Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.8
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pp.107-116
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2021
In recent years, the research on audience satisfaction after watching programs has been carried out in various fields. However, there is no precedent for the study of simply analyzing the influencing factors of audience satisfaction with the newly established CCTV-9 channel. For CCTV-9, how to explore the strategy of industrial development based on the needs of the audience in the era of big data is a very important part. This article exploratively focuses on the influencing factors related to CCTV-9 audience satisfaction. Using questionnaires, 101 samples of the satisfaction with the channel of men and women of different ages, education backgrounds, majors, and incomes were collected to test, and 9 hypotheses were tentatively proposed as relevant influencing factors of channel satisfaction. Through empirical analysis, this research searches for the determinants. The reliability and validity of the measurement were properly analyzed, and all hypotheses were statistically tested. The empirical results show that: subject matter, program format, program scheduling, program broadcast time, channel advertising, simulcast series of documentaries, diversified communication platforms, brand image packaging and audience satisfaction are significantly positively correlated.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.49
no.1
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pp.85-94
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2022
This retrospective study aimed to evaluate the difference in measurement between conventional orthodontic analysis and artificial intelligence orthodontic analysis in pediatric and adolescent patients aged 7 - 15 with the mixed and permanent dentition. A total of 60 pediatric and adolescent patients (30 mixed dentition, 30 permanent dentition) who underwent lateral cephalometric radiograph for orthodontic diagnosis were randomly selected. Seventeen cephalometric landmarks were identified, and 22 measurements were calculated by 1 examiner, using both conventional analysis method and deep learning-based analysis method. Errors due to repeated measurements were assessed by Pearson's correlation coefficient. For the mixed dentition group and the permanent dentition group, respectively, a paired t-test was used to evaluate the difference between the 2 methods. The difference between the 2 methods for 8 measurements were statistically significant in mixed dentition group: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). In the permanent dentition group, 4 measurements showed a statistically significant difference between the 2 methods: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). Compared with the time-consuming conventional orthodontic analysis, the deep learning-based cephalometric system can be clinically acceptable in terms of reliability and validity. However, it is essential to understand the limitations of the deep learning-based programs for orthodontic analysis of pediatric and adolescent patients and use these programs with the proper assessment.
The goal of this research is to understand the extent to which active seniors' mobile app usage level affects their lifestyle and life satisfaction. For this, we surveyed for 15 days in early December 2021 targeting about 150 users nationwide. As the questionnaire content, the independent variable was "mobile app usage level", the parameter was "lifestyle", and the dependent variable was "life satisfaction". As a result of empirical analysis, reliability and exploratory factors between each variable were verified, and it was confirmed that internal consistency was secured. It was investigated that the concentration validity of each item was generally well confirmed. As a result of hypothesis testing by the structural equation, 'App usage level ⇨ Lifestyle' was 0.244, 'Lifestyle ⇨ Life satisfaction' 0.707, and 'App usage level ⇨ Life satisfaction 0.141' was adopted. This study shows that the higher the level of mobile app usage of active seniors, the higher the lifestyle. Also, the better the lifestyle, the better the quality of life. It is analyzed that life satisfaction will improve as the level of mobile app use increases. Therefore, in order to improve life satisfaction, it seems necessary to increase the level of app use and lifestyle.
Keunchang, Jang;Sunghyun, Min;Inhye, Kim;Junghwa, Chun;Myoungsoo, Won
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.346-352
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2022
Mountain meteorology in South Korea that is covered mountains with complex terrain is important for understanding and managing the forest disaster and forest ecosystems. In particular, recent changes in dryness and/or rainfall intensity due to climate change may cause an increase in the possibility of forest disasters. Therefore, accurate monitoring of mountain meteorology is needed for efficient forest management. Korea Forest Service (KFS) is establishing the Automatic Mountain Meteorology Observation Stations (AMOS) in the mountain regions since 2012. 464 AMOSs are observing various meteorological variables such as air temperature, relative humidity, wind speed and direction, precipitation, soil temperature, and air pressure for every minute, which is conducted the quality control (QC) to retain data reliability. QC process includes the physical limit test, step test, internal consistency test, persistence test, climate range test, and median filter test. All of AMOS observations are open to use, which can be found from the Korean Mountain Meteorology Information System (KoMIS, http://mtweather.nifos.go.kr/) of the National Institute of Forest Science and the Public Data Portal (https://public.go.kr/). AMOS observations with guaranteed quality can be used in various forest fields including the public safety, forest recreation, forest leisure activities, etc., and can contribute to the advancement of forest science and technology. In this paper, a series of processes are introduced to collect and use the AMOS dataset in the mountain region in South Korea.
The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.129-159
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2022
This study generated primary data for supporting the place branding as a part of the library advertising and marketing strategies to increase public library visits. The literature review enabled the use of the place branding concepts to discover the relationships among the constituent parts, factors, expected outcomes, and loyalty, then to develop the research model and the hypothesis, which were verified using the Structural Equation Model. There were 34 research hypotheses, of which 21 were adopted. The place image factors such as library reliability, library reciprocity, and library safety were found to be significant. This study derived social contribution value as new place value and place image factors as the potential brand image of public libraries. It helped select the place image factors that best fit the local library's core values (i.e., place value). This study is meaningful because it is a fundamental study to introduce place branding in public libraries as an advertising and marketing strategy. And it is expected that public libraries will grow into high-quality brands with high awareness, loyalty, and secure leadership in the local community.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.181-190
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2022
In this paper, we use a LiDAR sensor and an image camera to detect a left-turning waiting vehicle in two ways, unlike the existing image-type or loop-type left-turn detection system, and a left-turn traffic signal corresponding to the waiting length of the left-turning lane. A system that can efficiently assign a system is introduced. For the LiDAR signal transmitted and received by the LiDAR sensor, the left-turn waiting vehicle is detected in real time, and the image by the video camera is analyzed in real time or at regular intervals, thereby reducing unnecessary computational processing and enabling real-time sensitive processing. As a result of performing a performance test for 5 hours every day for one week with an intersection simulation using an actual signal processor, a detection rate of 99.9%, which was improved by 3% to 5% compared to the existing method, was recorded. The advantage is that 99.9% of vehicles waiting to turn left are detected by the LiDAR sensor, and even if an intentional omission of detection occurs, an immediate response is possible through self-correction using the video, so the excessive waiting time of vehicles waiting to turn left is controlled by all lanes in the intersection. was able to guide the flow of traffic smoothly. In addition, when applied to an intersection in the outskirts of which left-turning vehicles are rare, service reliability and efficiency can be improved by reducing unnecessary signal costs.
Si-on Jeong;Tae-hyun Han;Seung-bum Lim;Tae-jin Lee
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.4
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pp.25-36
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2023
Today, as AI (Artificial Intelligence) technology is introduced in various fields, including security, the development of technology is accelerating. However, with the development of AI technology, attack techniques that cleverly bypass malicious behavior detection are also developing. In the classification process of AI models, an Adversarial attack has emerged that induces misclassification and a decrease in reliability through fine adjustment of input values. The attacks that will appear in the future are not new attacks created by an attacker but rather a method of avoiding the detection system by slightly modifying existing attacks, such as Adversarial attacks. Developing a robust model that can respond to these malware variants is necessary. In this paper, we propose two methods of generating Adversarial attacks as efficient Adversarial attack generation techniques for improving Robustness in AI models. The proposed technique is the XAI-based attack technique using the XAI technique and the Reference based attack through the model's decision boundary search. After that, a classification model was constructed through a malicious code dataset to compare performance with the PGD attack, one of the existing Adversarial attacks. In terms of generation speed, XAI-based attack, and reference-based attack take 0.35 seconds and 0.47 seconds, respectively, compared to the existing PGD attack, which takes 20 minutes, showing a very high speed, especially in the case of reference-based attack, 97.7%, which is higher than the existing PGD attack's generation rate of 75.5%. Therefore, the proposed technique enables more efficient Adversarial attacks and is expected to contribute to research to build a robust AI model in the future.
People's belief in free will is important in determining the causes and responsibilities of human behavior. Over the past decades, there has been debate about belief in free will in the fields of neuroscience, philosophy, ethics, and criminal law. The Free Will and Determinism Scale (FAD-Plus; Paulhus & Carey, 2011) is a test tool that measures the components related to the belief in an individual's free will. This study conducted a confirmatory factor analysis of 1,000 ordinary people of various age groups and socio-economic backgrounds based on previous studies that conducted an exploratory factor analysis (Study 1). The author has secured the reliability and validity of a number of measures. Furthermore, it was examined how the sub-item of the FAD-Plus scale, 'belief in free will,' was related to correspondence bias and locus of control (Study 2). As a result of analyzing a total of 83 subjects, high belief in free will had a positive correlation with punishment judgment for negative behavior and internal attribution, but there was no significant relationship in reward judgment for positive behavior. Based on the study results, it was proven that the FAD-Plus is valid for the general public as well, and the relationship between belief in free will, attribution bias, locus of control and behavior judgment was examined. The limitations of this study, policy implications, and research directions are discussed.
This study attempted to investigate how the transformational leadership perceived by flowers of telemarketing organizations. In particular, this study explored the moderating effect of followership in the relationship between transformational leadership and organizational performance. To verify the research model, 321 surveys collected from 10 domestic call centers were analyzed. Reliability, correlation, factor analysis, and hierarchical regression analysis were performed, and as a result of the analysis, it was found that the transformational leadership in the telemarketing organizations had a positive effect on organizational performance. In addition, it was confirmed that goal consistency, proactive participation, critical thinking, and team spirit, which are the four sub-variables of followership, all have a positive (+) effect on organizational performance, and both goal consistency and proactive participation moderate the relationship between transformational leadership and organizational performance. Considering the special working environment of telemarketing organizations, the results of this study suggest the need for a corporate educational role to increase transformational leadership and followership and the need to build environments by setting up an atmosphere for members to exercise follow-up, and opening up communication structures for members to follow.
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