In this study, we tried to find out port safety from various perspectives through news data that can be easily accessed by the general public and domestic academic journal data that reflects the insights of port researchers. Non-negative Matrix Factorization(NMF) based topic modeling was conducted using Python to derive the main topics for each data, and then semantic analysis was conducted for each topic. The news data mainly derived natural and environmental factors among port safety risk factors, and the academic journal data derived security factors, mechanical factors, human factors, environmental factors, and natural factors. Through this, the need for strategies to strengthen the safety of domestic ports, such as strengthening the resilience of port safety, improve safety awareness to broaden the public's view of port safety, and conduct research to develop the port industry environment into a safe and specialized mature port. As a result, this study identified the main factors to be improved and provided basic data to develop into a mature port with a port safety culture.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.175-183
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2023
This study examines differences in satisfaction, intention to revisit, and word-of-mouth recommendations among foreign tourists, based on their nationality and factors influencing their decision to visit Korea. The study utilizes the data collected from foreign tourists who visited Korea in 2021, including information on their country of origin, factors influencing their decision to visit, satisfaction levels, intention to revisit, and willingness to recommend Korea to others. While the survey data comprises a large sample of over 8,000 respondents, only 1,398 without missing values are used for analysis. According to the analysis results, there were significant differences in satisfaction, intention to revisit, and word-of-mouth recommendations among foreign tourists based on their nationality and factors influencing their decision to visit. Notably, leisure and sports activities and distance from their home country are significant factors in making a decision to visit Korea. Countries with relatively lower tourism decision mechanisms are Japan, Singapore, China, Taiwan, Malaysia, Canada, Mongolia, and India. Based on these analysis results, this study presents strategic improvement measures to revitalize Korean tourism industry, particularly after the pandemic.
The metaverse, derived from the fusion of "meta" and "universe," encompasses a three-dimensional virtual realm where avatars actively participate in a range of political, economic, social, and cultural activities. With the recent development of the metaverse, the traditional way of experiencing services is changing. While existing studies have mainly focused on the technological advancements of metaverse services (e.g., scope of technological enablers, application areas of technologies), recent studies are focusing on evaluating the quality of experience (QoE) of metaverse services from a customer perspective. This is because understanding and analyzing service characteristics that determine QoE from a customer perspective is essential for designing successful metaverse services. However, relatively few studies have explored the customer-oriented approach for QoE evaluation thus far. This study conducted an online review analysis using text mining to overcome this limitation. In particular, this study analyzed 227,332 online reviews of the Roblox service, known as a representative metaverse service, and identified points for improving the Roblox service based on the analysis results. As a result of the study, nine service features that can be used for QoE evaluation of metaverse services were derived, and the importance of each feature was estimated through relationship analysis with service satisfaction. The importance estimation results identified the "co-experience" feature as the most important. These findings provide valuable insights and implications for service companies to identify their strengths and weaknesses, and provide useful insights to gain an advantage in the changing metaverse service environment.
This study conducted an analysis of terrain change indicators in major development projects in Korea, examining the correlation between terrain change indicators to derive foundational terrain change metrics based on different land use and slope types. The aim is to contribute to sustainable development by enhancing the efficiency of land utilization and landscaping, while minimizing environmental impacts in future development endeavors. Additionally, to apply the research findings in practical contexts, domestic regulations related to terrain were surveyed, and the compatibility and usability between these regulations and research analysis results were discussed. Based on this, the study seeks to explore strategies for more accurate and useful utilization of terrain change indicators in future research. As a result, in the tourism development, terrain changes predominantly occur in the order of flat land, hillly land, and mountain land, with the analysis indicating higher terrain changes in undulating hilly and mountainous lands compared to flat land. Furthermore, in industrial complex development, very steep (20°-30°) and extreme (30°-40°) slopes; in urban development projects, steep slope (15°-20°); in athletic service facility and tourist development, steep (15°-20°) and very steep (20°-30°) exhibit higher average terrain change indicators compared to other slope categories. The findings of our study can contribute to the formulation of strategies aimed at minimizing terrain disturbance in future domestic development projects and serve as foundational data for environmental impact assessments.
Han Saem Park;Jae Won An;Ha Eun Lee;Hyun Jun Park;Seung Seok Oh;Jester Lih Jie Ling;See Hoon Lee
Korean Chemical Engineering Research
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v.61
no.4
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pp.496-504
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2023
Countries worldwide are striving to find new sources of sustainable energy without carbon emission due to the increasing impact of global warming. With the advancement of the fourth industrial revolution on a global scale, there has been a substantial rise in energy demand. Simultaneously, there is a growing emphasis on utilizing energy sources with minimal or zero carbon content to ensure a stable power supply while reducing greenhouse gas emissions. In this comprehensive overview, a comparative analysis of carbon reduction policies of government was conducted. Based on international carbon neutrality scenarios and the presence of remaining thermal power generation, it can be categorized into two types: "Rapid" and "Safety". For the domestic scenario, the projected power demand and current greenhouse gas emissions in alignment with "The 10th Basic Plan for Electricity Supply and Demand" was examined. Considering all these factors, an overview of the current status of carbon neutrality technologies by focusing on the energy sector, encompassing transitions, hydrogen, transportation and carbon capture, utilization, and storage (CCUS) was offered followed by summarization of key technological trends and government-driven policies. Furthermore, the central aspects of the domestic carbon reduction strategy were proposed by taking account of current mega trends in the energy sector which are highlighted in international scenario analyses.
The ICAO (International civil aviation organization)recommended the implementation of the GANP (global air navigation plan) for strategic decision-making and air traffic management evaluation. In this study, we proposed a new method for finding the route distance from KPI (key performance indicator) 05 actual route extension presented for air traffic management evaluation. For this purpose, we collected trajectory data for one month and calculated the en-route distances using the methods presented in ICAO and the methods presented by this author. In the ICAO method, the intersection point must be estimated through the equation of a circle for radius 40 NM and the equation of a straight line for an inner and outer point close to a circle in the track data, and four flight distances are calculated to calculate the en-route distance. In the method presented in this study, two flight distances are calculated without estimating the intersection point to calculate the en-route distance. To determine the error between the two methods, we used the performance evaluation index RMSE (root mean square error) and the determination factor R2 of the regression model.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.899-910
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2023
The majority of research on lifestyle has been conducted based on a variable-centered approach. However, over the last decades, there is a growing body of research on lifestyle in terms of a person-centered approach. Hence, this study identifies senior generations' profiles based on the combination of the five realms of lifestyle. More specifically, this study utilized a Latent profile analysis(LPA) to explore both quantitatively and qualitatively distinct types of senior generation' lifestyle profiles. As a result, the five distinct types of senior lifestyle profiles were identified and these five profiles were then contrasted with traveling attitude and behavioral intention(traveling intention). In addition, this study attempted to identify similarity in the patterns of relations with theoretical antecedent, correlate and outcome variables. Results showed that even though senior generation belonging to profile groups pertaining to the high level of all five types of lifestyle were associated with a high level of attitude and behavior intention, there was no differences among the profiles. This means that regardless of the patterns of senor generation lifestyle profiles, there was no similarity. Nevertheless, it should be considered that senior generation consider a security when making a travel ling decision regardless of the patterns of lifestyle profiles. This results suggest that senior generation' traveling satisfaction is more likely obtained with the experience of safety and convenience during their travel. At last, this study discusses some implication tourism theory related to lifestyle, practices and future research on tourism profiles.
Yonghun Jang;Cheolwoong Park;Yongrae Kim;Young Choi;Chanki Min;Seungwoo Lee;Hongkil Baek;Jeongwoo Lee
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.27
no.3
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pp.1-10
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2023
Due to the development of the industrial revolution, regulations on exhaust emissions have been continuously strengthened to reduce the rapidly increasing greenhouse gas emissions. The use of environmentally friendly fuels is essential to meet these regulations. Hydrogen has been attracting attention as a future environmentally friendly fuel, but due to its material properties, it faces significant challenges in handling and storage. As an alternative, ammonia has been proposed. Ammonia can be easily liquefied at room temperature compared to hydrogen and has a high energy density. In order to examine the applicability of ammonia as an engine fuel, experiments were conducted to investigate the effects of changes in combustion control parameters in a direct injection ammonia combustion engine. The experiments were conducted by varying two variables: spark timing and excessive air ratio. Observations were made on combustion stability and the trends of exhaust emissions such as nitrogen oxides and unburned ammonia under the conditions of an engine speed of 1,500 rpm and medium to high loads (brake torque of 200 Nm). By optimizing the combustion control parameters, conditions for stable combustion even when using ammonia as the sole fuel were identified, and plans are underway to apply strategies for future expansion of the operating range.
As the significance of ESG (Environmental, Social, and Governance) management amplifies in driving sustainable growth, this study delves into and compares ESG trends and interrelationships from both corporate and societal viewpoints. Employing a combination of Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling (LDA) and Semantic Network Analysis, we analyzed sustainability reports alongside corresponding social media datasets. Additionally, an in-depth examination of social media content was conducted using Joint Sentiment Topic Modeling (JST), further enriched by Semantic Network Analysis (SNA). Complementing text mining analysis with the assistance of ChatGPT, this study identified 25 different ESG topics. It highlighted differences between companies aiming to avoid risks and build trust, and the general public's diverse concerns like investment options and working conditions. Key terms like 'greenwashing,' 'serious accidents,' and 'boycotts' show that many people doubt how companies handle ESG issues. The findings from this study set the foundation for a plan that serves key ESG groups, including businesses, government agencies, customers, and investors. This study also provide to guide the creation of more trustworthy and effective ESG strategies, helping to direct the discussion on ESG effectiveness.
In the rapidly evolving domain of e-commerce, our study presents a cohesive approach to enhance customer satisfaction prediction from online reviews, aligning methodological innovation with practical insights. We integrate the RFE-SHAP feature selection with LDA topic modeling to streamline predictive analytics in e-commerce. This integration facilitates the identification of key features-specifically, narrowing down from an initial set of 28 to an optimal subset of 14 features for the Random Forest algorithm. Our approach strategically mitigates the common issue of overfitting in models with an excess of features, leading to an improved accuracy rate of 84% in our Random Forest model. Central to our analysis is the understanding that certain aspects in review content, such as quality, fit, and durability, play a pivotal role in influencing customer satisfaction, especially in the clothing sector. We delve into explaining how each of these selected features impacts customer satisfaction, providing a comprehensive view of the elements most appreciated by customers. Our research makes significant contributions in two key areas. First, it enhances predictive modeling within the realm of e-commerce analytics by introducing a streamlined, feature-centric approach. This refinement in methodology not only bolsters the accuracy of customer satisfaction predictions but also sets a new standard for handling feature selection in predictive models. Second, the study provides actionable insights for e-commerce platforms, especially those in the clothing sector. By highlighting which aspects of customer reviews-like quality, fit, and durability-most influence satisfaction, we offer a strategic direction for businesses to tailor their products and services.
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