Low flow affects various fields such as river water supply management and planning, and irrigation water. A sufficient period of flow data is required to calculate the Flow Duration Curve. However, in order to calculate the Flow Duration Curve, it is essential to secure flow data for more than 30 years. However, in the case of rivers below the national river unit, there is no long-term flow data or there are observed data missing for a certain period in the middle, so there is a limit to calculating the Flow Duration Curve for each river. In the past, statistical-based methods such as Multiple Regression Analysis and ARIMA models were used to predict sulfur in the unmeasured watershed, but recently, the demand for machine learning and deep learning models is increasing. Therefore, in this study, we present the DNN technique, which is a machine learning technique that fits the latest paradigm. The DNN technique is a method that compensates for the shortcomings of the ANN technique, such as difficult to find optimal parameter values in the learning process and slow learning time. Therefore, in this study, the Flow Duration Curve applicable to the unmeasured watershed is calculated using the DNN model. First, the factors affecting the Flow Duration Curve were collected and statistically significant variables were selected through multicollinearity analysis between the factors, and input data were built into the machine learning model. The effectiveness of machine learning techniques was reviewed through statistical verification.
Although the use of kiosks is increasing recently, the digital divide for the elderly who uses them is not decreasing. We live in an environment where the use of kiosks is becoming a necessity rather than an option. In such an environment, the digital alienation of the elderly is becoming a problem directly related to the quality of life. Even if a kiosk is developed considering the elderly, the verification of its effectiveness is ambiguous, or in most cases, it depends on the designer's experiential ability rather than the consideration of usability. In this study, the usability of the kiosk was analyzed for the development of kiosk contents for the elderly. The metrics were defined as availability, usefulness, efficiency, attractiveness, and visibility. And the measurement method of the measurement index was developed, and the usability of the kiosk for the elderly was confirmed by performing usability evaluation. This is a method to verify whether the kiosk in the development process can support the elderly or whether the improved kiosk actually increases the usability of the elderly. As a result, it is expected to contribute to improving the accessibility of the kiosk.
Firstly, our Technical and Vocational Education and Training(TVET) ODA currently uses 70% of its budget on short-term assistance project works without much consideration for continuity from one project to another. Secondly, TVET ODA budget is much too concentrated on hardware support, lowering impact compared to the amount invested. Lastly, there is a lack of research on the needs of recipient nation which leads to lowering effectiveness of TVET ODA. This Study analyzed the characteristics of Korea's TVET ODA through the statistical data analysis of ODA. This study's main focus is to recommend methods for Korean colleges to overcome tendencies and limitations of TVET within Korea's ODA. Colleges have advantages in training students to fit needs of the market and companies based on decades of experience colleges have on academic-industrial collaboration. Colleges can also transfer qualification verification systems to fit the recipient country and dispatch TVET related personnel to strengthen software support. Additionally, the post project evaluation and post job placement management capabilities of colleges can be actively used for post management of TVET projects. I hope that through this study, ways to increase participation of colleges in TVET ODA can be discussed in more variety.
In this study, a 33-mode Free-Flooded Ring (FFR) transducer was designed to apply piezoelectric single crystal PIN-PMN-PT, which has high piezoelectric constants and electromechanical coupling coefficient. To ensure low-frequency high transmitting sensitivity characteristics with a small size of FFR transducer, the commercial FFR transducer based on piezoelectric ceramics was compared. To develop the FFR transducer with broadband characteristics, a piezoelectric segmented ring structure inserted with inactive elements was applied. The oil-filled structure was applied to minimize the change of acoustic characteristics of the ring transducer. It was verified that the transmitting voltage response, underwater impedance, and beam pattern matched the finite element numerical simulation results well through an acoustic test. The difference in the transmitting voltage response between the measured and the simulated results is about 1.3 dB in cavity mode and about 0.3 dB in radial mode. The fabricated FFR transducer had a higher transmitting voltage response compared to the commercial transducer, but the diameter was reduced by about 17 %. From this study, it was confirmed that the feasibility of a single crystal-applied FFR transducer with compact size and high-power characteristics. The effectiveness of the performance prediction by simulation was also confirmed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.17-26
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2023
In this paper, we propose a several smoothing techniques are compared and applied to increase the application of the LSTM-based learning model and its effectiveness. The applied smoothing technique is Savitky-Golay, exponential smoothing, and weighted moving average. Through this study, the LSTM algorithm with the Savitky-Golay filter applied in the preprocessing process showed significant best results in prediction performance than the result value shown when applying the LSTM model to Bitcoin data. To confirm the predictive performance results, the learning loss rate and verification loss rate according to the Savitzky-Golay LSTM model were compared with the case of LSTM used to remove complex factors from Bitcoin price prediction, and experimented with an average value of 20 times to increase its reliability. As a result, values of (3.0556, 0.00005) and (1.4659, 0.00002) could be obtained. As a result, since crypto-currencies such as Bitcoin have more volatility than stocks, noise was removed by applying the Savitzky-Golay in the data preprocessing process, and the data after preprocessing were obtained the most-significant to increase the Bitcoin prediction rate through LSTM neural network learning.
In this study, a TPACK-based STEAM program was developed and applied under the theme of excretory organs in the 'Structure and Function of Our Body' of the elementary science curriculum. The program was produced and conducted through curriculum analysis and learning goal detailing, learning environment analysis, teaching·learning method and technology selection, TPACK elements arrangement and teaching·learning material development, application and effectiveness verification. Teacher's TPACK considered in STEAM program design process is content knowledge (appearance and work of excretory organs), pedagogical knowledge (STEAM, problem-based learning, research learning, discussion learning, cooperative learning, scientific writing) and technology knowledge (3D printer and smart device application technology). The program consisted of a total of 8 hours of project learning activities and was applied to 29 students in the fifth grade as an experimental group. A program of the same theme developed mainly from textbooks was applied to 27 students in the fifth grade of a comparison group. As a result of the application of the program, the experimental group showed significant improvement in creative problem-solving ability and scientific attitude compared to the comparison group, and the class satisfaction with the STEAM program was also high. However, there was no significant difference in academic achievement ability.
Purpose: This study intends to check validity of tools for awareness of Business Continuity through measurement and analysis on the sub factors of Business Continuity by employees of railway-related organizations. Method: Based on the preceding study, sub factors of the awareness of Business Continuity are divided into 7 and the total of 29 questions were delivered to employees of railway-related organizations for investigation and analysis through the online survey tool. Result: According to EFA result, the number of factors of awareness of Business Continuity based on the theoretical ground was reduced to 7 and the total coefficient of determination was 82.616%. Checking the questions by factor, all the questions were loaded as intended. Conclusion: Validity of measurement tools of Business Continuity whose sub factors are the Context of Organization, Leadership, Planning, Operation, Support, Performance evaluation, and Improvement for railway organizations were secured through the Exploratory Factor Analysis of this study. As for the further tasks, studies on the structural relationship among internalization of business continuity, organization effectiveness, learning support environment, etc are required.
Due to social phenomena such as rapid aging in Korea, nuclear familyization, single marriage, and low birth rate, the number of Companion animals and the number of households with Companion animals are increasing due to the increase in single-person households. In fact, one out of every four households has a pet, and the scale of the industry is expected to reach 6 trillion won in 2027. In particular, in a situation where the Companion animal cosmetics market is in the spotlight amid the diversification of the pet industry, there is a great lack of research on related research and industry development methods. Accordingly, this study attempted to search and analyze academic data, patented technologies, and the latest data related to pet cosmetics and provide them as basic data for the Companion animal cosmetics industry, and the results are as follows. Academic data included verification of the effectiveness of natural materials to improve the skin condition of dogs, analysis of the pet cosmetics industry, and research on ICT-converged pet cosmetics, and the industry was mainly cleaning cosmetics, with pet shampoo launches in Amorepacific, LG Household & Healthcare, and Aekyung. In the patented technology for pets, a patent has been registered for natural product material composition and formulation ratio for skin moisturizing, skin improvement, thinning, and inflammation symptom relief. As a result of this award, it was confirmed that research and development are still insufficient compared to the consumption demand of the pet cosmetics market, and it is believed that industry analysis and development research in related fields should be actively carried out.
This study is a study to develop a model for measurement and processing of experience data, which is emerging as a core value in quality management of medical services. In the theoretical background, a literature study was conducted on the importance of experience in medical service, measurement and processing of experience data, and realization of patient-centeredness. Based on these literature and theoretical background research results, operational definitions were performed for the following four research variables, and statistical tests were conducted. Hypothesis 1 is the effect of measuring experience data from the perspective of three factors on persona modeling, Hypothesis 2 is the effect of persona modeling on service blueprint visualization, Hypothesis 3 is the effect of service blueprint visualization on realization of patient-centeredness, and Hypothesis 4 is persona modeling This is the effect that modeling has on the realization of patient-centeredness. After data-based testing of factor analysis, reliability analysis, and correlation analysis, all four hypotheses were adopted as a result of verification using regression analysis. In conclusion, in an era where it is difficult to recognize the value of having only good medical staff and medical equipment in hospitals, it was possible to grasp the meaning that what kind of medical service experience is continuously obtained is more important to patients than the effectiveness of medical staff and medical equipment. In the era of the service economy, the core of hospital service competitiveness is providing attractive experiences, which is the real strength of hospitals, so the measurement and processing of experience data, which is the subject of this study, will have an important meaning in realizing patient-centeredness and realizing smart hospitals.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.341-352
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2022
The wave of a knowledge and information society led by AI, Big Data, and so on is having an all-round impact on our way of life. Therefore the Ministry of Education is in a hurry to strengthen Digital Literacy, including AI and SW Education, by improving the curriculum that can cultivate basic knowledge and capabilities to respond to changes in the future society. It can be seen that establishing a foundation for cultivating Digital Literacy through all subjects and improving basic and in-depth learning in new technology fields such as AI linked to the information curriculum is an essential part for future society. However, research on each content for cultivating Digital and AI literacy is relatively active, while research on teaching and learning strategies is insufficient. Therefore in this study, a CT-based Digital and AI teaching and learning strategy that can foster that was developed and Delphi expert verification was conducted, and the final teaching and learning strategy was completed after evaluating instructor usability and analyzing learner effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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