Plants social network analysis, which combines plants society and social network analyses, is a new research method for understanding plants society. This study was conducted to investigate the relationship between species, using plant social network analysis targeting Taejongdae in Busan, and build basic data for management. Taejongdae, located in the warm temperate forest in Korea, is a representative coastal forest of Busan Metropolitan City, and the Pinus thunbergii-Eurya japonicacommunity is widely distributed. This study set up 100 quadrats (size of 100m2each) in Taejongdae to investigate the species that emerged and analyzed the interspecies association focusing on major species. Based on the results, a sociogram was created using the Gephi 0.9.2, and the network centrality and structure were analyzed. The results showed that the frequency of appearance was high in the order of P. thunbergii, E. japonica, Quercus serrata, Sorbus alnifolia, Ligustrum japonicum, and Styrax japonicusand that many evergreen broad-leaved trees appeared due to the environmental characteristics of the site. The plants social network of Taejongdae was composed of a small-scale network with 50 nodes and 172 links and was divided into 4 groups through modularization. The succession sere identified through a sociogram confirmed that the group that include P. thunbergiiand E. japonicawould progress to a deciduous broadleaf community dominated by Q. serrataand Carpinus tschonoskii, using hub nodes such as Prunus serrulataf. spontaneaand Toxicodendron trichocarpum. Another succession sere was highly likely to progress to an evergreen broad-leaved community dominated by Machilus thunbergiiand Neolitsea sericea, using M. thunbergiias a medium. In some areas, a transition to a deciduous broad-leaved community dominated by Celtis sinensis, Q. variabilisand Zelkova serratausing Lindera obtusilobaand C. sinensisas hub nodes was expected.
Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.6
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pp.284-290
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2024
Speech emotion recognition (SER) is a technique that is used to analyze the speaker's voice patterns, including vibration, intensity, and tone, to determine their emotional state. There has been an increase in interest in artificial intelligence (AI) techniques, which are now widely used in medicine, education, industry, and the military. Nevertheless, existing researchers have attained impressive results by utilizing acted-out speech from skilled actors in a controlled environment for various scenarios. In particular, there is a mismatch between acted and spontaneous speech since acted speech includes more explicit emotional expressions than spontaneous speech. For this reason, spontaneous speech-emotion recognition remains a challenging task. This paper aims to conduct emotion recognition and improve performance using spontaneous speech data. To this end, we implement deep learning-based speech emotion recognition using the VGG (Visual Geometry Group) after converting 1-dimensional audio signals into a 2-dimensional spectrogram image. The experimental evaluations are performed on the Korean spontaneous emotional speech database from AI-Hub, consisting of 7 emotions, i.e., joy, love, anger, fear, sadness, surprise, and neutral. As a result, we achieved an average accuracy of 83.5% and 73.0% for adults and young people using a time-frequency 2-dimension spectrogram, respectively. In conclusion, our findings demonstrated that the suggested framework outperformed current state-of-the-art techniques for spontaneous speech and showed a promising performance despite the difficulty in quantifying spontaneous speech emotional expression.
This paper outlines a plan to promote South Jeonnam region's logistics capability in connection with the regional logistics bases such as Gwangyang Port, Jangseong Integrated Freight Terminal, Mokpo Port and Muan International Airport. The capability of regional innovation bodies, and industrial innovation generally, needs to be improved by establishing a systematic regional innovation plan. Smaller import and export logistics bases, presently scattered in downtown Gwangju and its suburban area, need to be integrated as soon as possible, in advance of the completion of a traffic network connecting all of the triangle logistics bases. Moreover, plans to develop Muan International Airport to the status of a hub airport need to be established, and its function as an air freight terminal should be strengthened. Gwangyang Port and Mokpo Port should be developed as Korea's key harbors with international logistics bases the two ports, presently conducting simple cargo work, should be transformed into general logistics ports conducting logistics, assembling, trading, and international business by developing their surrounding areas.
This study proposed an approach of clustering collective users' activities of location-based social networks using check-in data of Foursquare users in Seoul. In order to cluster the collective activities, we generated sequential rules of the activities using sequential rule mining, and then constructed activity networks based on the rules. We analyzed the activity networks to identify network structure and hub activities, and clustered the activities within the networks. Unlike previous studies that analyzed activity transition patterns of location-based social network users, this study focused on analyzing the structure and clusters of successive activities. Hubs and clusters of activities with the approach proposed in this study can be used for location-based services and marketing. They could also be used in the public sector, such as infection prevention and urban policies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.221-233
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2008
In general, we use a Parallel processing computer manufactured specially for the purpose of parallel processing to do high performance computings. But we can depoly and use a PC cluster composed of several common PCs instead of the very expensive parallel processing computer. A common way to get a PC cluster is to adopt the star topology network connected by a switch hub. But in this paper, we grope efficient implementations of hypercube networks based on TCP/IP to connect 8 PCs directly for more useful parallel processing environment, and make evaluations on functionality and efficiency of them using ping, netperf, MPICH. The two proposed methods of implementation are IP configuration based on link and IP configuration based on node. The results of comparison between them show that there is not obvious difference in performance but the latter is more efficient in simplicity of routing table. For verification of functionality, we compare the parallel processing results of an application in them with the same in a star network based PC cluster. These results also show that the proposed hypercube networks support a perfect parallel processing environment respectively.
In this study, we collected data through online travel notes from January to December 2018 and analyzed the seasonal travel characteristics of individual visiting Chinese by utilizing social network analysis. The analysis showed that Seoul is a hub for Chinese travel to Korea and the main destinations for individual visiting Chinese are concentrated in Seoul, Busan, Jeju Island, Gyeongju and Gangneung, with wide differences in seasons. The research results can be used as basic data for the development of tourism courses for individual Chinese tourists to Korea, provision of tourism services and optimization of tourism facility layout. Future research can consider continuing to use network travel notes to study the tourist destination and the mode of transportation between tourist nodes, which can provide reference for the development of tourist market and the planning and design of tourist traffic.
The port industry is an important national industry which significantly affects Korea's imports and exports which are centered on economic structure. For instance, the Port of Busan, which handles 75% of domestic container freight volume, is expected to become increasingly critical for container liner routes. For this reason, there have been continued efforts to expand freight service to attract international freight volume. This study analyzes the structural characteristics of the port network connected to the Port of Busan by analyzing the pattern of the container liner route from 2012 to 2016 by using social network analysis. According to the Port of Busan's liner route network, the port with the highest degree of centrality, closeness centrality, and betweenness centrality was found to be the Port of Singapore. The comparison of Busan's annual container handling rank by countries and the port center network analysis of Port of Busan rank was found to be different. As a result, it was established that China's East Port, which occupies a high percentage of the volume of cargo handled by Port of Busan, is not a hub port of Busan when viewed on the Busan's container terminal liner network. In addition, even if the number of Port of Busan container liner service increases, it is estimated that the vessels to be added to the fleet will be limited to small to medium sized, or that Busan port has characteristic of a feeder port for the Port of Singapore, according to the network.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.1
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pp.112-123
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2011
This study focused on developing strategies of cyber-compact city, combining compact city with information and communications technologies(ICTs), in order to enhance sustainable transportation. The cyber-compact city development is defined as a development that is able to reduce travel by ICTs and encourage people to use transit or non-motorized vehicles such as bicycles for ICT-induced travel (especially, discretionary travel) by compact and mixed land use. It can be achieved with combining cyber and compact strategies with respect to network, node, and area. For example, ICT network may use transit network facility, a transfer station may be a hub of ICTs, and transit influenced zone may work with ICT service area. We proposed three cohesive strategies for the cyber-compact city based on literature review and case studies on cyber and compact cities. The first strategy is a cohesion between public transportation and telecommunication network by centering on the two for national and urban spatial linkage structure. That is, cities or urban centers and its peripheral areas can be connected by rail network, and extra space of railway network can be used for constructing telecommunication network infrastructure. The second strategy is a cohesion between public transportation node and telecommunication node by building up regional and urban telecommunication centers near to or at main railway stations. For this strategy, telework centers and communication service centers should be established mainly at transfer stations. The third strategy is a cohesion between public transportation impact zone and telecommunication impact zone as transit oriented development.
We explore the impact of individuals'network position toward knowledge sharing intention. In order to identify network positions, we utilize three centrality measures (degree/closeness/betweenness) of individual network participants. The research findings show that the individual network positions significantly affect knowledge sharing intentions. Since an individual with high degree centrality might be the leader or the hub, one makes considerable effort to maintain the network position by actively participating in intra-team and inter-team knowledge sharing, A participant who can quickly interact with many other participants within a team (high closeness centrality) is more interested in intra-team knowledge sharing than inter-team knowledge sharing. Unlike degree centrality and closeness centrality, the betweenness centrality provides a participant with diverse resources located in multiple sub-groups. Although an individual with high betweenness centrality is not at the center of the networks, one plays a crucial role in disseminating and regulating information. Therefore, the individual is likely to have more positive intention toward inter-team knowledge sharing than intra-team knowledge sharing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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