Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.1
s.39
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pp.185-194
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2006
The ubiquitous computing environment focuses on recognizing the context and Physical entities, whereas, previous computing environments mainly focused on the conversational interactions between the computer and the user. For this reason, there has been an increase in the research of context aware computing environments. In previous researches , context services are designed using context ontology used in context aware middleware. So, context service cannot change the context ontology in execution time. We propose a hierarchical context ontology management for context aware service to change their ontology in execution time. And we also a resolution model for context conflict which is occurred in inference of context. We have designed a middleware based on this model and implemented the middleware. As the middleware is implemented on the OSGi framework, it can cause interoperability among devices such as computers, PDAs, home appliances and sensors. It can also support the development and operation of context aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
In recent years, as remotly-sensed image processing technologies have been improved and spread widely in the application areas, many new requirements for the image processing technologies have arisen. However, it is difficult and costly to access remotely-sensed image processing systems. Moreover, these systems have thier own processing facilities which are not easily accessible for general users. In this paper, those problems are challenged by adopting Internet as a universal information network for accessing remotly-sensed image DBMS and by allowing users to work remotely on the image processing. A remotly-sensed image processing system which can be accessed via Internet was designed and implemented. This system can be used to manipulate images over remote DBMS. The Illustra object-oriented relational DBMS with CGI(Common Gateway Interface) web interface was used in this project. The client consists of a WWW(World Wide Web) Netscap$e^{TM}$ browser, and the server consists of HTTPD(Web daemon), Illustra DBMS and Java modules in order to process the image being displayed. The developed system was tested on LAN environment and the service response time met the requirements.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.355-355
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2022
기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 지하수 및 기저유량 확보 및 수질 개선을 위해서는 지표-지하수 통합 관리가 필요하며 이를 기반으로 지하수 및 기저유량 변동에 대한 인과관계 파악 및 구체적인 조사가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지표-지하수에 대한 계절적·시공간적 변동성을 잘 모의할 수 있는 통합 모델을 기반으로 지하수위 변동을 포함한 물수지 분석과 장·단기 유출해석이 정량적으로 분석하고자 하였으며, 평창군 대화면, 만대지구, 신둔천 유역을 대상으로 간벌, BMP, LID를 비롯한 다양한 시나리오에 따른 기저유량 및 수질변화 그리고 오염특성 파악을 수행하였다. 본 연구에서는 지표-지하수 통합 모델링을 위하여 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하였으며, 간벌 시나리오의 경우 모형 Source code를 수정하여 간벌의 효과를 모의할 수 있도록 수정하였다. 또한 BMP와 LID의 경우 각 HRU별로 저감시설에 대한 효율 및 매개변수 조정을 통해 효율을 모의하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 지표 모형의 경우 DEM, 토지이용도, 토양도를 활용하였으며, 지하수 모형의 경우 지하수기초조사자료에 수록된 수리전도도, 비산출율, 비보유율 조사결과를 활용하여 입력자료를 구축하였다. 그 결과 간벌시나리오의 경우 건기시 최소 6.7% 이상의 하천유량, 22.56% 이상의 기저유량, 그리고 0.3 m 이상의 지하수위 확보가 가능한 것으로 나타났다. BMP의 경우 유역면적의 약 7%에 BMP가 설치된 것으로 나타났으며, 이에 따른 하천 말단 SS저감효율은 6.7%로 나타났으나 유량에서는 큰 차이를 나타내지 못하였다. 마지막으로 LID시나리오의 경우 적용 소유역의 강우시 평균유량이 약 29% 감소하였으며 건기시 평균 기저유량이 약 44%이상, 평균 BFI는 약 0.13 증가한 것으로 나타났다.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.26
no.4
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pp.391-407
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2023
The state of Baden-Württemberg has one of the strongest regional economies in Germany and is known as one of the most innovative regions in both Germany and Europe. Clusters have played a central role in innovation strategies. The article analyzes the current cluster policy in Baden-Württemberg. The Baden-Württemberg cluster policy has systematically supported the development of clusters, cluster initiatives, and state-wide networks. It has also provided increasing support to regions in developing and implementing innovation and networking activities. The cluster policy has specifically focused on promoting collaborations across different industries and technologies, as well as implementing measures for internationalization. The goal of the Baden-Württemberg state cluster policy was to professionalize cluster management and improve its quality. The cluster policy in Baden-Württemberg has adopted a bottom-up approach and utilized various measures and instruments to promote dialogue. The cluster policy in Baden-Württemberg has established a dedicated cluster agency responsible for developing strategies and implementing individual measures.
Climatological informations have not been fully utilized by agricultural research and extension workers in Korea due mainly to inaccessbilty to the archived climate data. This study was initiated to improve access to historical climate data gathered from 72 weather stations of Korea Meteorological Administration for agricultural applications by using a microcomputer-based methodology. The climatological elements include daily values of average, maximum and minimum temperature, relative humidity, average and maximum wind speed, wind direction, evaporation, precipitation, sunshine duration and cloud amount. The menu-driven, user-friendly data retrieval system(CLIDAS) provides quick summaries of the data values on a daily, weekly and monthly basis and selective retrieval of weather records meeting certain user specified critical conditions. Growing degree days and potential evapotranspiration data are derived from the daily climatic data, too. Data reports can be output to the computer screen, a printer or ASCII data files. CLIDAS can be run on any IBM compatible machines with Video Graphics Array card. To run the system with the whole database, more than 50 Mb hard disk space should be available. The system can be easily upgraded for further expansion of functions due to the module-structured design.
There is a need to develop a data quality management algorithm in order to improve the quality of health care data. In this study, we developed a data quality control algorithms associated diseases related to diabetes in patients with hypertension. To make a data quality algorithm, we extracted hypertension patients from 2011 and 2012 discharge damage survey data. As the result of developing Data quality management algorithm, significant factors in hypertension patients with diabetes are gender, age, Glomerular disorders in diabetes mellitus, Diabetic retinopathy, Diabetic polyneuropathy, Closed [percutaneous] [needle] biopsy of kidney. Depending on the decision tree results, we defined Outlier which was probability values associated with a patient having diabetes corporal with hypertension or more than 80%, or not more than 20%, and found six groups with extreme values for diabetes accompanying hypertension patients. Thus there is a need to check the actual data contained in the Outlier(extreme value) groups to improve the quality of the data.
Prediction technique of user's intention can be used as a post-processing method for reducing the search space of an automatic speech recognizer. Prediction technique of system's intention can be used as a pre-processing method for generating a flexible sentence. To satisfy these practical needs, we propose a statistical model to predict speakers' intentions that are generalized into pairs of a speech act and a concept sequence. Contrary to the previous model using simple n-gram statistic of speech acts, the proposed model represents a dialogue history of a current utterance to a feature set with various linguistic levels (i.e. n-grams of speech act and a concept sequence pairs, clue words, and state information of a domain frame). Then, the proposed model predicts the intention of the next utterance by using the feature set as inputs of CRFs (Conditional Random Fields). In the experiment in a schedule management domain, The proposed model showed the precision of 76.25% on prediction of user's speech act and the precision of 64.21% on prediction of user's concept sequence. The proposed model also showed the precision of 88.11% on prediction of system's speech act and the Precision of 87.19% on prediction of system's concept sequence. In addition, the proposed model showed 29.32% higher average precision than the previous model.
This study inquired following research questions by a narrative research method : What was the job of an engineer in mechanical design field? How did he fulfill his job-related learning in his workplace? What were the context and the characteristic of the job-related learning in the workplace? And some implications of the job-related learning on engineering education were discussed. We identified that the research participant's career as a mechanical engineer has developed through three stages. At first, he engaged on conceptual design of a semi-conductor test machine through self-initiated learning from basic to whole system of the machine. At second stage, he leaded a design group for the concrete design of a ball type semi-conductor test machine. In this stage he learned the meaning of cooperation and cooperative learning. At third stage, he initiated to found an entrepreneur company that was specified to design a semi-conductor test machine. He became CEO of the company. He learned the R & D policy making through contacts with global company, visiting exhibition in abroad. Eventually his main task as a mechanical engineer was the problem solving in the process of machine design. He had experienced and learned through his works : project management, independent fulfilling of tasks, functional analysis and reverse engineering, conceptualizing and test, cohesive cooperation, dialogue and discussion, mediation of conflict, human relationship, leadership. The implication of the narrative analysis on engineering education is, proposed, to give the students more chances to experience and to learn such activities.
This study reviews international discussions about the trade-labor linkage and examines the labor chapters of FTAs enforced by the US and the EU from a comparative perspective. Since early 1990s, starting from the NAFTA, the US has included forceable labor provisions in its FTAs and this trend continues to the TPP which was concluded in October 2015. On the other hand, the EU's labor provisions in its FTAs have been composed of promotional elements on labor rights based on cooperations and dialogues. These different features of labor provisions in the US and European FTAs are mainly due to the motives of the FTAs of the US and the EU respectively as well as their domestic situations with regards to domestic law and institutional set-ups. The coordination of labor provisions involves a long-term institutional as well as regulatory convergence which triggers not only economic but also social changes, compared to a relatively short-term effect of tariff elimination. For Korea which has been a FTA partner country both with the US and the EU, it is significant to keep the different characteristics in the labor provisions in mind, particularly in the process of its implementation. Concerning the implementation of Korea-US FTA, it might be problematic if Korean law and its regulatory practice on labor-management relations do not comply with that of the US. The Korea-EU FTA case can also have an indirect impact on Korea's labor laws since it stipulates in its provisions that both parties should have discussions not only within each government but also with the civil communities including NGOs. Thus, Korea should pay more attention to the true meaning in labor provisions of both FTAs in order to promote its firms to be equipped with the right labor-management system in their operations abroad.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.731-736
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2023
Recently, the medical field has been applying mandatory Electronic Medical Records (EMRs) and Electronic Health Records (EHRs) systems that computerize and manage medical records, and distributing them throughout the entire medical industry to utilize patients' past medical records for additional medical procedures. However, the conversations between medical professionals and patients that occur during general medical consultations and counseling sessions are not separately recorded or stored, so additional important patient information cannot be efficiently utilized. Therefore, we propose an electronic medical record system that uses speech recognition and natural language processing deep learning to store conversations between medical professionals and patients in text form, automatically extracts and summarizes important medical consultation information, and generates electronic medical records. The system acquires text information through the recognition process of medical professionals and patients' medical consultation content. The acquired text is then divided into multiple sentences, and the importance of multiple keywords included in the generated sentences is calculated. Based on the calculated importance, the system ranks multiple sentences and summarizes them to create the final electronic medical record data. The proposed system's performance is verified to be excellent through quantitative analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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