Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.2
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pp.114-133
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2003
Recently, the organizations related to cultural contents are gradually expanding access to cultural contents for general public through the distributed network. However, since cultural contents have different characteristics than general contents, the objects, the of cultural contents seldom contain the words generally used for organization and search of information. If the cultural contents system is created without any consideration of such differences. We cannot effectively identify and search resources. Moreover, because the names, expressions and meanings are different between metadata elements of various cultural contents, it is very difficult to interconnect or share information between different systems. In order to solve these problems, proper organization ad management of metadata is vital. In this studym we have comparatively analyzed the data elements of each format based on Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI, and Object ID, the metadata formats approached from various aspects in the cultural contents area. Through this study, we tried to provide the basic materials for integration of cultural contents by securing interoperability of different metadata formats.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.2
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pp.121-135
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2014
Object-based classification methods provide a valid alternative to traditional pixel-based methods. This study reports the results of an object-based classification to examine land cover in the demilitarized zones(DMZs) of Inje-gun. We used land cover classes(7 classes for main category and 13 classes for sub-category) selected from the criteria by Korea Ministry of Environment. The average and standard deviation of the spectrum values, and homogeneity of GLCM were chosen to map land cover types in an hierarchical approach using the nearest neighborhood method. We then identified the distributional characteristics of land cover by considering 3 topographic characteristics (altitude, slope gradient, distance from the Southern Limited Line(SLL)) within the DMZs. The results showed that scale 72, shape 0.2, color 0.8, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum weight values while scale, shape and color were most influenced parameters in image segmentation. The forests (92%) were main land cover type in the DMZs; the grassland(5%), the urban area (2%) and the forests (broadleaf forest: 44%, mixed forest: 42%, coniferous forest: 6%) also occupied mostly in land cover classes for sub-category. The results also showed that facilities and roads had higher density within 2 km from the SLL, while paddy, field and bare land were distributed largely outside 6 km from the SLL. In addition, there was apparent distinction in land cover by topographic characteristics. The forest had higher density at above altitude 600m and above slope gradient $30^{\circ}$ while agriculture, bare land and grass land were distributed mainly at below altitude 600m and below slope gradient $30^{\circ}$.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.2
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pp.3-9
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2015
Since changes in land use in urban space cause traffic volume and it is closely related to traffic accidents. Therefore, an analysis on the causes of traffic accidents is judged to be an essential factor to establish the measure to reduce traffic accidents. In this regard, the analysis was conducted on the clustering by using the nearest neighbor indexes with regard to the occurrence frequencies of commercial and residential zone based on traffic accident data of the past five years (2009-2013) with the target of local small-medium sized city, Jinju-si. The analysis results, obtained in this study, are as follows: the occurrence frequency of traffic accidents was the highest in spring and the lowest in winter respectively. The clustering of traffic accident occurrence at nighttime was stronger than at daytime. In addition, terms of the analysis on the clustering of traffic accident according to land use, changes according to the seasons was not significant in commercial areas, while clustering density in winter tended to become significantly lower in residential areas. The analysis results of traffic accident types showed that the side-right angle collision of cars was the highest in frequency occurrence, and widespread in both commercial areas and residential areas. These results can provide us with important information to identify the occurrence pattern of traffic accidents in the structure of urban space, and it is expected that they will be appropriately utilized to establish measures to reduce traffic accidents.
Kim, Suk Ki;Byun, Kisik;Lee, Sang Yeob;Park, Jae Woo;In, Chi Yeon
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.74-80
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2021
This study investigated the process quality level of a K5 gas mask, which recently acquired its operational capability, through statistical process analysis for the mass production stages and their lots. The tensile adhesion strength was the only operating requirement in the manufacturing process of the K5 gas mask. For this purpose, the results of tensile adhesion strength between the lens and facial rubber during the initial and second mass production stages were analyzed using conventional statistical and statistical process analysis methods. The conventional statistical results indicated that the second mass production stage was better than the initial mass production stage. In cases of a control chart and process capability of tensile adhesion strength, the process quality level was also improved by following the mass production stages. The improvement was caused by process stabilization and work skill elevation. These results and methods are expected to be conducted and utilized in the third mass production stage. Moreover, quality improvement of K5 gas mask mass production can be achieved using the Lean 6 sigma procedure, MDAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.145-150
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2015
Needs about safety of residents are important in urbanized society, elderly and small-size family. People are looking for safety information system and device of CPTED. That is, Needs and Installations of CCTV increased steadily. But, scientific analysis about validity, systematic plan and location of security CCTV is nonexistent. It is simply put these devised in more demanded areas. It has limits to look for safety of residents by increasing density of CCTVs. One of the characteristics of crime is clustering and stong interconnectivity. So, exploratory spatial data of crime is geo-coded using 2 years data and carried out cluster analysis and space statistical analysis through GIS space analysis by dividing 18 variables into social economy, urban space, crime prevention facility and crime occurrence index. The result of analysis shows cluster of 5 major crimes, theft, violence and sexual violence by Nearest Neighbor distance analysis and Ripley's K function. It also shows strong crime interconnectivity through criminal correlation analysis. In case of finding criminal cluster, you can find criminal hotspot. So, in this study I found concept of hotspot and considered technique about selection of hotspot. And then, selected hotspot about 5 major crimes, theft, violence and sexual violence through Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.353-358
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2003
Recently there has been huge efforts to improve performance in construction process by applying emerging techniques such as the Lean principle, Just-in-time concept and so on. However, little achievement as we expected has come out in reality due to the lack of strategy to set a definite goal of the execution and differences of personal viewpoints on construction productivity. Accordingly, it is the most important to promote the circumstances for the construction process improvement by quantifying the goals of respective unit activity groups. This research explores feasible solutions for the improvement of construction projects performance by combining the six-sigma principle for the generic administrative innovation based on the idea of construction process performance. For this purpose, mutual comparisons of various current approaches are performed in an attempt to establish the advantages in applying six-sigma idea and to provide its fundamental strategy. Furthermore, through a case study with the simulation of applying six-sigma to a unit activity group in construction process, this paper verifies that the overall performance improves as the degree of sigma level gets advanced.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.489-498
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2023
Advancements in hardware performance and computing technology have facilitated the progress of climate prediction models to address climate change. The Korea Meteorological Administration employs the GloSea6 model with supercomputer technology for operational use. Various universities and research institutions utilize the Low-GloSea6 model, a low-resolution coupled model, on small to medium-scale servers for weather research. This paper presents an analysis using Intel VTune Profiler on Low-GloSea6 to facilitate smooth weather research on small to medium-scale servers. The tri_sor_dp_dp function of the atmospheric model, taking 1125.987 seconds of CPU time, is identified as a hotspot. Nonlinear regression models, a machine learning technique, are applied and compared to existing functions conducting numerical operations. The K-Nearest Neighbors regression model exhibits superior performance with MAE of 1.3637e-08 and SMAPE of 123.2707%. Additionally, the Light Gradient Boosting Machine regression model demonstrates the best performance with an RMSE of 2.8453e-08. Therefore, it is confirmed that applying a nonlinear regression model to the tri_sor_dp_dp function during the execution of Low-GloSea6 could be a viable alternative.
Staphylococcus aureus is one of the most significant pathogens and a causative agents of nosocomial infections. The emergence of methicillin resistant S. aureus (MRSA), in particular, has become a major clinical and epidemiological problems worldwide. In this study, we analyzed the toxin genes and investigated molecular epidemiological characteristics of S. aureus isolated from stools of diarrheal patients at the hospitals in Incheon. Of the 609 strains from 2,281 specimens, 173 strains retained enterotoxin; 68 isolates (39.30%), 100 isolates (57.80%) were classified to A and C type, respectively. In the antibiotic susceptibility, all of enterotoxin positive isolates were resistant to oxacillin. Eighty eight strains (50.86%) of 173 MRSA isolate possessed tsst gene, but eta and eth genes were not detected at all. In the detection of MRSA associated genes by PCR method, mecA genes were detected in 167 strains (96.53%). From the result of PFGE analysis, we classified tsst-positive MRSA to 10 types and 24 subtypes. Type A, H and F were the major strains comprised of 57.95% (51 strains), 10.22% (9 strains) and 9.09% (8 strains) respectively.
Recently, interest in artificial intelligence has increased due to the development of artificial intelligence fields such as ChatGPT and self-driving cars. However, there are still many unknown elements in training process of artificial intelligence, so that optimizing the model requires more time and effort than it needs. Therefore, there is a need for a tool or methodology that can analyze the weight changes during the training process of artificial intelligence and help out understatnding those changes. In this research, I propose a visualization system which helps people to understand the accumulated weight changes. The system calculates the weights for each training period to accumulates weight changes and stores accumulated weight changes to plot them in 3D space. This research will allow us to explore different aspect of artificial intelligence learning process, such as understanding how the model get trained and providing us an indicator on which hyperparameters should be changed for better performance. These attempts are expected to explore better in artificial intelligence learning process that is still considered as unknown and contribute to the development and application of artificial intelligence models.
Purpose : This study aimed to explore how prevalent the community-related methicillin-resistant Staphylococcus aureus (CA-MRSA) was in children with muscular-skeletal infections. Methods : We retrospectively reviewed the medical records of patients of 18 years or under who were diagnosed with suppurative arthritis or osteomyelitis and S. aureus from September 2000 through August 2012 at the CHA Bundang Medical center. Results : Thirty-one cases of suppurative arthritis or osteomyelitis were identified. The patients were between 17 days old and 18 years old with an average age of 7. Eleven cases (33.5%) of suppurative arthritis and 16 cases (51.6%) of osteomyelitis were observed. Five cases were accompanied by the two diseases. Methicillin sensitive S. aureus (MSSA) was isolated in 25 cases (80.6%) and methicillin resistant S. aureus (MRSA) was isolated in 6 cases (19.4%). Multidrug resistant strains were not observed. MRSA was not found from 2000 through 2005. All patients were treated with antibiotics and the duration of antibiotics treatment was $26.4{\pm}12.7$ days. Vancomycin was used as the initial antibiotic treatment in 4 cases (12.9%) and vancomycin was used as the definitive antibiotics in the 10 cases (32.3%). Conclusions : The result of this study showed that methicillin resistance rate of S. aureus from muscular-skeletal infections was concentrated in the latter half of the 12 year period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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