• 융합경영연구
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• 제12권1호
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• pp.17-28
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• 2024

Purpose: This paper is designed to deliver a deeper understanding of the implications of digitalization strategies in the tourism industry, exploring the opportunities and challenges in South Korea. Research design, data and methodology: To identify effective strategies, an integrated approach is employed in the research that encompasses the Glocal RPM analysis and SANEL HERMES model, as well as the examination of digital tourism factors within the DIANA economy. The data used for this study were derived from multiple sources, including literature review, participation interview, tourist survey and expert questionnaire. By conducting a tourist survey using questionnaires in this research, Glocal RPM and SANEL HERMES hybrid method is used identifying and classifying influencing factors limiting digitalization in tourism. As a final step, experts use a Quantitative Strategic Planning Matrix to propose, assess, and rank a number of digitalization strategies. Results: According to the analysis, the study revealed that combining both tools contributes to a more holistic understanding of the environment, uncovering the positives and negatives from diverse perspectives. The average satisfaction percentage of experts was determined to be 38%, indicating anatal level of digitalization for tourism industry in South Korea. Conclusions: These results can serve as a valuable guide for policymakers and stakeholders in formulating targeted strategies to enhance glocalization, rationality, professionalism, and morality within the digitalization context.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.179-193
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• 2023

This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.

• 산경연구논집
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• 제15권6호
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• pp.17-24
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• 2024

Purpose: The current study explores the impact of intrinsic motivation on nurses' job satisfaction, taking a close look at the current literature to answer what the relationship is between low/high intrinsic motivation and workplace productivity of nurses in their work at individual and collective levels. Data and methodology: The current research utilized a hybrid of descriptive and systematic review research designs. According to Huntington-Klein (2021), a research design refers to the researcher's method or approach. It includes a detailed explanation of the processes followed by identifying research variables, their evaluation, data collection and analysis. Results: A systematic literature review of the various sources (found in the reference section) revealed critical findings regarding the topic. The following are the four significant impacts of intrinsic motivation on nurses' job satisfaction: (1) Positive Attitude and Feeling, (2) Inherent Needs, (3) Productivity and Performance, and (4) Navigating Challenges of External Rewards. Conclusions: Therefore, the current study could conclude that intrinsic motivation is essential in enhancing the productivity of the nurses. Intrinsically driven or motivated nurses find it unnecessary to be supervised or pushed to work and achieve excellence. They would be proactive towards working and achieving the desired results.

• 센서학회지
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• 제33권5호
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• pp.359-365
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• 2024

Chemiresistive semiconductor metal oxide (SMO) gas sensors detect gases based on resistance changes caused by gas adsorption/desorption on SMOs. These sensors have witnessed significant advancements with the development of microelectromechanical systems (MEMS) and nanotechnology. MEMS technology has facilitated mass production, miniaturization, and uniformity across sensors. Whereas, nanotechnology has contributed to the development of high-sensitivity gas sensing materials with large surface areas, catalytic coatings, and hybrid SMO junctions. However, SMOs require activation via external energy to overcome their bandgap energy and generate hot electron carriers, which are essential for high sensitivity and fast response/recovery times. Traditionally, embedded heaters have been used for this purpose; however, micro-and nano-heaters are plagued by high power consumption and low durability, which limit their use in mobile applications. Consequently, photoactivated gas sensing using light sources (e.g., lamps and LEDs) has garnered attention as an alternative approach. This study reviewed the progress from early lamp and LED-based research to recent studies on monolithic micro-LED (µLED) based gas sensors. µLED gas sensors facilitate room-temperature operation and ultra-low power consumption within the microwatt range. Consequently, they are highly suitable for integration into consumer electronics, smart farms, smart factories, and mobile gas sensors.

• Journal of Medicine and Life Science
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• 제21권3호
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• pp.53-61
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• 2024

With the rapid development of technology and societal change, a shift from traditional classroom instruction to more diverse educational methods in medical education is necessary. As an effective approach to providing flexibility and accessibility while maintaining the benefits of face-to-face interactions, blended learning, which integrates online and offline learning, has gained attention. This study examines the current status and best practices of the aforementioned blended learning, analyzes its application in domestic and international contexts, and derives effective instructional design strategies. A comprehensive review of previous research and empirical cases reveals a conceptual framework and core principles for designing such blended learning. Key considerations include strategic integration of online and offline activities, facilitation of self-directed learning and interaction, effective use of technology, and continuous quality improvement. Furthermore, we suggest contextually relevant strategies, such as designing curricula focused on clinical reasoning, providing iterative practice opportunities, enhancing reflection, and fostering future competencies. The case analysis establishes that blended learning is implemented in various forms across different medical schools and curricula. Common features include the linkage of online and offline learning, incorporation of learner-centered methods, and emphasis on practical competencies. However, the limited number of cases suggests that generalizations may be premature. Successful implementation requires multifaceted efforts, including gradual introduction, faculty support, flexible curricula, safety measures, and institutional support. Accumulating empirical research and evidence of their effectiveness can facilitate their wider dissemination. This study provides implications and future directions for innovative medical education using hybrid learning.

• 4차산업연구
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• 제4권2호
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• pp.11-18
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• 2024

Purpose: This research delves into the topic by exploring the impacts of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) on the fourth industrial setting. As the study begins with a comprehensive review of the literature to find other scholars' contributions, the present authors try to synthesize and integrate scattered related topics in the literature dataset. Research design, data and methodology: We used a descriptive, causal, and explanatory research design hybrid. A causal research design is an approach used to investigate the interaction and relationship between given variables. The screening began with searching using keywords, filtering using the inclusion criteria, and arriving at the final set of sources. Results: There were four crucial findings: 1. The Performance Expectancy Construct Has Strongly Influenced and Influenced the Decision to Acquire and Use a Given Technology. 2. Effort Expectancy Construct Has Influenced the Trends of Adopting. 3. Social Influence and Impact on Choice and Use of Technologies. 4. Facilitating Conditions as A Factor in Modern Production and Consumption. Conclusions: All in all, UTAUT is used in a predictive manner and very instrumental for the producers and users of various technologies. Four primary constructs are critical in making the theory complete, essential, and reliable within the fourth industrial setting.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.35-47
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• 2005

버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제25권2호
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• pp.145-158
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• 2023

인공습지(CW)는 도시 폐수처리를 위한 효과적인 기술로, 물리-화학적 및 생물학적 자연처리과정을 통해 오염 물질이 제거된다. 본 연구는 서지학적 분석 방법을 통하여 인공습지의 현재까지의 연구 진행 상황과 향후 연구 동향을 조사하였다. 인공습지를 통한 페수 처리 성능 평가 분석을 위하여 최근 출판된 논문(오픈 액세스 학술지 포함) 100편을 기반으로 종합적 분석 및 검토를 수행하였다. 분석 결과, 스페인, 중국, 이탈리아, 미국이 논문 출판수가 두드러지는 것으로 나타났다. 논문에서 가장 많이 사용된 핵심용어는 수질(n=19), 식물 정화(n=13), 강우유출수(n=11), 인(n=11) 순으로 나타났으며, 수질개선과 영양염류 제거에 대한 인공습지의 효율성 관련 연구가 폭넓게 연구되고 있는 것으로 분석되었다. 검토된 다양한 유형의 인공습지 중 Hybrid 형태의 인공습지가 TSS(95.67%) 및BOD(88.67%)으로 오염물질 저감효율이 가장 높은 것으로 나타났으며, VSSF, HSSF는 TSS 제거(83.25% 및 78.83%)에 가장 효과적인 것으로 조사되었다. VSSF 습지는 가장 높은 COD 제거 효율(71.82%)을 보였다. 일반적으로 인공습지에서 물리적 처리(예: 침전, 여과, 흡착)와 생물학적 메커니즘(예: 생분해)은 TSS, BOD, COD 제거 효율에 영향을 미치기 때문이다. Hybrid 형태의 인공습지는 호기성 및 혐기성 조건, 다양한 식생 유형, 다양한 매체 구성 등의 다양한 인자와 여러 처리 과정을 통해 미생물 활성도 증가 및 질소 처리를 통해 TN(60.78%)의 높은 저감효과를 보였다. FWS 형태의 인공습지는 퇴적물에 결합된 인을 침전 및 식물의 흡수를 통해 높은TP 제거효율(54.50%)로 나타났습니다. 일반적으로 인공습지에는 식물 정화 능력이 뛰어난 Phragmites, Cyperus, Iris 및 Typha 이 적용되고 있다. 본 연구는 향후 도시 지역에서 발생되는 폐수 처리를 위한 지속 가능한 대안으로 제시 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.483-494
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• 2005

현재의 표준 스트리밍 전송은 주로 UDP를 기반으로 동작하고 있으며, 혼잡 제어 메커니즘이 없는 UDP의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡 상황을 심화시킬수 있다는 단점을 가진다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 1990년대 이후로 혼잡 제어 메커니즘을 적용한 스트리밍 전송기법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다 하지만 이러한 연구들은 네트워크 안정화만을 추구한 나머지 사용자 관점에서 스트리밍 응용 프로그램의 특성을 간과하는 문제점을 가진다. 또한 스트리밍 서비스에 큰 영향을 미치는 네트워크 지연에 대한 고려가 없다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 스트리밍 전송기법의 한계를 극복하기 위해서 사용자 관점의 요구사항과 네트워크 관점의 요구사항을 동시에 고려한 hybrid 형태의 BEST(Buffer-driven Efficient STreaming) 전송기법을 제안한다. 사용자 관점에서 버퍼상태나, 네트워크 관점에서 네트워크상태만을 고려하는 기존의 기법들에 비해서 제안하는 BEST는 두 관점의 요구사항을 동시에 고려하여 성능 개선을 시도하였다. 그러므로 BEST는 네트워크 상태에 적합하도록 전송률을 조절함으로써 네트워크의 안정성을 향상시킬뿐만 아니라, 수신단 버퍼의 underflow나 overflow를 효과적으로 예방하여 끊김없이 부드러운 재생을 제공한다. 또한 높은 지연을 가지는 네트워크 환경을 고려하여 설계하였다. 실험 결과를 통해서 제안한 BEST 전송기법이 높은 지연을 가지는 네트워크 환경에서 네트워크 관점과 사용자 관점의 요구사항을 모두 만족시킬수 있음을 확인할 수 있었다.