Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.77-91
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2019
As of 2019, a report by the Ministry of Culture, Sports and Tourism showed that 884 diverse regional festivals are being held in the country. While there are successful festivals with large audience numbers and local economic effects, there are many festivals that only waste local budgets. Against this backdrop, the question of this study is "What are the key competences of a successful dance festival utilizing the VRIO model?" The development process and success factors of the success dance festival at home and abroad were analyzed in order to explore the key competences and specialization measures of the festival that our dance festival can take off as a successful dance festival. The purpose of the study is to examine what is the source of competitiveness of the regional festival through VRIO model, which can identify the key competencies of the festival to grow into a successful dance festival, and to derive the key competencies of the festival through the interview of the expert group(Focus Group Interview) to apply the development measures of our country's dance festival. According to the analysis, festival experts view the success factors of local festivals from various perspectives based on their empirical knowledge. The key competencies priority was 1. Theme, 2. the festival organization and professional personnel management, 3. The results came in the order of residents' participation. And the successful domestic and foreign dance festivals had their own core competencies. Growing up as a successful festival through festival management, which is worth no other festival, difficult to emulate, rare and difficult to replace, is seen as the biggest key to leading the regional festival to the world festival.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1397-1406
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1996
In this paper, we propose a discrete model of conveyor systems, which is frequently used in flexible manufacturing systems to transfer work-in-process( WIP) between manipulators. In the case where the time required for transferring WIP's between manipulators are greater than that of manufacturing itself, as in many flexible assembly lines, the quantitative model of the transfer systems is needed to analyze the behavior and productivity of the whole manufacturing system. The proposed model is based upon the assumptions that the length of any unit conveyor component is integer multiple of the length of a pallet and hat the transferring speed of the conveyor is constant. Under these assumptions, the observation moments and the length of the conveyor can be quantized. Hence, the state of a conveyor can be represented by two kinds of Boolean variables: one representing the presence of a pallet on each quantize conveyor length and the other representing the mobility of this pallet. The whole conveyor system can be modeling as a network composed of branches and knots based on these two Boolean variables. The proposed modelling method was tested with various conveyor system configurations and showed that the model can be adopted successfully for the simulation of transfer systems and of the piloting of manufacturing processes.
This study aims to identify early retirement and the subsequent career ending patterns and explain the phenomena in terms of social security policies and labor market perspectives. Although many older workers retire early, there are very few studies to examine how the retirees end their careers after quitting the long-time jobs. The paper investigates individual work experiences 55 through 61, identifies the career ending patterns, constitutes the micro and macro analytical models to estimate the impacts of labor market and work-related variables. The findings show that many older workers have diverse career ending patterns after long-time career jobs, that is, still working at age-55 job, exiting and reentering, sporadic work, retired permanently from age-55 job, a repeat of labor force entry. Also the estimation results indicate that pension, social security, labor market condition, work structure variables better explain the career ending behaviors than social psychological factors of health, education, attitudes toward retirement and job, ethnicity. Finally, this paper discusses theoretical importances of labor market perspectives and policy implications at the end of thesis.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.5
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pp.11-19
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2020
A daily progress monitoring and further schedule management of a construction project have a significant impact on the construction manager's decision making in schedule change and controlling field operation. However, a current site monitoring method highly relies on the manually recorded daily-log book by the person in charge of the work. For this reason, it is difficult to take a detached view and sometimes human error such as omission of contents may occur. In order to resolve these problems, previous researches have developed automated site monitoring method with the object recognition-based visualization or BIM data creation. Despite of the research results along with the related technology development, there are limitations in application targeting the practical construction projects due to the constraints in the experimental methods that assume the fixed equipment at a specific location. To overcome these limitations, some smart devices carried by the field workers can be employed as a medium for data creation. Specifically, the extracted information from the site picture by object recognition technology of CNN model, and positional information by GIPS are applied to update 4D BIM data. A standard CNN model is developed and BIM data modification experiments are conducted with the collected data to validate the research suggestion. Based on the experimental results, it is confirmed that the methods and performance are applicable to the construction site management and further it is expected to contribute speedy and precise data creation with the application of automated progress monitoring methods.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.843-856
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2023
The global surge in maritime traffic has resulted in an increased number of ship collisions, leading to significant economic, environmental, physical, and human damage. The causes of these maritime accidents are multifaceted, often arising from a combination of crew judgment errors, negligence, complexity of navigation routes, weather conditions, and technical deficiencies in the vessels. Given the intricate nuances and contextual information inherent in each incident, a methodology capable of deeply understanding the semantics and context of sentences is imperative. Accordingly, this study utilized the SentenceBERT model to analyze maritime safety tribunal decisions over the last 20 years in the Busan Sea area, which encapsulated data on ship collision incidents. The analysis revealed important keywords potentially responsible for these incidents. Cluster analysis based on the frequency of specific keyword appearances was conducted and visualized. This information can serve as foundational data for the preemptive identification of accident causes and the development of strategies for collision prevention and response.
Low-power long-range networks (LoRa) has a comprehensive coverage of up to 30 km, so that long-range positioning is possible. However, the position error in the current LoRa environment is over 500 m. This makes it difficult to use practical location services in the LoRa environment. In this paper, we propose a method to improve the position accuracy by correcting an inaccurate visual error when sending a signal from a mobile node to a gateway through the reference node of each zone in the LoRa environment. Experiments were carried out using MATLAB, and a radio propagation algorithm, the Hata model, was used to cancel out the stationary noise and to evaluate the environmental noise. Experimental results showed that the error range decreased as the number of reference nodes increased and a mobile node approach the reference node.
Public data open is one of the important tasks of Korea Government 3.0. By making open data available to the private sector, the goal is to create jobs, increase innovation and improve quality of life. Public data open is a policy that emphasized its importance worldwide. Open data should have adequate quality in order to achieve the object of the public. However, there are open data's quality problems due to the lack of data quality management and standardization. The purpose of this study is to derive data characteristics of public open data from existing researches. In addition, the model was modified and verified through a survey targeting the experts on public open data. The study indicates that public open data's quality characteristics as publicity, usability, reliability, suitability. This study is significant in that it suggests quality characteristics to improve the data quality and promote utilization of the open data.
We have implemented a fast pressure control system for the transport chamber of a high vacuum cluster tool for advance semiconductor fabrication and evaluated its performance. To overcome the typically slow response of mass flow controllers, the modified experimental method is used very effectively to optimize the pressure control procedure. We successfully obtained quite fast pressure control by adjusting the starting time and eht tuning constants by the Ziegler-Nichols method. In the transport pressure $10\times 10^{-5}$ torr, actual pressure control starts from 4 sec after an initial gas load of 2.1 sccm. As a result, optimum conditions for the tuning constants are the rise rate of 0.02 torr/sec, the lag time of 0.15 sec, and the sampling period of 0.5 sec. Then the settling time is about 9 sec within about $\pm$0.5% for the referenced value. This settling time is enhanced above 75 percents in comparison with conventional experimental method. To account for the experimental effects observed, a theoretical model was developed. This experimental result has a tendency to fit with the theoretical result of $\omega$=-1.0.
It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill & Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.
The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
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