With the gradual improvement of China's residents' economic level, the continuous improvement of the holiday system, and the main purpose of relaxing mood and experiencing life, rural tourism has developed rapidly. In order to further achieve the goals of farmers' entrepreneurship, agricultural income increase, rural prosperity, and tourism management departments and tourism enterprises' management and operation objectives, this paper puts forward research hypotheses on the basis of relevant literature review and references. Based on the previous research results, this paper designs a questionnaire on Residents' rural tourism behavior intention, and uses SPSS23.0 to conduct correlation analysis and hypothesis test on the sample data, and draws the following conclusions: (1) rural tourism attitude, subjective norms, and perceived behavior control have a significant positive impact on rural tourism behavior intention; (2) policy system and resource conditions have a significant positive impact on rural tourism behavior intention; (3) policy system has a significant positive impact on subjective norms and perceived behavior control, and resource conditions have a significant positive impact on rural tourism attitude, subjective norms, and perceived behavior control.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.1
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pp.155-178
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2021
In the era of the 4th industrial revolution, public libraries need a strategy for promoting intelligent library services in order to actively respond to changes in the external environment such as artificial intelligence. Therefore, in this study, based on the concept of artificial intelligence and analysis of domestic and foreign artificial intelligence related trends, policies, and cases, we proposed the future direction of introduction and development of artificial intelligence services in the library. Currently, the library operates a reference information service that automatically provides answers through the introduction of artificial intelligence technologies such as deep learning and natural language processing, and develops a big data-based AI book recommendation and automatic book inspection system to increase business utilization and provide customized services for users. Has been provided. In the field of companies and industries, regardless of domestic and overseas, we are developing and servicing technologies based on autonomous driving using artificial intelligence, personal customization, etc., and providing optimal results by self-learning information using deep learning. It is developed in the form of an equation. Accordingly, in the future, libraries will utilize artificial intelligence to recommend personalized books based on the user's usage records, recommend reading and culture programs, and introduce real-time delivery services through transport methods such as autonomous drones and cars in the case of book delivery service. Service development should be promoted.
This study investigated the public opinion on the use and conservation management of national park, to manage the growing demand of national park visit and to support the policy direction of national park. So far, various surveys and big data analysis on the use and perception of national park have been conducted, but there have been limitations such as lack of survey questions on issues in park management and use. In addition, the object of the previous studies were limited to the national park visitors; therefore, this study expanded the object of survey from national park visitors to ordinary citizens. Unlike previous studies conducted only on national park visitors, ordinary citizens relatively prefered bottom areas rather than high-altitude ones. A policy to limit the visit to high-ridge area of mountain is being currently driven; however, the survey results of ordinary citizens suggested to maintain current policies or to increase visitor reservations system within narrow limits. On the other hand, the proportion of citizens who have used the visitor-reservation system was very small. We discuss the difference between national park visitors and ordinary citizens and the policy conditions according to changes in park management principles and public attitudes toward national parks.
The purpose of this study is to examine the effects of social withdrawal, depression, aggression, negative parenting attitude as parental factors, friendship as school factors, academic helplessness and smartphone dependence, persistence, etc. on adolescent delinquency experiences as perceived personal factors. was carried out to understand. For this study, first year middle school students in the first year of the Korean Children and Youth Panel Survey (KCPYS 2018) were analyzed. As a result of the study, it was found that depression, aggression, social withdrawal as individual factors of adolescents, negative parenting attitude as parent factors, academic helplessness, negative friendships, smartphone dependence, persistence, etc. as school factors influence delinquent behavior of adolescents. In addition, it was found that smartphone dependence and persistence play a partial mediating role in the process of personal factors, parental factors, and school factors affecting adolescents' delinquency experiences. Based on these results, first, we need to break stereotypes about adolescents and understand the accurate understanding of adolescents' delinquent behaviors and what expectations they have. Second, practical education is required for parents and grandparents for consistent parenting attitudes and effective parenting. Third, a positive self-awareness and correct human relationship formation program should be operated in order to improve the friendship among adolescents. Finally, correct smartphone usage and counseling interventions and prevention programs to alleviate impulsivity are needed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.405-413
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2022
Since the COVID-19 outbreak, the active utilization of new health care service utilizing the ICT technology and data science such as telemedicine, smart hospital, AI dignosis has been increasingly found. In this study we examined the business model of Amazon healthcare which leads disruptive innovation in U.S. health care industry with the introduction of hybrid model of telemedicin, in-person care and customer-centric online drug delivery, home-use diagnostic kit, characterized by the integrated model combining medical care, drug delivery and the use of diagnostic kit. We showed using the multiproduct competition model that the synergy effect between the Amazon's original business areas and the healthcare business area causes the active market penetration and the increase in the customer value from utilization of the Amazon care. Using Hotelling's spatial competition model, we also showed that the competition in the health care market can be greater when consumer's choice of health care providers are available in telemedicine platform. In the long, run the issue of competition being weakened due to the exit of less competent healthcare providers may arise, to which the policymakers in the charge of fair competition in health care industry should pay attention.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1097-1104
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2021
Online game-bots are already known for a lot of persons by various ways. It leads to problems such as declining game player's interest, in-game financial crisis, etc. Detecting and restricting of game-bot is now essential. Because both publishers and players get disadvantages from their long term abnormal working. But it is not easy to restrict, because of false restriction risks. Game publishers need to distinguish game-bot from server-side game logs. At last, it should can make reasons for game-bot restriction. In this paper, we classified game-bot users by using daily separated game logs for testing data. For daily-driven detection, we separated total dataset into one day logs. Preliminary detects game-bots with one day logs, and determines total results by using these data. Daily driven detection advantages on detection which contains combined game playing style. Which shows like normal user and game-bot. These methodology shows better F1-score, which one of indicator which demonstrate classification accuracy. It increases from 0.898 to 0.945 by using Random Forest classifier.
The deterioration of underground facilities, disturbance of the ground due to underground development activities, and changes in ground water can cause ground subsidence accidents in the urban areas. The investigation on the geotechnical and hydraulic factors affecting the ground subsidence accident is very significant to predict the ground subsidence risk in advance. In this study, an analysis DB was constructed through 3D ground modeling to utilize the currently operating geotechnical survey information DB and ground water behavior information for risk prediction. Additionally, using these results, the relationship between the actual ground subsidence occurrence history and ground conditions and ground water level changes was confirmed. Furthermore, the methodology used to visualize the risk of ground subsidence was presented by reconstructing the engineering characteristics of the soil presented according to the Unified Soil Classification System (USCS) in the existing geotechnical survey information into the internal erosion sensitivity of the soil, Based on the result, it was confirmed that the ground in the area where the ground subsidence occurred consists of more than 40% of sand (SM, SC, SP, SW) vulnerable to internal erosion. In addition, the effect of the occurrence frequency of ground subsidence due to the change in ground water level is also confirmed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.97-105
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2022
This study deals with the credibility of citizens when investing in uncertain project companies, as well as the Social Performance Compensation Project (SIB) and the IT sharing economy. This allows the convergence of the three sectors to address investment inequalities in economic effectiveness and social security. Activates the model of the overall Social Impact Bond (SIB) process that successfully activates the exchange of information. The empirical presentation of the operations and techniques for social IT service finance examines how the innovation ecosystem can be created with social performance and reward projects. The analysis shows that small sharing institutions or citizens can participate directly to create the ability to connect with private investors, identify the possibility of recognizing non-shared barriers to participation, and show the great impact of citizen trust in IT sharing projects in uncertain areas. As a result, for the sake of social sharing and IT cooperation promoted by the City of Seoul, before the project has the ability to design directly, it will be responsible for reliability and safety in the planning of the project. Therefore, non-shared citizens can also participate in the platform that has been effectively constructed and created.
Due to COVID-19 and soaring participation of individual investors, large-scale transactions exceeding system capacity limits have been reported frequently in the capital market. The capital market IT systems, which the impact of system failure is very critical, have encountered unexpectedly tremendous transactions in 2020, resulting in a sharp increase in system failures. Despite the fact that many companies maintained large-scale system capacity planning policies, recent transaction influx suggests that a new approach to capacity planning is required. Therefore, this study developed capital market IT system capacity planning models using machine learning techniques and analyzed those performances. In addition, the performance of the best proposed model was improved by using sentiment index that can promptly reflect the behavior of investors. The model uses empirical data including the COVID-19 period, and has high performance and stability that can be used in practice. In practical significance, this study maximizes the cost-efficiency of a company, but also presents optimal parameters in consideration of the practical constraints involved in changing the system. Additionally, by proving that the sentiment index can be used as a major variable in system capacity planning, it shows that the sentiment index can be actively used for various other forecasting demands.
The term environmental, social and governance (ESG) was first used in the 2003 United Nations Environmental Programme Finance Initiative (UNEP FI). Among the three areas of ESG, environment refers to the impact of companies on the environment. Environmental factors address climate change policies and attempts to reduce emissions, waste and natural resource consumption. Social factors refer to the direction in which a company can improve the social impact of stakeholder includes employees, customers, communities, and governments involved in direct or indirect interaction with the organization itself and the company. Governance factors refer to stakeholders who make major decisions, the composition of the board of directors, their diversity and independence, and the internal policies that set limits and expectations for decision-making. Research related to ESG management is part of corporate social responsibility, sustainability, corporate or financial performance, and social responsibility investment. Through case studies and data-based empirical studies, it was confirmed that ESG management companies had positive results for most of the ESG related fields. Through literature analysis of domestic and international ESG history, introduction background, and management performance, this paper presents theoretical, practical implications by confirming that ESG's introduction and operation strategies are strong competitive strategies that directly affect corporate growth by creating attractive factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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