Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.3
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pp.27-36
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2024
The effective control of cost overrun is a crucial issue for construction companies to secure profitability. Especially in situations where cost pressures are significant due to factors such as rising raw material prices and increased financial costs due to high-interest rate policies, cost overruns resulting from project failures have a highly detrimental impact on the profitability of construction firms. The objective of this study is to analyze the current status of cost overrun control measures adopted by construction companies using the IPA technique and provide key characteristics and implications. The IPA analysis results showed that practitioners in general contractors exhibit a high level of interest and effort regarding cost overrun while the performance level is relatively low. Nevertheless, the measures considered important to control cost overruns generally show a high tendency for execution as well. Cost overrun control measures that show high importance but low execution are primarily related to collaboration and communication sectors. To effectively control cost overruns, enhancing collaboration and communication with construction supervisors/CM, headquarters, and regulatory authorities emerged as the most urgent need. Through this study, the current status and areas for improvement regarding cost overrun control measures in general contractors can be identified. This can be valuable for deriving directions and enhancements for future cost overrun control strategy development.
In this study, we explored the feasibility of automatically scoring descriptive assessment items using GPT-4 based ChatGPT by comparing and analyzing the scoring results between teachers and GPT-4 based ChatGPT. For this purpose, three descriptive items from the permutation and combination unit for first-year high school students were selected from the KICE (Korea Institute for Curriculum and Evaluation) website. Items 1 and 2 had only one problem-solving strategy, while Item 3 had more than two strategies. Two teachers, each with over eight years of educational experience, graded answers from 204 students and compared these with the results from GPT-4 based ChatGPT. Various techniques such as Few-Shot-CoT, SC, structured, and Iteratively prompts were utilized to construct prompts for scoring, which were then inputted into GPT-4 based ChatGPT for scoring. The scoring results for Items 1 and 2 showed a strong correlation between the teachers' and GPT-4's scoring. For Item 3, which involved multiple problem-solving strategies, the student answers were first classified according to their strategies using prompts inputted into GPT-4 based ChatGPT. Following this classification, scoring prompts tailored to each type were applied and inputted into GPT-4 based ChatGPT for scoring, and these results also showed a strong correlation with the teachers' scoring. Through this, the potential for GPT-4 models utilizing prompt engineering to assist in teachers' scoring was confirmed, and the limitations of this study and directions for future research were presented.
Multiple myeloma, which is a proliferative disease of plasma cells that originate from a single clone, is the second most common hematologic malignancy following non-Hodgkin lymphoma. In the past, its diagnosis was made based on clinical findings (so-called "CRAB") and a skeletal survey using radiographs. However, since the implementation of the International Myeloma Working Group's revised guideline regarding the radiologic diagnosis of multiple myeloma, whole-body (WB) MRI has emerged to play a central role in the early diagnosis of multiple myeloma. Diffusion-weighted imaging and fat quantification using Dixon methods enable treatment response assessment by MRI. In keeping with the trend, a multi-institutional and multidisciplinary consensus for standardized image acquisition and reporting known as the Myeloma Response Assessment and Diagnostic System (MY-RADS) has recently been proposed. This review aims to describe the clinical application of WB-MRI based on MY-RADS in multiple myeloma, discuss its limitations, and suggest future directions for improvement.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.44
no.1
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pp.39-55
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2024
This study aimed to examine research trends related to Natural Language Processing (NLP) in science education by analyzing 37 domestic and international documents that utilized NLP techniques in the field of science education from 2011 to September 2023. In particular, the study systematically analyzed the content, focusing on the main application areas of NLP techniques in science education, the role of teachers when utilizing NLP techniques, and a comparison of domestic and international perspectives. The analysis results are as follows: Firstly, it was confirmed that NLP techniques are significantly utilized in formative assessment, automatic scoring, literature review and classification, and pattern extraction in science education. Utilizing NLP in formative assessment allows for real-time analysis of students' learning processes and comprehension, reducing the burden on teachers' lessons and providing accurate, effective feedback to students. In automatic scoring, it contributes to the rapid and precise evaluation of students' responses. In literature review and classification using NLP, it helps to effectively analyze the topics and trends of research related to science education and student reports. It also helps to set future research directions. Utilizing NLP techniques in pattern extraction allows for effective analysis of commonalities or patterns in students' thoughts and responses. Secondly, the introduction of NLP techniques in science education has expanded the role of teachers from mere transmitters of knowledge to leaders who support and facilitate students' learning, requiring teachers to continuously develop their expertise. Thirdly, as domestic research on NLP is focused on literature review and classification, it is necessary to create an environment conducive to the easy collection of text data to diversify NLP research in Korea. Based on these analysis results, the study discussed ways to utilize NLP techniques in science education.
In this case study, detailed survey of the Excavation Damaged Zone (EDZ) evaluation for the deep geological repository for high level nuclear waste was conducted. Oversea and Domestic case studies were compiled and investigated. EDZ is considered a crucial factor in the performance assessment of spent fuel disposal, leading to numerous studies worldwide aiming to understand the characteristics of the EDZ and quantitatively assessment of its extent through field and laboratory tests at Underground Research Laboratory (URL) sites. To enhance the understanding of EDZ, this study begins with defining and exploring the history of EDZ, compiling factors influencing EDZ, and summarizing the impacts caused by EDZ. Subsequently, an analysis of EDZ and rock properties is performed, followed by presenting generalized outcomes, limitations drawn from previous research, and proposing future research directions.
In this scholarly investigation, the focus is placed on the transformative potential of edge computing in enhancing Intelligent Transportation Systems (ITS) for the facilitation of autonomous driving. The intrinsic capability of edge computing to process voluminous datasets locally and in a real-time manner is identified as paramount in meeting the exigent requirements of autonomous vehicles, encompassing expedited decision-making processes and the bolstering of safety protocols. This inquiry delves into the synergy between edge computing and extant ITS infrastructures, elucidating the manner in which localized data processing can substantially diminish latency, thereby augmenting the responsiveness of autonomous vehicles. Further, the study scrutinizes the deployment of edge servers, an array of sensors, and Vehicle-to-Everything (V2X) communication technologies, positing these elements as constituents of a robust framework designed to support instantaneous traffic management, collision avoidance mechanisms, and the dynamic optimization of vehicular routes. Moreover, this research addresses the principal challenges encountered in the incorporation of edge computing within ITS, including issues related to security, the integration of data, and the scalability of systems. It proffers insights into viable solutions and delineates directions for future scholarly inquiry.
Purpose: The purpose of this study is to study how to activate the use of public transportation by identifying the main factors that reduce the use of public transportation due to external influences such as COVID-19 infectious diseases. Method: This study analyzed the connection between the traffic behavior and the characteristics of public transportation use in the metropolitan area changed by COVID-19 with COVID-19 indicators, and analyzed social and environmental factors affecting traffic. Results: It was analyzed that the traffic behavior in the metropolitan area moves from commercial areas to tourist resort areas, the number of COVID-19 deaths affects the use of public transportation, and the lower the deviation between population density, agricultural and forestry areas, and gender ratios due to social and environmental factors, the more significant differences are shown. Conclusion: In the future, it will be able to be activated as a basic analysis model for revitalizing the city's transportation system, regional bases, and various social and economic indicators, such as quarantine of public transportation and social distancing, and can be used as basic data for establishing public transport policy directions according to major influencing factors.
Smart tourism aims to maximize the utilization of local tourism resources, effectively manages cities and contributes to improving communication and quality of life between tourists and residents. Therefore, smart tourism emphasizes synergistic collaboration, considering both residents and tourists. This study explores smart tourism interaction and roles in enhancing regional competitiveness. By conducting thorough examination, focusing on integrating the four key elements of smart tourism city (smart experience, smart convenience, smart accessibility, and smart platform) with local residents, local businesses, regional resources, and ecosystem to foster positive synergies, Incheon smart tourism city project was employed as a single case study design. Research results indicate that the collaborative model of a smart tourism city positively impacts service satisfaction and strengthens regional tourism competitiveness. Building upon these results, this study aims to contribute to the development of smart tourism cities by proposing directions for future development and emphasizing the enhancement of regional competitiveness through the integration of smart technology and local tourism.
Smart factories represent production facilities where cutting-edge information and communication technologies are fused with manufacturing processes, reflecting rapid advancements and changes in the global manufacturing sector. They capitalize on the integration of robotics and automation, the Internet of Things (IoT), and the convergence of artificial intelligence technologies to maximize production efficiency in various manufacturing environments. However, the smart factory environment is prone to security threats and vulnerabilities due to various attack techniques. When security threats occur in smart factories, they can lead to financial losses, damage to corporate reputation, and even human casualties, necessitating an appropriate security response. Therefore, this paper proposes a security authentication mechanism for safe communication in the smart factory environment. The components of the proposed authentication mechanism include smart devices, an internal operation management system, an authentication system, and a cloud storage server. The smart device registration process, authentication procedure, and the detailed design of anomaly detection and update procedures were meticulously developed. And the safety of the proposed authentication mechanism was analyzed, and through performance analysis with existing authentication mechanisms, we confirmed an efficiency improvement of approximately 8%. Additionally, this paper presents directions for future research on lightweight protocols and security strategies for the application of the proposed technology, aiming to enhance security.
Seungju Nam;Junhwan Kim;Solsaem Choi;Yung Jun Yu;Jin Ki Kim
Information Systems Review
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v.24
no.2
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pp.21-40
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2022
The purpose of this study is to find factors that Incheon International Airport should focus on and improve in order to have hub-competitiveness through economic zone centered on airport. Text analytics was conducted on online review written by passengers who used world class transit airport to derive environmental factors. After that, we select 15 major factors among the derived environmental factors based on the previous studies. This study used IPA analysis for experts in aviation field to investigate the importance and performance of the factors. Results showed that performance was evaluated to be lower than importance in all factors, and accessibility(convenience, diversity, cost and time), free economic zone and various shopping facilities were top 3 factors to be specifically improved. This study is meaningful in that it can understand passengers' perceptions by using the advantages of text analysis and surveys method. The result of study can be used to establish policy and strategic directions to solidify the position of hub airports in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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