The purpose of this study is to prepare basic data necessary for the development of services or systems that can enhance the accessibility of health and medical services or enhance the efficiency of health and medical use of senior citizens by identifying factors for predicting health and medical use behavior of senior citizens in Incheon Metropolitan City through the Korea health panel data(version 1.5). Through the structural equation model established through the SPSS and AMOS, it was confirmed that the predisposing factors, health behaviors and needs factors had significant direct and indirect effects on the use of health care services. Since the imbalance in demand and supply of health and medical services is more severe than in other regions, the results of this study can be used as basic data when checking whether the current health and medical system in Incheon Metropolitan City can operate effectively in an aged society and discussing how to provide health and medical services to the elderly in Incheon.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.8
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pp.381-390
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2020
This purpose of study was to influence of fitness club leader's emotional labor on job involvement and occupation performance. This study aims at providing fundamental data and information on fitness club leader's emotional labor. The survey was done through 250 copies and excluding 23 copies ran an analysis on the remaining 227(90.8%) copies. After question investigating the data which is collected used IBM SPSS statistics 21 and IBM AMOS 21 program, frequency analysis, Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis, convergent validity, discriminant validity, Cronbach's α, correlation analysis, path analysis through Structural Equation Model(SEM). The result of this study were as follows. First, fitness club leader's emotional labor showed (-) effects on job involvement. Second, fitness club leader's emotional labor showed (-) effect on occupation performance. Third, job involvement showed (+) effects on occupation performance. Fitness instructors have severe emotional labor. Therefore fitness instructors manage their emotional labor. This can increase job commitment and job performance. For teeth manager need to increase support options from fitness instructors.
The Literature Museum Network aims to realize the legislative purpose of the Literature Promotion Act and achieve balanced development of local literature centers across the country. In the Literature Museum Network, the literature museum network support center will be established by region to take charge of cooperation projects between local literature centers, which will be the culmination of the National Literature Museum of Korea. It is intended to test-run various projects planned by the Munhakwan Network Support Center to create derivative contents, or to establish a regional hub literature center in charge of education and other affairs of the literature museum's workforce. If the existing metropolitan administrative districts are used to form zones, the entire country can be organized into four zones. They include the Seoul-Gyeonggi Literature Museum Network (23 local literature centers), the Gangwon Chungcheong Literature Museum Network (32 local literature centers), the Yeongnam Literature Museum Network (30 local literature centers), and the Honam Jeju Literature Museum Network (22 local literature centers). One literature museum network support center will be established for each region and one local literature center will be selected as the hub literature center. The Literature Hall Network Support Center is in charge of collecting and managing literary materials, developing contents and programs, promoting and foreign cooperation, etc. The hub literature museum will be in charge of pilot operation of content and programs, training and education of experts in the literature museum, and running joint storage facilities. This structural system and efficient operation of the literature museum network will ultimately provide an opportunity for the formation of cultural governance in which the power and public nature of the establishment of literary promotion infrastructure are secured.
Park, Myeongnam;Kim, Byungkwon;Hong, Gi Hoon;Shin, Dongil
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.26
no.4
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pp.41-57
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2022
The global demand for carbon neutrality in response to climate change is in a situation where it is necessary to prepare countermeasures for carbon trade barriers for some countries, including Korea, which is classified as an export-led economic structure and greenhouse gas exporter. Therefore, digital transformation, which is one of the predictable ways for the carbon-neutral transition model to be applied, should be introduced early. By applying digital technology to industrial gas manufacturing facilities used in one of the major industries, high-tech manufacturing industry, and hydrogen gas facilities, which are emerging as eco-friendly energy, abnormal detection, and diagnosis services are provided with cloud-based predictive diagnosis monitoring technology including operating knowledge. Here are the trends. Small and medium-sized companies that are in the blind spot of carbon-neutral implementation by confirming the direction of abnormal diagnosis predictive monitoring through optimization, augmented reality technology, IoT and AI knowledge inference, etc., rather than simply monitoring real-time facility status It can be seen that it is possible to disseminate technologies such as consensus knowledge in the engineering domain and predictive diagnostic monitoring that match the economic feasibility and efficiency of the technology. It is hoped that it will be used as a way to seek countermeasures against carbon emission trade barriers based on the highest level of ICT technology.
Ahn, Hae Jun;Huh, Seung Hun;Jee, Youngho;Lee, Byeong Woo
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.32
no.6
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pp.239-245
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2022
Reduced graphene oxide (rGO) has attracted many attention and applications due to its excellent electrochemical ability. Therefore, standardization of rGO through structural and thermal analysis facilitates quality improvement and management, enabling users to increase efficiency and reduce relevant costs. For rGO and graphene-related materials, it is very important to determine the number of layers and define the resulting difference in physical properties. In this study, 3~4 layers of rGO-1 and 9~10 layers of rGO-2 were obtained from graphene oxide (GO) through a hydrazine reduction process. For the prepared rGOs, X-ray diffraction (XRD) pattern obtained a diffraction peak at 2θ≈25° related to (002) reflection was used to calculate the layer numbers by determining interlayer distance and FWHM value. To reduce the angular uncertainty, XRD data analysis was performed with angle correction using standard reference materials for X-ray powder diffraction analysis. Precise interlayer distance and number of layers were determined using OriginLab and open-source XRD diffraction analysis programs using the angle-corrected diffraction data. TG-DSC thermal analysis was performed to further standardize the physical properties of rGO samples.
Park, Woopyung;Choi, Yong;Jeon, Si Young;Kim, Jinho;Kang, Seongmi
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.3
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pp.66-73
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2022
In order to induce users to purchase excellent products in the water industry that satisfy the technical standards of excellent products, in this study, it is to present the advantages of the cost aspect of the pumps as the objective basis. It will be to promote technology development of domestic water companies and to create a virtuous cycle structure in the water industry. In order to present an objective basis for the merits in terms of cost, an economic evaluation was conducted through life cycle cost analysis. For the LCC analysis, initial cost (pump cost and installation cost), operation cost (energy cost and maintenance cost) and demolition cost (disposal cost and residual value) are searched and calculated. As the results of comparison on two capacity of pumps, the energy cost of the excellent pump is 212 million KRW lower than the that of general pump in the large pump. The cost of excellent pump was 17 million KRW lower than that of general pump in small capacity pump. As the results of sensibility test, if the product is developed in the direction of improving pump efficiency and increasing the replacement cycle of consumables, it is predicted that the effect on LCC will be large.
Todorokite is a manganese oxide mineral containing Mg2+ in a tunnel structure in which MnO6 octahedra share corners. In order to investigate the suitability and efficiency of high temperature-treated todorokite as a material for adsorption and fixation of Cs, Cs was ion exchanged and the amount of leached Cs from todorokite was measured. The todorokite used in this study was synthesized by transforming Na-birnessite to Mg-buserite and used as a precursor. After high temperature treatment, Cs exchanged todorokite changed to birnessite and hausmannite as the temperature increased. The amount of leached Cs was investigated for Cs exchanged todorokite which was reacted with distilled water and 1 M NaCl solution at different reaction times. In general, for the samples reacted with 1 M NaCl solution, the fixation of Cs was quite effective, although the amount of leached Cs was greater due to the ion exchange reaction with Na. As the treatment temperature increased, the amount of leached Cs increased and then decreased again, which was related to the mineral phases formed at each temperature. As birnessite was formed, the amount of leached Cs increased, but as birnessite decreased, that decreased again. As the mineral phase changed to hausemanite, the amount of Cs decreased rapidly. The results of our study show that Cs exchanged todorokite can be used as a material that effectively fixes Cs and prevents its diffusion by high temperature treatment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.97-103
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2009
In this thesis, we discuss the implementation of parallel processing system which is able to get a high degree of efficiency(size, cost, performance and flexibility) by using $Nios^{(R)}$ II(32bit RISC(Reduced Instruction Set Computer) processor) embedded processor in DE2-$70^{(R)}$ reference board. The designed Parallel processing system is master-slave, shared memory and MIMD(Mu1tiple Instruction-Multiple Data stream) architecture with 4-processor. For performance test of system, N-point FFT is used. The result is represented speed-up as follow; in the case of using 2-processor(core), speed-up is shown as average 1.8 times as 1-processor's. When 4-processor, the speed-up is shown as average 2.4 times as it's.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.145-151
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2023
3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. Such three-dimensional learning can generate many parameters, so that high-performance machine learning is required or can have a large impact on the learning rate. When learning dynamic hand-gestures in spatiotemporal domain, it is necessary for the improvement of the efficiency of dynamic hand-gesture learning with 3D-CNN to find the optimal conditions of input video data by analyzing the learning accuracy according to the spatiotemporal change of input video data without structural change of the 3D-CNN model. First, the time ratio between dynamic hand-gesture actions is adjusted by setting the learning interval of image frames in the dynamic hand-gesture video data. Second, through 2D cross-correlation analysis between classes, similarity between image frames of input video data is measured and normalized to obtain an average value between frames and analyze learning accuracy. Based on this analysis, this work proposed two methods to effectively select input video data for 3D-CNN deep learning of dynamic hand-gestures. Experimental results showed that the learning interval of image data frames and the similarity of image frames between classes can affect the accuracy of the learning model.
As IoT devices are used in various ways in an edge network environment, multiple studies are being conducted that utilizes the information collected from IoT devices in various applications. However, it is not easy to apply accurate IoT data immediately as IoT data collected according to network environment (interference, interference, etc.) are frequently missed or error occurs. In order to minimize mistakes in IoT data collected in an edge network environment, this paper proposes a management technique that ensures the reliability of IoT data by randomly generating signature values of IoT data and allocating only Security Information (SI) values to IoT data in bit form. The proposed technique binds IoT data into a blockchain by applying multiple hash chains to asymmetrically link and process data collected from IoT devices. In this case, the blockchainized IoT data uses a probability function to which a weight is applied according to a correlation index based on deep learning. In addition, the proposed technique can expand and operate grouped IoT data into an n-layer structure to lower the integrity and processing cost of IoT data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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