Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.85-97
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2021
In this paper, in order to support rapid and effective decision-making and response in disaster situations, we identified the author's organization of academic research papers and conducted a collaborative relationship analysis study based on this. For this purpose, 2,308 papers in 69 Korean academic journals classified by disaster and safety type were selected for analysis and experimental data were constructed based on the Korea Science Citation Database (KSCD) and institutional identification data provided by KISTI. Collaborative relationship analysis was conducted for each of the four units (Institution, Institution type, Institution region and University department type). First, statistical status such as frequency of appearance was compared, and basic properties and main centrality index of each co-occurrence network were calculated and analyzed using Social Network Analysis Method. In addition, a visualization map was created and presented for each network so that the collaborative relationship could be viewed and understood as a whole. The results of this study are expected to contribute to the search activities of institutions and cooperative groups that support effective disaster response and to lay the foundation for the information service system.
As a primary technology of Industry 4.0, human-robot collaboration (HRC) requires additional measures to ensure worker safety. Previous studies on avoiding collisions between collaborative robots and workers mainly detect collisions based on sensors and cameras attached to the robot. This method requires complex algorithms to continuously track robots, people, and objects and has the disadvantage of not being able to respond quickly to changes in the work environment. The present study was conducted to implement a web-based platform that manages collaborative robots by recognizing the emotions of workers - specifically their perception of danger - in the collaborative process. To this end, we developed a web-based application that collects and stores emotion-related brain waves via a wearable device; a deep-learning model that extracts and classifies the characteristics of neutral, positive, and negative emotions; and an Internet-of-things (IoT) interface program that controls motor operation according to classified emotions. We conducted a comparative analysis of our system's performance using a public open dataset and a dataset collected through actual measurement, achieving validation accuracies of 96.8% and 70.7%, respectively.
In this paper, a composite maintenance robot using carbon fiber spray method was developed that automatically sprays mixture was created for repair to damaged areas to repair them. To develop a robot, a repair process was developed in which a mixture of milled carbon fiber, epoxy resin, and hardener is sprayed and consolidated on the damaged area. To automate the repair process, an EOAT based on a collaborative robot was developed that can automatically suction and spray the mixture onto the damaged area. To evaluate the repair performance of the robot, 0° and 90° unidirectional specimens were manufactured and tested in accordance with ASTM D3039. Tests were performed on undamaged specimen, damaged specimen, and repaired specimen by a robot after damaged. As a result of the specimen test, the tensile strength of the 0° and 90° specimens was recovered by 10% and 90% after repair. Based on the test results, the repair performance of the developed composite maintenance robot was verified.
Start-up support policy is expanding for the activation of creative economy. Domestic start-up is activated in early 2000, but is shrinked rapidly because there is not enough collaborative system of R&D, start-up, finance, and management support. Many organizations and collaborative environment in Silicon valley of USA is developed for long time. In Korea, creative economy is constructing rapidly led by government like building industrialization and information society. VCDP(Virtual Cluster-type Dynamic Collaboration Platform) is a good tool for the start-up support policy. This study explains the necessity and effectiveness of VCDP and suggests creative activation policy using this tool.
So, Kyoungyoung;Lee, Yoonhan;Moon, Kyounghee;Ko, Kwangman
Journal of Korea Multimedia Society
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v.18
no.12
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pp.1586-1593
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2015
Calligraphy contents(shortly called, CalliContents) depict the feature of communication media with artistic sentences or drawings before being processed into digital contents to become printed advertisement, visual design and entertainment products. As a fast growing business model, they can be applied to every single scope of all fields these days and each application case presented excellent effects to grab consumers' attention immediately. In this paper, we designed and produced an emotional bi-directional recommendation DIY calligraphy contents platform to consume created cultural contents and boost personalized contents industry that meets consumer's needs through both wired and wireless-based software with convergence of artistic and emotional calligraphy contents and ICT. For this works, we established for DIY calligraphy consumers a foundation of a virtuous circle of the CalliContents where various CalliContents are provided in on and offline environment and a third party target is opened at the CalliContents platform
In this study, we conduct an empirical study to investigate the impact of the interdependence and trust between supplier and buyer on both their collaboration and supplier performance in automobile industry supply chain. The result shows that there is a positive relationship between the supplier's dependence and trust on the buyer and their collaboration. Moreover, it shows that supplier's dependence and trust on the buyer affects supplier performance through collaboration as a mediating effect. Therefore it is very important to notice that supplier and buyer in automobile industry should try to have a good collaborative relationship together in order to improve supplier performance.
The purpose of this study is to explore which areas have been more interested in depression research in Korea through analysis of academic papers related to depression, and then to provide insights that can solve future depression problems. 1,032 papers searched with the keyword "depression" in scienceON were analyzed using Python 3.7 for word frequency analysis, word co-occurrence analysis, BERTopic, LDA, and OLS regression analysis. The results of word frequency and co-occurrence frequency analysis showed that related words were composed around words such as patient, disorder and symptom. As a result of topic modeling, a total of 13 topics including 'childhood depression' and 'eating anxiety' were derived. And it has been identified as a topic of interest that 'suicidal thoughts', 'treatment', 'occupational health', and 'health treatment program' were statistically significant topics, while 'child depression' and 'female treatment' were relatively less. As a result of the analysis of research trends, future research will not only study physiological and psychological factors but also social and environmental causes, as well as it was suggested that various collaborative studies of experts in academia were needed such as convergence and complex perspectives for depression relief and treatment.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.385-387
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2022
With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.1
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pp.273-285
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2024
With the active utilization of Online Judge (OJ) systems in the field of education, various studies utilizing learner data have emerged. This research proposes a problem recommendation based on a user-based collaborative filtering approach with learner data to support learners in their problem selection. Assistance in learners' problem selection within the OJ system is crucial for enhancing the effectiveness of education as it impacts the learning path. To achieve this, this system identifies learners with similar problem-solving tendencies and utilizes their problem-solving history. The proposed technique has been implemented on an OJ site in the fields of algorithms and programming, operated by the Chungbuk Education Research and Information Institute. The technique's service utility and usability were assessed through expert reviews using the Delphi technique. Additionally, it was piloted with site users, and an analysis of the ratio of correctness revealed approximately a 16% higher submission rate for recommended problems compared to the overall submissions. A survey targeting users who used the recommended problems yielded a 78% response rate, with the majority indicating that the feature was helpful. However, low selection rates of recommended problems and low response rates within the subset of users who used recommended problems highlight the need for future research focusing on improving accessibility, enhancing user feedback collection, and diversifying learner data analysis.
Creative thinking and fusion diversity of the performing arts pursue the settlement of empirical value realization by assuming new communication by genre. This new value and communication can create a type of collective intelligence with a different attempt based on the individual communication and horizontal thinking of the masses. Therefore, the empirical value and communication of the 21st century convergence(fusion) performing arts is possible through new types and analysis, and also were understood as the horizontal creation structure of the artist. As a result, first, the concept of the right value of 'convergence' was perceived as empirical communication depending on the empirical thinking ability of genre artists. Second, off-genre and collaborative tendencies are due to cooperation based on intellectual ability and recognition of horizontal communication by genre. Third, in the collaboration, the public's individualized communication ability and universal communication recognition should be premised and perceived the empirical definition about the collective intelligence. In conclusion, it is concluded that empirical value and communication of convergence performing arts enable to the experimental creation of collective intelligence, and that the relationship structure extends to a meaningful transition of convergence interpretation and expression of performing arts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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