KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.571-578
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2013
The IHO S-100 is a standard on the universal hydorgraphic data model for supporting information services that integrate various data in maritime and provide proper information for safety of vessels. The S-100 is used to develop S-10x product specifications which are standards on guideline for creation and delivery of specific data set in maritime. The product specification for feature-based data such as ENC(Electronic Navigational Chart) data includes a feature catalogue that describes characteristics of features in that feature-based data. The feature catalogue is developed by domain experts with knowledge on data of the target domain. However, it is not feasible to develop a feature catalogue according to the XML schema by manual. In the IHO TSMAD committee meeting, needs of developing technology on building feature catalogue has been discussed. Therefore, we present a feature catalogue builder that is a GUI(Graphic User Interface) system supporting domain experts to build feature catalogues in XML. The feature catalogue builder is developed to connect with the FCD(Feature Concept Dictionary) register in the IHO(International Hydrographic Organization) GI(Geographic Information) registry. Also, it supports domain experts to select proper feature items based on the relationships between register items.
The background of the research is the following. With the prosperity of drone industry, the government has been actively promoting measures to nominate 'drone photographing free areas'. However, existing laws, and procedures are rather unclear with related environmental factors in discordance with one another. Hence, voices in need for establishing a clear precondition for nominating drone photography free area have been rising. The purpose of the research is to provide measures for the preconditions to establish photography free areas for convenient drone photographing. The research utilizes literary methods, conducting focus group interviews to coordinate with specialists who can participate and discuss so that they can provide improvement measures. The research renders improvement measures in different sectors including 2x items in aviation security law, 8x items in free area nomination and procedure, 4x items in infrastructure establishment and information management area. The expected effects are the following: by attaching drone photography with aviation security law, nominating photography free area can be linked up with the Ministry of Land Infrastructure and Technology. Secondly, by enlarging photography restricted area to upper mid-air, a three dimensional drone security will be possible. Thirdly, by providing a 'Yongin area standard model', free area nomination will become more easy. Future research will focus on enhancing aviation security law regarding drone photographing. In addition, the promotion to nominate free areas for 33x responsible areas in accordance with the National Intelligence service will be required.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.169-177
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2020
In South Korea, the results of R&D in science and technology are submitted to the National Science and Technology Information Service (NTIS) in reports that have Korea national science and technology standard classification codes (K-NSCC). However, considering there are more than 2000 sub-categories, it is non-trivial to choose correct classification codes without a clear understanding of the K-NSCC. In addition, there are few cases of automatic document classification research based on the K-NSCC, and there are no training data in the public domain. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to build a highly performing K-NSCC classification system based on NTIS report meta-information from the last five years (2013-2017). To this end, about 210 mid-level categories were selected, and we conducted preprocessing considering the characteristics of research report metadata. More specifically, we propose a convolutional neural network (CNN) technique using only task names and keywords, which are the most influential fields. The proposed model is compared with several machine learning methods (e.g., the linear support vector classifier, CNN, gated recurrent unit, etc.) that show good performance in text classification, and that have a performance advantage of 1% to 7% based on a top-three F1 score.
A new scale named LCL(Logically Classified Level) has been developed to judge the status of the spasticity quantitatively implementing a pcndulum test in this study. Total 30 parameters have been used to develop the new scale. One representative parameter that can represent the dominant characteristics of spasticity has been chosen through statistical analysis. 20 parameters among 30 parameters uscd in the statistical analysis were newly developed and 10 parameters were from previous studies. The new 20 parametcrs were developed using combinations of pcndulum test characteristics. ie anglc, angular velocity. musclo midel. and EMG. 11 parameters among 30 parameters have showed strong correlations each other, Finally. L11 that showed consistency at every case has been chosen to be a representative parameter among the 11 parameters. 28 patients data were separated into 4 groups. A regression equation to predict the trend of patients of L11 has been made. The paramcter L11 was tested to prove its usabilitics for various cases of patients. The new LCL scale is expected to be a quantitative scale, and to replace the MAS(Modified Ashworth Scale) that is not a quantitative scale. Especially it is also expected that the new scale could be used to plan a treatmcnt period. methods, and intensity. as it can evaluate the status of patient's in detail.
The purpose of this study is to provide policy recommendations for manpower planning by forecasting the supply and demand of Medical Technologists. Supply was estimated using an in-and-out movement method with a demographic method based on a baseline projection model. Demand was projected according to a demand-based method using the number of clinico-pathologic examinations taken for Medical Technologists. Over- or undersupply of Medical Technologists will depend on the productivity scenario and assumptions and ultimately on governmental policy direction. In other words, whether the production of Medical Technologists is higher or lower than the current level depends on the government policy to consider insurance finances. In this study, we assessed 'productivity scenario 3' based on the productivity as of 2012, when the government's policy direction was not considered. Based on the demand scenario using the ARIMA model, the supply of Medical Technologists is expected to be excessive. This oversupply accounts for less than 10% of the total and therefore should not be a big problem. However, given that the employment rate of Medical Technologists is 60%, it is necessary to consider policies to utilize the unemployed. These measures should expand the employment opportunities for the unemployed. To this end, it is necessary to strengthen the functions of laboratories in the public health center, to increase the quota of Medical Technologists, to assure their status, to establish a permanent inspection system for outpatient patients, and to expand the export of Medical Technologists overseas.
Cho, Jin Sik;Kwon, Oh Bin;Jeon, Sung Joung;Lee, Min Young;Kim, Jong Min;Choi, Min Joo
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.41
no.5
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pp.570-588
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2022
We scrutinized the acoustic outputs from the 70 shock wave generators of the 15 product models whose technical documents were available, among the 46 ballistic extracorporeal shock wave therapeutic devices of 11 domestic and 6 foreign manufacturers, approved by the Minster of Food & Drug Safety (Rep. Korea). We found that the acoustic Energy Flux Density (EFD), the most popular exposure parameter, was different by up to 563.64 times among shock wave generators at their minimum output settings and by up to 74.62 times at their maximum settings. In the same product model, the EFD was shown to vary depending on shock wave transmitters by up to 81.82 times at its minimum output setting and by up to 46.15 times at its maximum setting. The lowest EFD 0.013 mJ/mm2 at the maximum output settings was much lower (2.1 %) than the maximum value 0.62 mJ/mm2 at the minimum settings. The Large acoustic output differences (tens to hundreds of times)from the therapeutic devices approved for the same clinical indications imply that their therapeutic efficacy & safety may not be assured. The findings suggest the regulatory authority to revise her guideline to give clearer criteria for clinical approval and equality in performance, and recommend the authority to initiate a post-approval surveillance as well as a test in conformance between the data in technical documents and the real acoustic outputs clinically used.
The purpose of this study is to explore learning progressions for global warming at middle school level. For this purpose, we conducted a construct modeling approach that specifies constructs, item designs, outcome spaces, and measurement model steps from April to October, 2021. In order to develop student assessment items, we analyzed the 2015 revised curriculum and textbooks of middle school and categorized a concept hierarchy for each construct to create a construct map. The assessment items were developed into multiple-choice, short answer, and essay questions according to the selected constructs to strengthen the linkage between the constructs and the items. Based on the three-step grading criteria for each item, an online assessment of 21 minor items developed for middle school students show that many students met 'high' level, but none met 'low' level. In this manner, the initial set lower anchor was reset to level 0, the original set upper anchor was lowered from level 4 to level 3, and the hypothetical learning progression for global warming was presented in the following order: phenomenal, conceptual, and mechanical understandings. The results of the research have raised implications for reorganizing the next science curriculum and improving the assessment system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.195-204
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2023
In this study, prompt engineering that improves prompts was explored to improve the performance of teaching and learning materials recommendations using generative artificial intelligence such as GPT and Stable Diffusion. Picture materials were used as the types of teaching and learning materials. To explore the impact of the prompt composition, a Zero-Shot prompt, a prompt containing learning target grade information, a prompt containing learning goals, and a prompt containing both learning target grades and learning goals were designed to collect responses. The collected responses were embedded using Sentence Transformers, dimensionalized to t-SNE, and visualized, and then the relationship between prompts and responses was explored. In addition, each response was clustered using the k-means clustering algorithm, then the adjacent value of the widest cluster was selected as a representative value, imaged using Stable Diffusion, and evaluated by 30 elementary school teachers according to the criteria for evaluating teaching and learning materials. Thirty teachers judged that three of the four picture materials recommended were of educational value, and two of them could be used for actual classes. The prompt that recommended the most valuable picture material appeared as a prompt containing both the target grade and the learning goal.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.735-747
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2023
In recent times, the sharp increase in extreme flood damages due to climate change has posed a challenge to effectively address flood-related issues solely relying on conventional flood management infrastructure. In response to this problem, this study aims to consider the effectiveness of nature-based flood management approaches, specifically levee retreat and relocation. To achieve this, we utilized a 1D numerical model, HEC-RAS, to analyze the flood reduction effects concerning floodwater levels, flow velocities, and time-dependent responses to a 100-year frequency flood event. The analysis results revealed that the effect of creating a flood buffer zone of the nature-based solution extends from upstream to downstream, reducing flood water levels by up to 30 cm. The selection of the flow roughness coefficient in consideration of the nature-based flood buffer space creation characteristics should be based on precise criteria and scientific evidence because it is sensitive to the flood control effect analysis results. Notably, floodwater levels increased in some expanded floodplain sections, and the reduction in flow velocities varied depending on the ratio of the expanded cross-sectional area. In conclusion, levee retreat and floodplain expansion are viable nature-based alternatives for effective flood management. However, a comprehensive design approach is essential considering flood control effects, flow velocity reduction, and the timing of peak water levels. This study offers insights into addressing the challenges of climate-induced extreme flooding and advancing flood management strategies.
Kwan Hong;Young June Choe;Young Hwa Lee;Yoonsun Yoon;Yun-Kyung Kim
Pediatric Infection and Vaccine
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v.31
no.1
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pp.55-63
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2024
Purpose: A 2-dose varicella vaccination strategy has been introduced in many countries worldwide, aiming to increase vaccine effectiveness (VE) against varicella infection. In this network meta-analysis, we aimed to provide a comprehensive evaluation and an overall estimated effect of varicella vaccination strategies, via a Bayesian model. Methods: For each eligible study, we collected trial characteristics, such as: 1-dose vs. 2-dose, demographic characteristics, and outcomes of interest. For studies involving different doses, we aggregated the data for the same number of doses delivered into one arm. The preventive effect of 1-dose vs. 2-dose of varicella vaccine were evaluated in terms of the odds ratio (OR) and corresponding equal-tailed 95% confidence interval (95% CI). Results: A total of 903 studies were retrieved during our literature search, and 25 interventional or observational studies were selected for the Bayesian network meta-analysis. A total of 49,265 observed individuals were included in this network meta-analysis. Compared to the 0-dose control group, the OR of all varicella infections were 0.087 (95% CI, 0.046-0.164) and 0.310 (95% CI, 0.198-0.484) for 2-doses and one-dose, respectively, which corresponded to VE of 69.0% (95% CI, 51.6-81.2) and VE of 91.3% (95% CI, 83.6-95.4) for 1- and 2-doses, respectively. Conclusions: A 2-dose vaccine strategy was able to significantly reduce varicella burden. The effectiveness of 2-dose vaccination on reducing the risk of infection was demonstrated by sound statistical evidence, which highlights the public health need for a 2-dose vaccine recommendation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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