• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.175-175
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• 2023

Detection and monitoring of wildfires are essential for limiting their harmful effects on ecosystems, human lives, and property. In this research, we propose a novel method running in the Google Earth Engine platform for identifying and characterizing burnt regions using a hybrid of Sentinel-1 (C-band synthetic aperture radar) and Sentinel-2 (multispectral photography) images. The 2022 Uljin wildfire, the severest event in South Korean history, is the primary area of our investigation. Given its documented success in remote sensing and land cover categorization applications, we select the Random Forest (RF) method as our primary classifier. Next, we evaluate the performance of our model using multiple accuracy measures, including overall accuracy (OA), Kappa coefficient, and area under the curve (AUC). The proposed method shows the accuracy and resilience of wildfire identification compared to traditional methods that depend on survey data. These results have significant implications for the development of efficient and dependable wildfire monitoring systems and add to our knowledge of how machine learning and remote sensing-based approaches may be combined to improve environmental monitoring and management applications.

• Wind and Structures
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• 제37권2호
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• pp.95-104
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• 2023

The latest revision of AS/NZS 1170.2 incorporates some new research and knowledge on strong winds, climate change, and shape factors for new structures of interest such as solar panels. Unlike most other jurisdictions, Australia and New Zealand covers a vast area of land, a latitude range from 11° to 47°S climatic zones from tropical to cold temperate, and virtually every type of extreme wind event. The latter includes gales from synoptic-scale depressions, severe convectively-driven downdrafts from thunderstorms, tropical cyclones, downslope winds, and tornadoes. All except tornadoes are now covered within AS/NZS 1170.2. The paper describes the main features of the 2021 edition with emphasis on the new content, including the changes in the regional boundaries, regional wind speeds, terrain-height, topographic and direction multipliers. A new 'climate change multiplier' has been included, and the gust and turbulence profiles for over-water winds have been revised. Amongst the changes to the provisions for shape factors, values are provided for ground-mounted solar panels, and new data are provided for curved roofs. New methods have been given for dynamic response factors for poles and masts, and advice given for acceleration calculations for high-rise buildings and other dynamically wind-sensitive structures.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.38-46
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• 2023

Farming activities are transforming from traditional skill-based agriculture into knowledge-based and technology-driven digital agriculture. The use of intelligent information and communication technology introduces the idea of smart farming that enables farmers to collect weather data, monitor crop growth remotely and detect crop diseases easily. The introduction of Plantix, a pest and disease management tool in the form of a mobile application has allowed farmers to identify pests and diseases of the crop using their mobile devices. Hence, this study collected the reviews of Plantix to explore the response of the users on the Google Play Store towards the application through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results indicate four latent topics in the reviews: two positive evaluations (compliments, appreciation) and two suggestions (plant options, recommendations). We found the users suggested the application to additional plant options and additional features that might help the farmers with their difficulties. In addition, the application is expected to benefit the farmer more by having an early alert of diseases to farmers and providing various substitutes and a list of components for the remedial measures.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.113-124
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• 2024

One of the goals of the Saudi Arabia 2030 vision is to ensure full employment of its citizens. Recruitment of graduates depends on the quality of skills that they may have gained during their study. Hence, the quality of education and ensuring that graduates have sufficient knowledge about the in-demand skills of the market are necessary. However, IT graduates are usually not aware of whether they are suitable for recruitment or not. This study builds a prediction model that can be deployed on the web, where users can input variables to generate predictions. Furthermore, it provides data-driven recommendations of the in-demand skills in the Saudi IT labor market to overcome the unemployment problem. Data were collected from two online job portals: LinkedIn and Bayt.com. Three machine learning algorithms, namely, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes were used to build the model. Furthermore, descriptive and data analysis methods were employed herein to evaluate the existing gap. Results showed that there existed a gap between labor market employers' expectations of Saudi workers and the skills that the workers were equipped with from their educational institutions. Planned collaboration between industry and education providers is required to narrow down this gap.

• Clinical and Experimental Vaccine Research
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• 제12권3호
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• pp.193-208
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• 2023

One of the most significant medical advancements in human history is the development of vaccines. Progress in vaccine development has always been greatly influenced by scientific human innovation. The main objective of vaccine development would be to acquire sufficient evidence of vaccine effectiveness, immunogenicity, safety, and/or quality to support requests for marketing approval. Vaccines are biological products that enhance the body's defenses against infectious diseases. From the first smallpox vaccine to the latest notable coronavirus disease 2019 nasal vaccine, India has come a long way. The development of numerous vaccines, driven by scientific innovation and advancement, combined with researcher's knowledge, has helped to reduce the global burden of disease and mortality rates. The Drugs and Cosmetics Rules of 1945 and the New Drugs and Clinical Trials Rules of 2019 specify the requirements and guidelines for CMC (chemistry, manufacturing, and controls) for all manufactured and imported vaccines, including those against coronavirus infections. This article provides an overview of the regulation pertaining to the development process, registration, and approval procedures for vaccines, particularly in India, along with their brief history.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.21-29
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• 2024

The effective management of damage in tunnels is crucial for ensuring their safety, longevity, and operational efficiency. In this paper, we propose an educational management model tailored specifically for addressing damage in tunnels, utilizing numerical solution techniques. By leveraging advanced computational methods, we aim to develop a comprehensive understanding of the factors contributing to tunnel damage and to establish proactive measures for mitigation and repair. The proposed model integrates principles of tunnel engineering, structural mechanics, and numerical analysis to facilitate a systematic approach to damage assessment, diagnosis, and management. Through the application of numerical solution techniques, such as finite element analysis, we demonstrate the efficacy of the proposed model in simulating various damage scenarios and predicting their impact on tunnel performance. Additionally, the educational component of the model provides valuable insights and training opportunities for tunnel management personnel, empowering them to make informed decisions and implement effective strategies for ensuring the structural integrity and safety of tunnel infrastructure. Overall, the proposed educational management model represents a significant advancement in tunnel management practices, offering a proactive and knowledge-driven approach to addressing damage and enhancing the resilience of tunnel systems.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제91권2호
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• pp.227-238
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• 2024

Sparse regularization methods have proven effective in addressing the ill-posed equations encountered in moving force identification (MFI). However, the complexity of vehicle loads is often ignored in existing studies aiming at enhancing MFI accuracy. To tackle this issue, a double 𝑙₁ regularization method is proposed for MFI based on a response spectrum-based weighted dictionary in this study. Firstly, the relationship between vehicle-induced responses and moving vehicle loads (MVL) is established. The structural responses are then expanded in the frequency domain to obtain the prior knowledge related to MVL and to further construct a response spectrum-based weighted dictionary for MFI with a higher accuracy. Secondly, with the utilization of this weighted dictionary, a double 𝑙₁ regularization framework is presented for identifying the static and dynamic components of MVL by the alternating direction method of multipliers (ADMM) method successively. To assess the performance of the proposed method, two different types of MVL, such as composed of trigonometric functions and driven from a 1/4 bridge-vehicle model, are adopted to conduct numerical simulations. Furthermore, a series of MFI experimental verifications are carried out in laboratory. The results shows that the proposed method's higher accuracy and strong robustness to noises compared with other traditional regularization methods.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.301-319
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• 2022

최근 수십 년 동안 데이터 집약적인 연구 환경에서, 데이터 중심의 연구의 양이 빠르게 증가하고 있으며 주요 연구 재단의 데이터 관리 정책이 변화되어 왔다. 따라서, 연구자들은 연구데이터를 관리하고 공유하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있다. 사서는 데이터 관리 지침, 데이터 큐레이션, 데이터 시각화, 데이터 교육 및 훈련 등 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 이에 따라, 사서는 데이터 서비스에서 전문가의 역할을 맡기 시작했다. 하지만, 데이터사서라는 새로운 전문직의 역할과 핵심 역량은 아직 명확하게 확립되지 않았다. 따라서, 데이터사서에 대한 핵심 역량을 식별할 필요가 있다. 본 연구는 데이터사서 구직에 필요한 핵심 역량을 파악하고자 2017년부터 2021년까지 등록된 95개의 온라인 구인 광고를 바탕으로 채용 정보를 분석했다. 데이터사서의 핵심 역량은 기술, 커뮤니케이션 및 대인 관계, 교육/컨설팅, 서비스, 메타데이터, 도서관 경영, 데이터 큐레이션이었다. 기술 역량은 통계 소프트웨어, 컴퓨터 프로그래밍 활용 역량이 중요했다. 본 연구는 데이터사서의 핵심 역량과 구직에 필요한 요구 사항을 파악하는 기초 자료로서 활용될 수 있고, 현장의 요구를 반영한 교과 과정 개발 및 개정에 활용될 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.103-129
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• 2023

본 연구는 중소기업, 특히 제조업을 중심으로 기술혁신자원의 네트워크 구조를 분석하고 혁신기업과 비혁신기업 간의 차이점을 드러내는 것을 목표로 한다. 우선 전체 기업을 대상으로 연결 중심성, 유동 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하고, 다음으로 CONCOR 분석을 통해 구조적 등위성을 도출하였다. 마지막으로 혁신성과 창출 유무에 따라 구분된 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 형태를 비교 분석하였다. 연구 결과 전체 기업의 기술혁신자원 분석에서 기업가정신과 기업혁신전략이 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 CONCOR 분석결과 중소기업의 혁신자원은 7개의 클러스터로 구성되었으며, 이는 본원적 제품혁신 자원, 경쟁우위 추진 자원, 협력활동 자원, 정보시스템 자원, 혁신 보호 등으로 정의될 수 있다. 마지막으로 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 분석에서는 혁신기업이 경쟁력 강화와 품질 향상에 집중하는 반면, 비혁신기업은 기존 제품과 고객에 더 집중하는 경향을 보였다. 또한, 혁신기업은 8개의 클러스터로 구성되어 있었고, 비혁신기업은 6개의 클러스터로 나타났다. 이는 혁신기업이 자원을 다각적으로 활용하여 구조적 변화와 새로운 가치 창출을 추구하는 반면, 비혁신기업은 보다 안정적인 형태로 기술혁신자원을 운영한다는 것을 시사한다. 본 연구는 중소기업의 기술혁신에 있어서 기업가정신과 기업혁신전략의 중요성을 강조하며, 혁신성을 높이기 위해 내부적 차원에서의 강력한 노력이 필요함을 제시한다. 이러한 발견은 중소기업의 기술혁신을 위한 전략 수립과 정책 개발에 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권5호
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• pp.543-563
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• 2020

본 연구는 초등학교에서 과학적 모델 구성 수업을 적용하는 동안, 두 교사의 수업 실행이 어떻게 변화하였는지 탐색하고, 이러한 변화를 교사의 모델링 PCK 발달 측면에서 이해하고자 하였다. 연구 참여자는 초등학교 5학년 2개 반 학생들과 이들을 가르치는 교사 2명이었고, 과학의 '우리 몸의 구조와 기능' 단원에서 4가지 주제로 총 8차시 동안 모델링 수업을 도입하였다. 자료 분석은 전체 수업 중 교사의 변화를 가장 잘 보여주는 수업 초반(1-2차시)과 수업 후반(7-8차시)을 대상으로 이루어졌으며, 두 교사의 수업 실행 변화 및 이와 연관된 모델링 PCK를 분석하였다. 수업 실행 변화는 GEM cycle의 모델 생성, 평가, 수정 단계에서 각 단계에 할애한 시간과, 피드백의 양 및 피드백의 내용 측면에서 분석되었다. 연구 결과, A교사는 수업 전반에 걸쳐 교사 주도적으로 평가와 수정 단계를 이끌었으며, 수업 초반에 비해 후반에 모델 평가 및 수정 단계에 사용한 시간이 증가하였다. 또한 피드백 측면에서 수업 초반에는 정답 평가 피드백을 사용하였으나, 수업 후반에는 사고 유도 피드백을 사용하는 것으로 피드백의 내용이 변화하였다. 한편, B교사는 수업 초반에는 거의 교사 주도적으로 모델을 평가하고 수정하였으나, 수업 후반에는 메타 인지적 피드백 등 다양한 종류의 피드백을 통해 학생 주도적으로 모델을 평가하고 수정하게 함으로써, 그들이 스스로 지식을 구성하고 모델을 발달시킬 수 있도록 도왔다. 인터뷰 결과, 두 교사의 수업 실행 변화는 여러 가지 모델링 PCK 구성요소의 발달이 바탕이 된 것으로 분석되었다. 또한, 두 교사의 수업 실행 변화 정도가 다르게 나타난 원인을 모델링 PCK에서 탐색한 결과, 두 교사는 모델링 PCK 중에서 교수 지향, 모델링 단계에 대한 이해, 모델링의 가치 인식 정도에서 차이를 보여, 모델링 수업 실행에서 이것의 중요성을 암시한다. 본 연구는 교사의 모델링 수업 실행 변화의 사례를 제공하고, 이와 관련된 모델링 PCK를 밝힘으로써 모델링 수업 개선 방법에 대한 이해 증진에 도움을 줄 수 있을 것이다.