In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.4
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pp.127-139
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2024
This study investigates the impact of edutech characteristics and both tangible and intangible educational services on the intention to re-enroll, which is directly related to the management performance of private institutes. The study aims to propose strategies to improve re-enrollment intentions and management performance based on the findings. Private education has grown continuously, complementing the limitations of public education and increasing parental dependence. This study tested the hypothesis that edutech characteristics, intangible services, and tangible services, increasingly utilized with the development of information and communication technology, would influence re-enrollment intentions. It also examined whether rapport-building behavior with parents would have a moderating effect on this relationship. The hypothesis testing results showed that among the edutech characteristics, content, intangible services such as reliability and empathy, and tangible services such as tangibility and payment accessibility positively impacted re-enrollment intentions. The hypothesis that rapport-building behavior would moderate the relationship between educational services and re-enrollment intentions was supported for empathy in intangible services and tangibility in tangible services. Based on these findings, the study proposed three strategies to improve management performance of private institutes. First, in terms of improving and managing edutech characteristics, it suggested introducing and updating edutech content and ensuring operational stability. Second, for improving and managing intangible services, it recommended managing instructor recruitment and training to enhance quality and competence, maintaining professionalism through continuous education by credible institutions, and providing level-based education for students based on the qualitative improvement of educational programs. Third, to improve and manage tangible services, it suggested setting appropriate tuition fees, offering various payment methods (online, mobile, card, bank transfer) unrestricted by time and place, and equipping interiors and facilities that enable focused learning. Additionally, considering the moderating effect of rapport-building behavior, it emphasized that improvements and management requiring costs are necessary, but making parents feel a high level of tangibility through rapport-building is also important. Furthermore, given the increasing importance of edutech based on information and communication technology, the study highlighted the need for various support measures such as government technological support and venture certification system support for institutes with an entrepreneurial spirit aiming to introduce innovative technologies such as AI technology based on large language models and AR/VR-applied metaverse environments. This study is expected to help improve the management performance of private institutes by specifically suggesting items and methods for improvement and management in the educational field.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.33
no.2
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pp.49-57
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2015
The purpose of this study is to provide the visual landscape modelling on Josun royal tombs and surrounding. The visual landscape of traditional heritage is illustrated by the main view points of analysis. This analysis examines limited view points and cannot reflect a reality of environments. Nowadays various equipments and methodologies are developed for the visual landscape research. This study used new tools for analysis which are Sketch up (3D simulation) and mini helicopter (UAV). With those tools, this research examines not only view points of the analysis but also axis views and disincentive environments as a complex analysis. First of all, the research examined 3D modelling for the virtual simulation and drew coordinates and routes for the UAV operating. Secondly, UAV followed this routes and took linear and continuous views that are real scenes. As a result, it drew 3D simulation could illustrate and control the changing of environments such as the forest density and seasonal variations. Thus, comparing both of them shows efficiently landscape analysis. Thirdly, the study compared virtual and real landscape. Using this 3D modelling, this paper able to elaborate heritage environment and surrounding which omitted by view point analysis. Although this study has limitation practice and exercise on the field, the results and suggestions contribute to the various historic heritage managements and conservations. Moreover, it helps to explain the complex and dimensional landscape analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.191-205
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2020
This study examined the possibility of utilizing next-generation technology, such as Virtual Reality or AI robots, in the long-term care facilities for the elderly. For the study, the Focus Group Interview was conducted in three different groups of 14 participants (care workers, social workers, and directors of long-term care facilities for the elderly). The analysis revealed a total of three topics, eight categories, and 26 sub-categories. The main results of the study showed that the use of next-generation technology could assist the psychological and emotional stability, provide curiosity and interest, and relieve the desire for physical activity for the elderly. In addition, for long-term care services staff, it could provide useful services for the elderly with physical constraints, facilitate effective management of the elderly roaming around, and enhance emotional support services. Finally, it could also help directors of long-term care facilities promote their services, educate staff, and keep up with current trends. Participants expressed concerns about the introduction of new technologies, but they generally expected that the application of next-generation technology would be positive for the elderly as well as for care workers and directors of long-term care facilities. Therefore, the use of next-generation technology in long-term care facilities for the elderly will also help develop gerontechnology.
Social, economic and environmental problems caused by rapid urbanization have been recently overcome by various civic participation projects. Local governance and resident - led partnership through field - based cooperative operating systems from urban regeneration to village projects are considered success factors. Among these, the village greening project which directly affects the residents and requires spontaneity requires the role and cooperation of the various participating actors due to the sharing of public space and private space. Social capital plays a key role in the sustainability and participation of the above - mentioned business as a relational capital centered on trust and participation, network and norms. Therefore, empirical research is needed. In this study, basic research was carried out to build a formation model of social capital in participation - type greening project expanding urban green space system to living area. We analyzed the elements of participation, the components of business progress, and the factors of social capital formation through literature review and in - depth interviews with participating experts. The purpose of this study is to provide basic data of social capital formation model for analyzing sustainability and activation strategies in the future.
This paper suggests that LOD establishes its own link policy and publishes it to LOD cloud to provide identity among entities in different LODs. For specifying the link policy, we proposed vocabulary set founded on RDF model as well. We implemented Policy based In-depth Searching and Cleansing(PISC for short) system that proceeds in-depth searching across LODs by referencing the link policies. PISC has been published on Github. LODs have participated voluntarily to LOD cloud so that degree of the entity identity needs to be evaluated. PISC, therefore, evaluates the identities and cleanses the searched entities to confine them to that exceed user's criterion of entity identity level. As for searching results, PISC provides entity's detailed contents which have been collected from diverse LODs and ontology customized to the content. Simulation of PISC has been performed on DBpedia's 5 LODs. We found that similarity of 0.9 of source and target RDF triples' objects provided appropriate expansion ratio and inclusion ratio of searching result. For sufficient identity of searched entities, 3 or more target LODs are required to be specified in link policy.
This study tried to suggest ways to improve the indicator system to strengthen the personal information protection. For this purpose, the components of indicator system are derived through domestic and foreign literature, and it was selected as main the diagnostic indicators through FGI/Delphi analysis for personal information protection experts and a survey for personal information protection officers of public institutions. As like this, this study was intended to derive an inspection standard that can be reflected as a separate index system for personal information protection, by classifying the specific IT technologies of the 4th industrial revolution, such as big data, cloud, Internet of Things, and artificial intelligence. As a result, from the planning and design stage of specific technologies, the check items for applying the PbD principle, pseudonymous information processing and de-identification measures were selected as 2 common indicators. And the checklists were consisted 2 items related Big data, 5 items related Cloud service, 5 items related IoT, and 4 items related AI. Accordingly, this study expects to be an institutional device to respond to new technological changes for the continuous development of the personal information management level diagnosis system in the future.
In order to provide stable district heat supplying service to the certain limited residential area, it is the most important to forecast the short-term future demand more accurately and produce and supply heat in efficient way. However, it is very difficult to develop a universal heat demand forecasting model that can be applied to general situations because the factors affecting the heat consumption are very diverse and the consumption patterns are changed according to individual consumers and regional characteristics. In particular, considering all of the various variables that can affect heat demand does not help improve performance in terms of accuracy and versatility. Therefore, this study aims to develop a demand forecasting model using deep learning based on only limited information that can be acquired in real time. A demand forecasting model was developed by learning the artificial neural network of the Tensorflow using past data consisting only of the outdoor temperature of the area and date as input variables. The performance of the proposed model was evaluated by comparing the accuracy of demand predicted with the previous regression model. The proposed heat demand forecasting model in this research showed that it is possible to enhance the accuracy using only limited variables which can be secured in real time. For the demand forecasting in a certain region, the proposed model can be customized by adding some features which can reflect the regional characteristics.
The Fourth Industrial Revolution was triggered by data-driven digital technologies such as AI and big data. There is a rapid movement to expand the scope of data utilization to the privacy area, which was considered only a protected area. Through the revision of the Data 3 Act, laws and systems were established that allow personal information to be freely transferred and utilized under their consent. But, it will be necessary to support the platform that encompasses the entire process from collecting personal information to managing and utilizing it. In this paper, we propose a platform model that can be applied to building mydata ecosystem using personal information. It describes the six essential functional requirements for building MyData platforms and the procedures and methods for implementing them. The six proposed essential features describe consent, sharing/downloading/ receipt of data, data collection and utilization, user authentication, API gateway, and platform services. We also illustrate the case of applying the MyData platform model to real-world, underprivileged mobility support services.
The paper has focused on examining the sense of educational process in the light of Xugua zhuan[序卦傳], the Sequence of the Hexagrams as one among Ten Wings in I Ching, particularly on the 11 Iching-hexagrams from ch'ien[乾] to t'ai[泰]. The process involved in this part of the Book of Change can be recognized as both the micro and macro levels, which can eventually leads us to construct the circular system of thought[環相型]. This gives us a possibility to consider the values of education beyond the dualism such as intrinsic and extrinsic as well as traditional and progressive ones. Particularly some crucial defects from child-centered education have been critically examined so that the concept of education can be taken seriously in the light of the teacher-side. Thus this provides us a necessity to dub 'education' as '敎育', not as '兒育' in the Oriental context. As shown in the paper, the cosmic dual forces of I Ching also enables us to dissolve some conflicts arisen in the educational welfare system and situations, and then shows us why we should respect for the teachers' stances though we have to consider the interests of children to be educated. Thus we need to re-examine the content of the Book in the link with the Western systems of educational theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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