW264.7 macrophage cells with processed aconitum, ginseng, ginger and licorice extracts. The first experiment began to affect toxicity from 100 ㎍/ml concentrations in extracts mixed with processed aconitum and ginseng. Cytotoxicity began at 1000 ㎍/ml concentrations in the second experimental extract with additional ginger, both in the first and second groups affected greater cytotoxicity in lung cancer cells than in macrophage cells, and in the third experimental extract with additional ginger and licorice. In conclusion, when using aconitum, ginseng, ginger, and licorice work in combination, which resulted in less impact on macrophage cells toxicity and more cytotoxicity in certain lung cancer cells.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.22
no.1
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pp.131-142
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2020
Chrysnathemum stunt viroid (CSVd), a small, single-stranded, infectious RNA, has caused a severe problem in chrysanthemum in the world. In Korea, since CSVd was firstly observed in 1997, the disease has been spread throughout the whole country rapidly. In spite of the seriousness, few methods for control of CSVd have been known without prevention. The use of resistant cultivars is one of the most efficient approaches for overcoming CSVd disease in chrysanthemum cultivation. This study was carried out to identify chrysanthemum genetic resources for the resistance to chrysanthemum stunt viroid (CSVd). A total of 192 commercial cultivars including 167 spray and 25 standard chrysanthemum were screened with CSVd through grafting inoculation method. In most of the inoculated cultivars, typical disease symptoms, stunting of plant height, reduced flower size, and flower color bleaching, were induced. Several cultivars, however, were symptomless or showed delay in symptom expression. Of 192 chrysanthemum cultivars, two cultivars with less than 5% of the average reduction rate of plant height, 'Chiwerel' and 'Jeongheungdaesin', were rated as resistant. And six cultivars less than 20% inculding 'Inga' were rated as moderate resistant. The remaining 184 cultivars with a high level of reduction were rated as susceptible. We expect that these genetic resources can be used in crossbreeding programs for developing CSVd resistant cultivars of chrysanthemum.
Kim, D.H.;Kim, Y.B.;Koo, H.J.;Baek, H.J.;Lee, S.B.;Hong, E.K.;Kim, S.K.;Chang, K.J.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.2
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pp.51-61
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2021
As a result of examining the germination rate between ginseng varieties, Jagyongjong varieties had the highest germination rate, and Yeonpung. had the lowest germination rate. In the ginseng seed germination rate experiment, the highest germination rate and growth condition were shown in artificial soil conditions of the ratio of Peatmoss 6.5: Pearlite 2: Masato 1.5. Good soil conditions require adequate soil moisture forces during the incubation period. The cultivation of ginseng medicinal crops requires optimal soil breathability, soil pH, and soil stabilization, which are important for root breathing. Microbial activity in the soil has a great influence on the growth of ginseng. The optimum pH of the soil for ginseng cultivation is 5.0-5.5 As a result of the experiment, the soil remained in an appropriate range after a month. In general, when the EC concentration value of the soil for ginseng cultivation is 0.2 mS/cm or more, growth deteriorates, and when the EC concentration value is 0.5 mS/cm or more, concentration obstacles such as root decay occur. As a result of the analysis, the higher the concentration value of EC, the more likely it is to interfere with ginseng growth.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.5
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pp.985-994
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2022
This study diagnoses the maturity level of local government's spatial information policy in the face of the digital transformation period. To this end, by using the stratification (AHP) analysis technique, for the spatial information expert group, the importance evaluation is performed along with the selection of measurement indicators of the level of spatial informatization. First, the current status and indicators in terms of spatial information policies of local governments are studied through theoretical considerations. In addition, by examining previous studies, differentiation from this study is presented. In this study, 3 indicators and 18 detailed items of spatial informatization level evaluation indicators could be selected. As a result of the evaluation, the overall importance ranking for the measurement index was 0.125 (12.5%) for the establishment and utilizations of GIS Systems provided by local governments, 0.109 (10.9%) for the quality management of basic spatial information, 0.107 (10.7%) for the establishment and utilization of its own spatial information. 0.073 (7.3%) for the collaboration and sharing within the institution, 0.071 (7.1%) for the operation of education and support system on spatial information, 0.065 (6.5%) for the securing a dedicated organization and professional human resources, and interest at the institutional level were derived in the order of 0.053 (5.3%). The results of this study are expected to be usefully utilized as basic data to evaluate the level of spatial information policies promoted by local governments. In addition, if the local government's spatial information policy is pursued centering on the major indicators derived from the study, it is expected that efficient policy operation will be possible.
The purpose of this study is to derive major topics in content R&D and provide directions for academic development by exploring research trends over the past 20 years using topic modeling targeting 9,858 papers published in the Journal of the Korean Contents Association. To secure the reliability and validity of the extracted topics, not only the quantitative evaluation technique but also the qualitative technique were applied step-by-step and repeated until a corpus of the level agreed upon by the researchers was generated, and detailed analysis procedures were presented accordingly. As a result of the analysis, 8 core topics were extracted. This shows that the Korean Contents Association is publishing convergence and complex research papers in various fields without limiting to a specific academic field. Also, before 2012, the proportion of topics in the field of engineering and technology appeared relatively high, while after 2012, the proportion of topics in the field of social sciences appeared relatively high. Specifically, the topic of 'social welfare' showed a fourfold increase in the second half compared to the first half. Through topic-specific trend analysis, we focused on the turning point in time at which the inflection point of the trend line appeared, explored the external variables that affected the research trend of the topic, and identified the relationship between the topic and the external variable. It is hoped that the results of this study can provide implications for active discussions in domestic content-related R&D and industrial fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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