Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.15
no.2
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pp.118-125
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2012
World population has increased rapidly following the industrial revolution, reaching 7 billion in 2012. Several forecasts estimate that this number will rise to about 8 billion in 2025. Improvements of living standards in developing nations have also raised resource and energy demands worldwide. In consequences, human beings have faced many global and urgent problems, such as global warming, water and food shortages, resource and energy crises, and so on. Many ocean utilization technologies for avoiding or reducing such big problems have been developed, for examples $CO_2$ ocean sequestration, seawater desalination, artificial upwelling, deepwater mining, and ocean energies. It is important, however, to assess such technologies from the viewpoints of sustainability and public acceptancy, since the aims of those technologies are to develop sustainable social systems rather than conventional ones based on fossil resources. Inclusive Marine Pressure Assessment and Classification Technology Research Committee (generally called IMPACT Research Committee) of Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers, has proposed Inclusive Impact Index "Triple I" as an indicator, which can predict both environmental sustainability and economical feasibility, in order to assess the ocean utilization technologies from the viewpoints of sustainability and public acceptancy. This index was considered by combining Ecological Footprint and Environmental Risk Assessment. The Ecological Footprint and the Environmental Risk Assessment are introduced in the first part of this paper. Then the concept and the structure of the Triple I are explained in the second part of this paper. Finally, the economy-ecology conversion factor in Triple I accounting is considered.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.4
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pp.801-816
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2014
This paper is a theoretically grounded empirical study aimed at shedding light on the Triple Helix of University-Industry-Government (U-I-G) relations in biotechnology cluster of Singapore. It questions the issue about the gap between theoretical consideration of the Triple Helix of U-I-G relations and the actual reality in biotechnology cluster, and the experience of Singapore was investigated. In terms of evolutionary perspective, biotechnology cluster in Singapore has gone through ongoing processes from a certain stage to other, and within the processes the Triple Helix nexus has been found. Analysis of the empirical study reveals significant findings: first, the government policies play a critical role in the operation of U-I-G relations rather than universities; second, therefore, the binding force of U-I-G relationships is based on the government policies being comprehensive including researchers immigration, student scholarship for local students, and tax and non-tax incentives for firms, rather than focusing on a targeted policy; third, the role of government starts from an initial stage, and it's role is ongoing processes by supporting infrastructure, human sources and continuous nourishment enabling the triple helix of U-I-G relations.
There are two significant drawbacks in triple image indexing; one is that is cannot support concept-based image retrieval and the other is that it fails to allow disjunctive labeling of images. To remedy the drawbacks, we propose a new technique supporting a concept-based retrieval against images indexed by indefinite fuzzy triples (I-fuzzy triples). The I-fuzzy triples allow not only a disjunctive image labeling, but also a concept-based matching against images labeled disjunctively. The disjunctive labeling is based on the expended closed world assumption and the concept-based image retrieval is based on fuzzy matching. In this paper, we also propose a concept-based query evaluation against the image database to extract desired answers with the degree of certainty $\alpha$$\in$[1,0].
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.13
no.3
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pp.335-353
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2010
Following the emergence of a knowledge-based economy, the triple helix model has been recognized as a new - regional and national - innovation model. This model seeks to understand the innovation process that is centered upon the university-industry-government interactions. The governance of the triple helix innovation system can be divided into three models according to the structure and depth of university-industry-government interactions. In the context of evolution, the triple helix can be established through the following three processes of development; i) internal transformation of each helix, ii) impacts of one helix on another helix, and iii) horizontal interactions among three helices. In theory, the triple helix model can be covered as part of the innovation system perspective. Compared to the innovation system perspective, the triple helix model tends to pay, however, more attention to the incompleteness of innovation system and the role of university in the process of knowledge creation. In view of regional innovation, the triple helix can be sustained when the triple helix spaces, including knowledge space, consensus space and innovation space, are created and the three triple helix spaces interact with one another. The existing literature on the triple helix model tends to make selectively use of only a single method between the qualitative method and the quantitative method, although both have shortcomings to reveal the dynamic characteristics of university-industry-government relations. Therefore, research on the triple helix is required to reconcile with two research methods, which are distinct but complementary in nature.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.1
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pp.69-85
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2014
The purpose of this study is to find the effects of triple helix model on the firm innovation, especially focused on the moderating effects of trust in Daegu Gyeongbuk. There are two ways of triple helix interactions in Korea. One is a traditional triple helix interaction in which entrepreneurial universities have a central role. As the other way, such 3rd-sector type organizations as technoparks have a important role in facilitating the triple helix interactions. We collected data from 231 firms located in the Daegu-Gyeongbuk region. According to the findings, firstly, 3rd-sector type organizations such as technoparks have a positive(+) effect on the firm innovation. But a traditional triple helix interaction has not. Secondly, a 3rd-sector type support has much more positive(+) effects on the firm innovation than a traditional triple helix interaction. Thirdly, the trust has a positive(+) moderating effect on the firm innovation in the two-type of the triple helix interactions. In the conclusion, research implication, limitation of this study, and future directions are suggested.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.74-78
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2009
Efficient reasoning has become important for improving the performance of ontology systems as the size of ontology grows. In this paper, we introduce a method that efficiently performs reasoning of RDFS entailment rules (i.e., rdfs7 and rdfs9 rules) and OWL inverse rule using views in the DBMS-based triple sotre. Reasoning is performed by replacing reasoning rules with the corresponding view definition and storing RDF triples into the structured triple tables. When processing queries, the views is referred instead of original tables. In this way, we can reduce the time needed for reasoning and also obtain the space-efficiency of the triple store.
This paper examines the diffusion of smartphones with a special emphasis on the diffusive interactions between Apple iOS and Google Android in a global context. Since the two mobile platforms were first introduced in the market, the use of smartphones has skyrocketed, suggesting that the dramatic diffusion of smartphones may be explained in part by the growth and competition of these two platforms. To study this, an extended Bass model is applied to a data set of quarterly smartphone sales between 2008 and 2013 for 15 countries. Our findings suggest that the innovation effect was more salient for iOS than for Android in developed countries, whereas the imitation effect was more striking for Android than for iOS in developing countries. Furthermore, our results from the co-diffusion model suggest that the diffusion of Android negatively affected by the diffusion of iOS, but not vice versa.
Every year, RDFS data tends further toward scalability; hence, the manner of SPARQL processing needs to be changed for fast query. The query processing method of SPARQL has been studied using a scalable distributed processing framework. Current studies indicate that the query engine based on the scalable distributed processing framework i.e., Hadoop(MapReduce) is not suitable for real-time processing because of the repetitive tasks; in addition, it is difficult to construct a query engine based on an In-memory Distributed Query engine, because distributed structure on the low-level is required to be considered. In this paper, we proposed a method to construct a query engine for improving the speed of the query process with the mass triple data. The query engine processes the query of SPARQL using the SparkSQL, which is an In-memory based, distributed query processing framework. SparkSQL is a high-level distributed query engine that facilitates existing SQL statement. In order to process the SPARQL query, after generating the Algebra Tree using Jena, the Algebra Tree is required to be translated to Spark Algebra Tree for application in the Spark system, and construction of the system that generated the SparkSQL query. Furthermore, we proposed the design of triple property table based on DataFrame for more efficient query processing in the Spark system. Finally, we verified the validity through comparative evaluation with the query engine, which is the existing distributed processing framework.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.1
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pp.93-114
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2023
Information extraction can facilitate the intensive analysis of documents by providing semantic triples which consist of named entities and their relations recognized in the texts. However, most of the research so far has been carried out separately for named entity recognition and relation extraction as individual studies, and as a result, the effective performance evaluation of the entire information extraction systems was not performed properly. This paper introduces two models of end-to-end information extraction that can extract various entity names in clinical records and their relationships in the form of semantic triples, namely pipeline and joint models and compares their performances in depth. The pipeline model consists of an entity recognition sub-system based on bidirectional GRU-CRFs and a relation extraction module using multiple encoding scheme, whereas the joint model was implemented with a single bidirectional GRU-CRFs equipped with multi-head labeling method. In the experiments using i2b2/VA 2010, the performance of the pipeline model was 5.5% (F-measure) higher. In addition, through a comparative experiment with existing state-of-the-art systems using large-scale neural language models and manually constructed features, the objective performance level of the end-to-end models implemented in this paper could be identified properly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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