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.
In addition to the ubiquitous roles of cellular RNA in genetic regulations, gene expression and phenotypic variations in response to environmental cues and chemotactic signals, the regulatory roles of a new type of RNA called extracellular RNAs (exRNAs) are an up-and-coming area of research interest. exRNA is transported outside the cell through membrane blebs known as membrane vesicles or extracellular vesicles (EVs). EV formation is predominant and conserved among all microbial forms, including prokaryotes, eukaryotes, and archaea. This review will focus on the three major topics concerning bacterially derived exRNAs, i.e., 1) the discovery of exRNA and influence of extraneous RNA over bacterial gene regulations, 2) the known secretion mechanism for the release of exRNA, and 3) the possible applications that can be devised with these exRNA secreted by different gram-negative and gram-positive bacteria. Further, this review will also provide an opinion on exRNA- and EV-derived applications such as the species-specific exRNA markers for diagnostics and the possible roles of exRNA in probiotics and the epigenetic regulations of the gut microbiome.
Fintech, a new form of financial industry that converges IT, is developing rapidly in developed countries such as the US and China. The U.S. and China lowered barriers to entry through deregulation to develop and expand the fintech industry, and, for example, encouraged startup companies to incorporate various ideas through negative regulations that are more relaxed or do not apply regulations for a certain period of time. The U.S. and China did not apply existing financial regulations to the fintech industry, providing an environment where fintech startups could grow more easily. Currently, in Korea, fintech technologies such as 'Samsung Pay', 'Toss' and 'Kakao Pay' have been developed and are being activated, and also their scale is expanding. Although various systems are being reorganized and regulated for the development of Fintech, Fintech's growth rate is slow due to unfriendly and unopened regulations in the financial sector and various markets. This paper examines the status of fintech, focusing on advanced fintech and Korea, and examines fintech-related regulations that hinder the development of the fintech industry. We propose a more flexible way of easing excessive regulation in the financial sector, such as post-regulation.
By 2050, 70% more food will be needed to fulfill the demands of a growing population. Among the solutions, cultured meat or clean meat is presented as a sustainable alternative for consumers. Scientists have begun to leverage knowledge and tools accumulated in the fields of stem cell and tissue engineering in efforts aimed at the development of cell-based meat. Cultured meat has to recreate the complex structure of livestock muscles with a few cells. Cells start to divide after they are cultured in a culture medium, which provides nutrients, hormones, and growth factors. An initial problem with this type of culture is the serum used, as in vitro meat aims to be slaughter free. Thus, it is contradictory to use a medium made from the blood of dead calves. The serum is expensive and affects to a large extent the production cost of the meat. A positive aspect related to the safety of cultured meat is that it is not produced from animals raised in confined spaces and slaughtered in inhumane conditions. Thus, the risk of an outbreak is eliminated, and there is no need for vaccinations and animal welfare issues. The production of cultured meat is presented as environmentally friendly, as it is supposed to produce less greenhouse gas, consume less water, and use less land in comparison to conventional meat production.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.577-582
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2021
Recently, with the development of AR, VR, and smart device technologies, the demand for services based on non-face-to-face environments is also increasing in the fitness industry. The non-face-to-face online home training service has the advantage of not being limited by time and place compared to the existing offline service. However, there are disadvantages including the absence of exercise equipment, difficulty in measuring the amount of exercise and chekcing whether the user maintains an accurate exercise posture or not. In this study, we develop a standard exercise program that can compensate for these shortcomings and propose a new non-face-to-face home training application by using a deep learning-based body posture estimation image processing algorithm. This application allows the user to directly watch and follow the trainer of the standard exercise program video, correct the user's own posture, and perform an accurate exercise. Furthermore, if the results of this study are customized according to their purpose, it will be possible to apply them to performances, films, club activities, and conferences
Jo, Sera;Lee, Joonlee;Shim, Kyo Moon;Kim, Yong Seok;Hur, Jina;Kang, Mingu;Choi, Won Jun
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.4
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pp.391-404
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2021
This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.291-298
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2022
Unexpected massive disasters have occurred around the world, causing enormous socio-economic damage. The military has long been enacting laws, organizing organizations and establishing systems for crisis and disaster management, but it did not consider the situation when military essential functions were suspended due to unpredictable and massive disasters. With the September 11 terrorist attacks, the U.S. military has developed COOP strategy aimed at continuing military essential functions in all crisis, and is contributed to national continuity by ensuring uninterrupted national security functions. Korean military has established a crisis and disaster management system, but focuses on managing and controlling disasters and crisis situations. Korean military needs a system to guarantee military essential functions even in national crisis beyond its management capabilities. In this study, We compared and reviewed the U.S. administration and military COOP guidelines and directives, ISO22301 international standards., and developed planning guidelines suitable for the Korean military situation by responding to detailed items based on ISO22301. In particular, the U.S. military(DoD, Army, Navy, Air Force) COOP guidelines were drawn and incorporated into the guidelines(such as protection and succession of command authority, the fulfillment of essential functions and operational security, etc.). The planning guidelines are expected to be used as reference materials for the introduction of COOP systems in the military and the establishment of plans in the future.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.3
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pp.141-148
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2022
Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.
This study is aimed to provide basic data to set the direction of polar literacy education and to raise awareness of the importance of polar research. Elementary, middle, and high school students' perception of the polar region was examined in terms of current status of polar information, impression regarding polar regions, and awareness of related issues. The study included 975 students from nine elementary, middle, and high schools, who responded to 16 questions, including close-ended and open-ended items. The results suggest that students had more experiences regarding the polar region on audiovisual media, but relatively limited learning experiences in school education. The impression they had of the polar region was confined to the monotonous image of a polar bear in crisis, following the melting of the glacier due to global warming. The students formed powerful images by combining scenes they saw in audiovisual media with emotions. In terms of recognizing problems in the polar region, the students were generally interested in creatures, natural environment, and climate change, but their interests varied depending on their school level and their own career path. The students highly valued the scientist's status as agents to address the problems facing the region, and gave priority to global citizenship values rather than practical standards. Based on the results, we suggest the following: introducing and systematizing content focusing on the polar region in the school curriculum, providing a differentiated learning experience through cooperation between scientists and educators, establishing polar literacy based on concepts that are relevant to various subjects, earth system-centered learning approach, setting the direction for follow-up studies and the need for science education that incorporates diverse values.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.251-256
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2021
Currently, in the field of community service, it is expected that the demand will further increase in the future by enabling the form of providing various types of services. However, the local community service investment project is an abstract Although the structure for fair competition was created by introducing a market mechanism derived from the action or principle of psychology that affects human behavior in the field, systematic management and monitoring of the quality of social services is insufficient. The purpose of this study is to find out the relationship between service selection factors and service quality in order to improve the quality of social services in the consumer's way to meet these environmental needs, and to utilize the research results for quality improvement. The research model to be used in this paper measures the five element areas of service satisfaction such as reliability, responsiveness, empathy, certainty, and tangibility, which are used to measure the quality of local community service investment projects. In addition, we are various strategic implications that can induce the quality improvement of local community service investment projects are presented by finding the main factors of the four research hypotheses of this study and utilizing the results.
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