In the 4th industrial revolution, the field of criminal justice is paying attention to Legaltech using artificial intelligence to provide efficient legal services. This paper attempted to create a crime prediction model that can apply Recurrent Neural Network(RNN) to increase the potential for using legal technology in the domestic criminal justice field. To this end, the crime process was divided into pre, during, and post stages based on the criminal facts described in the judgment, utilizing crime script analysis techniques. In addition, at each time point, the method and evidence of crime were classified into objects, actions, and environments based on the sentence composition elements and the 8 principles of investigation. The case summary analysis framework derived from this study can contribute to establishing situational crime prevention strategies because it is easy to identify typical patterns of specific crime methods. Furthermore, the results of this study can be used as a useful reference for research on generating crime situation prediction data based on RNN models in future follow-up studies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.855-859
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2023
Copper oxide (CuO) nanoparticles were successfully synthesized using a precursor in which industrial starch was impregnated with an aqueous solution of copper (II) nitrate trihydrate. The microstructure of the precursor impregnated with an aqueous solution of copper nitrate trihydrate was confirmed with a scanning electron microscope (SEM), and the particle size and the crystal structure of the copper oxide particles produced as the temperature of the heat treatment of the precursor increased was analyzed by X-ray diffraction (XRD) and the scanning electron microscope (SEM). As a result of the analysis, it was confirmed that the temperature at which the organic matter of the precursor is completely thermally decomposed is 450-490℃, and that the size and crystallinity of the copper oxide particles increased as the heat treatment temperature increased. The size of the copper oxide particles obtained through heat treatment at 500-800℃ during 1 hour was 100nm~2㎛. It was confirmed that the copper oxide crystalline phase is formed at a heat treatment temperature of 400℃, and only the copper oxide single phase existed up to 800℃. And it was also confirmed that the size of particles produced increased as the calcination temperature increased.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.5
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pp.47-53
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2023
With the advent of the 4th Industrial Revolution, diverse and a large amount of data has been accumulated now. The agricultural community has also collected environmental data that affects the growth of crops in smart farms or open fields with sensors. Environmental data has different features depending on where and when they are measured. Studies have been conducted using collected agricultural data to predict growth and yield with statistics and artificial intelligence. The results of these studies vary greatly depending on the data on which they are based. So, studies to enhance data quality have also been continuously conducted for performance improvement. A lot of data is required for high performance, but if there are outlier or missing values in the data, it can greatly affect the results even if the amount is sufficient. So, adjustment of outlier and missing values is essential in the data preprocessing. Therefore, this paper integrates data collected from actual farms and proposes a adjustment system for outlier and missing values based on it.
This study aims to rediscover the industrial value of a borderless service in the hyper-connected era by producing fashion content at the forefront of the cultural industry as XR content and contributing to developing fashion content for edutech. The research method employed design aesthetic theory, while the empirical proposal utilized scientific knowledge information to build a framework for 3D convergence content. The characteristics of fashion content exhibitions that apply the neumorphism technique are as follows: The first is a virtual space that produces clothing culture by type. Africa, where dyeing and crafts are developed, selects a product-oriented exhibition type; Asia, where weaving and textiles are excellent, selects a random movement type; and Europe, where the evolution of clothing design over time is evident, selects a guided movement type to create a three-dimensional fashion edutech. The goal was to produce content. The second is creative reproducibility, which combines a new fashion design that embraces the aura of the original with a trendy sense. The realistic folk costume style of the original allowed for its implementation in the AR exhibition space using historical traditional style techniques such as weaving and textiles. The third is building organic, modular content. By designing and then saving/editing/arranging the basic VP zone for each style, learners and instructors can freely edit the content for each fashion class topic and create various presentations to ensure that it functions as non-face-to-face edutech content around the world.
Jee-Young Pyo;Jeong Sun Park;Seung Hyun Lee;Sung-Soo Kim;Heon Cheon Jeong;Iksoo Kim
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.47
no.2
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pp.99-114
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2023
Patanga japonica Bolívar, 1898 (Orthoptera: Acrididae) is listed as a climate-sensitive indicator species in South Korea and is called southern group of insects in that the main distributional range is southern region of South Korea and Asian continent. In South Korea, thus, the species was distributed mainly in southern region of South Korea including southward a remote Jeju Island, but recently the species has often been detected in mid to northern region of South Korea, implying northward range expansion in response to climate change. Understanding the characteristics of the changes in genetic diversity during range expansion in response to climate change could be a foundation for the understanding of future biodiversity. Thus, in this study, we attempted to understand the changing pattern of the genetic diversity of the P. japonica in newly expanded regions. For the purpose of study, we collected 125 individuals from seven localities throughout South Korea including two newly distributed regions (Pyeongtaek and Yeongwol at ~37° N). These were sequenced for a segment of mitochondrial cytochrome oxidase subunit I (COI) and analyzed for genetic diversity, haplotype frequency, and population genetic structure among populations. Interestingly, northward range expansion accompanied only haplotypes, which are most abundant in the core populations, providing a significant reduction in haplotype diversity, compared to other populations. Moreover, genetic diversity was still lower in the expanded regions, but no genetic isolation was detected. These results suggest that further longer time would take to reach to the comparable genetic diversity of preexisting populations in the expanded regions. Probably, availability of qualified habitats at the newly expanded region could be pivotal for successful northward range expansion in response to climate change.
The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.
Min Sung Lee;Yu Jin Oh;Bumhee Lee;Mijeong Choi;Chae Sun Na;Yeong Su Kim
Advanced Industrial SCIence
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v.2
no.4
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pp.36-43
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2023
Native plants thrive naturally in specific areas without human intervention, offering significant potential as genetic resources and biotechnological assets across multiple sectors. To harness this potential, our focus was on analyzing domestic patents related to native plants, investigating their uses, effectiveness, active components, and extraction methods. Using the Korea Forest Service's National Standard Plant List, we gathered data from 988 patents on native plants and 430 patents on the use of native plant seeds. This comprehensive patent analysis aimed to reveal research patterns, technology levels, and emerging trends. The goal is to identify research trends, current technology levels, and provide insights for future patent applications involving native plants.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.6
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pp.175-193
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2022
Although there is paradigm shift in art industry and interdisciplinary convergence between art and entrepreneurship, little has been done in "art entrepreneurship." First, this study organized the concepts of art entrepreneurship and conducted literature reviews on the trends of international and domestic research. Second, this paper aimed to understand the concept of art platform business. To do so, authors reviewed the general concept of business model and special features of platform business. Third, this paper categorized and introduced 11 art platform businesses from the based on the purposes of companies (① rental & selling, ②commercialize & selling, ③crowdfunding, ④information sharing & digital exhibition). Forth, this study provided two frameworks (①business model components, ②platform controllability and customers' information asymmetry) and applied them into 11 cases. By systematically reviewing the previous studies, this paper expects to increase scholarly understanding of the field of art entrepreneurship where two different areas (art and entrepreneurship) have studied separately. In addition, introduction and analyses of 11 online art platform have practical implications.
By reviewing the cultural and historical literature on persimmon juice dyeing and Galot in Korea and Japan, this study aims to show the similarities and differences between the traditional and eco-friendly persimmon juice dyeing practices of these two countries and suggest a direction for the development of modern Galot. The root of persimmon dyeing in Korea is presumed to have begun around the 13th or 14th century; however, no documents or records have been found to support this notion. Meanwhile, there are records of persimmon dyeing in Japan that date back to around the 10th century, but that fact is rarely mentioned. The historical and folk cultural significance of traditional persimmon dyeing in Japan and Korea was different in terms of the use of persimmon dye and the wearing of Galot. In other words, in Korea, Galot was mainly used as work clothes for farmers and fishermen, who took advantage of the garment's functional strength, while kaki-tannin in Japan was applied to fishing tools and industrial materials. Furthermore, Japanese traditional Galot (Kakigoromo) was worn by monks. This was a remarkable difference in that the garments were used as clothing by a special class within society. There were also differences between the two countries in terms of their use of modern persimmon juice dye and Galot. Korea is currently developing and releasing a variety of modern Galots. Meanwhile, Japan is attempting to develop a feeling of relaxation by using the natural colors of Kakisibu dyeing and applying sophisticated traditional pattern printing techniques to modern Galot.
Recently, as the ICT field has been used in various environments, it has become possible to analyze pests by crops, use robots when harvesting crops, and predict by big data by utilizing ICT technologies in a sustainable agricultural environment. However, in a sustainable agricultural environment, efforts to solve resource depletion, agricultural population decline, poverty increase, and environmental destruction are constantly being demanded. This paper proposes an artificial intelligence-based big data processing analysis method to reduce the production cost and increase the efficiency of crops based on a sustainable agricultural environment. The proposed technique strengthens the security and reliability of data by processing big data of crops combined with AI, and enables better decision-making and business value extraction. It can lead to innovative changes in various industries and fields and promote the development of data-oriented business models. During the experiment, the proposed technique gave an accurate answer to only a small amount of data, and at a farm site where it is difficult to tag the correct answer one by one, the performance similar to that of learning with a large amount of correct answer data (with an error rate within 0.05) was found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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