Kim, Mi Hwa;Kim, Woocheol;Kim, Jiyoung;Woo, Heajung;Song, Haelim;Ok, Yeongjeen;Park, Jiwon
Journal of Practical Engineering Education
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v.13
no.3
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pp.545-558
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2021
As the "Partial Amendment to the Vocational Competency Development Act" was passed, and the mandatory refresher training was legislated in March 2020, HRD education institutions has prepared a plan for the improved refresher training to strengthen the competency of vocational training teachers and to improve the quality of refresher training. However, as demand for refresher training is concentrated in partial occupations, it is necessary prepare a separate plan to recognize personal learning as a refresher training for a minority of teachers who are not provided with a training. Therefore, this study aims to identify areas of a minor training occupations that don't exist many participants for a refresher training and to derive ways to recognize their multiple education experiences and participations instead of attending a refresher training. To this end, literature review, analysis of current situation, consultation with stakeholders, and written interviews with experts were conducted. As a result, a minority of training occupations was defined as type 1 and type 2 and ways of the recognition of refresher training for minority of training occupations which embrace various educational types were derived. Lastly, discussions and suggestions on the expansion of the scope of the recognition of refresher training for minority of training occupations were provided.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.26
no.2
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pp.19-36
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2022
The purpose of this study was (a) to identify latent profiles among employed Korean mothers of third graders based on work-family conflict, work-family enrichment, work-parenting conflict, and work-parenting enrichment, (b) to examine the antecedents of profile membership at the individual, family, work, and community levels, and (c) to investigate the differences in the various psychological outcomes across the profiles. The sample of 451 married employed mothers was a subset of data from the 10th Wave of the Panel Study of Korean Children, which was collected in 2017 when the focal child was in the third grade. Our latent profile analysis suggested a three-profile model that comprised enriched (11.91%), moderate (47.85%), and mixed (40.24%) profiles. The significant antecedents of profile membership were subjective health status, the child's adjustment to school, working hours, the community's suitability for childrearing, and satisfaction with community service facilities. Regarding psychological outcomes, the levels of life satisfaction, marital satisfaction, and job satisfaction were higher in the following order: enriched, moderate, and mixed profiles. The levels of depressive symptoms were in the reverse order: mixed, moderate, and enriched profiles. This study contributes to a comprehensive understanding of the literature on work-family interactions by considering various predictors and outcomes at multiple levels.
This paper presents a novel 360-degree video streaming system for large-scale immersive displays and its ongoing implementation. Recent VR systems aim to provide a service for a single viewer on HMD. However, the proposed 360-degree video streaming system enables multiple viewers to explore immersive contents on a large-scale immersive display. The proposed 360-degree video streaming system is being developed in 3 research phases, with the final goal of providing 6DoF. Currently, the phase 1: implementation of the 3DoF 360-degree video streaming system prototype is finished. The implemented prototype employs subpicture-based viewport-dependent streaming technique, and it achieved bit-rate saving of about 80% and decoding speed up of 543% compared to the conventional viewport-independent streaming technique. Additionally, this paper demonstrated the implemented prototype on UCSB AlloSphere, the large-scale instrument for immersive media art exhibition.
Purpose: How to build the attitude on brand is very important, because it affects the positive word of mouth and revisit intention. Brand attachment, brand name, and image congruence play important role on consumer behavior in terms of reinforcing consumers' perception of food service companies and differentiating them from competing brands. Following the planned behavior theory, this paper examines the effect of linking brand attitude to word-of-mouth and revisit intentions in the restaurant sector. Research design, data, and methodology: This paper examines the structural relationship among brand attachment, brand name, image congruence, brand attitude, WOM, and revisit intention. In order to test the purposes of this study, research model and hypotheses were developed. The questionnaire items were modified and used according to the content of this study based on previous studies. All constructs were measured by multiple items tested and developed in the previous research. The study is based on the quantitative method and considered 519 questionnaires fulfilled by customers of restaurants. The data were explored employing the partial least square-structural equation modelling (PLS-SEM). Frequency analysis was conducted to identify the general characteristics of the survey subjects. To measure the reliability and validity of the measurement tools, confirmatory factor analysis was conducted. Structural model analysis was conducted to verify the research model. Result: The findings demonstrate that brand attachment and brand name had positive effects on attitude while image congruence did not have. Also, attitude had positive effect on WOM and revisit intention. Conclusions: This study expands the literature about WOM and revisit intentions. This study expands prior research in a similar field to which the theory of planned behavior (TPB) is applied, and reveals that brand attachment, brand name, and brand image congruence play an important role in developing brand attitude that affect revisit intention and WOM. And provide guidelines on how to enhance competitiveness in the restaurant sector based on understanding of linking brand attitude to customer loyalty and repeat business. By putting into practice these suggestions in the restaurant industry, brands can easily build up their attitude and boost a positive WOM and the intention to revisit.
This study was conducted to explore the acceptance behavior of undergraduate students toward telemedicine, which is temporarily allowed in the COVID-19. We applied social cognitive theory and technology acceptance model in order to reflect the convergence characteristics between medical service and digital technology of telemedicine. Based on these theoretical backgrounds, we investigated perception toward telemedicine and determinants of intention to accept telemedicine. To examine the research model and hypothesis, an online survey was conducted for college students who have not used telemedicine from September 8 to 10, 2021. A total of 184 data were collected, and multiple regression analysis was conducted using the SPSS 28.0 program. The results showed that health technology self-efficacy, usefulness and convenience benefits, social norm, and trust in telemedicine providers had positive effects on intention to accept telemedicine. This study is meaningful in that it selected undergraduate students, who are digital natives, as new targets for telemedicine, and presented the basic direction of strategies to target them.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.5
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pp.189-196
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2022
Skyline query is a scheme for exploring objects that are suitable for user preferences based on multiple attributes of objects. Existing skyline queries return search results as batch processing, but the need for real-time search results has increased with the advent of interactive apps or mobile environments. Online algorithm for Skyline improves the return speed of objects to explore preferred objects in real time. However, the object navigation process requires unnecessary navigation time due to repeated comparative operations. This paper proposes a Pre-processing Online Algorithm for Skyline Query (POA) to eliminate unnecessary search time in Online Algorithm exploration techniques and provide the results of skyline queries in real time. Proposed techniques use the concept of range-limiting to existing Online Algorithm to perform pretreatment and then eliminate repetitive rediscovering regions first. POAs showed improvement in standard distributions, bias distributions, positive correlations, and negative correlations of discrete data sets compared to Online Algorithm. The POAs used in this paper improve navigation performance by minimizing comparison targets for Online Algorithm, which will be a new criterion for rapid service to users in the face of increasing use of mobile devices.
The purpose of this study is to empirically clarify the relationship between the aesthetic experience of visitors and the effect of online exhibitions at museums on the degree of viewing an offline exhibition. For this reason, the attributes of online exhibitions are composed of accessibility, interaction, informativeness, playfulness, etc., and the aesthetic experience is composed of four factors: emotional, communicative, cognitive, and perceptual areas. A survey was conducted to analyze the effect on viewing intention. The results of multiple regression analysis of the questionnaire results revealed that first, the online exhibition service had a partially significant positive(+) effect on the aesthetic experience. It was analyzed that informativity had the greatest effect on the emotional domain of aesthetic experience, playfulness had the greatest impact on the communication and perceptual domains, and access had the greatest impact on the cognitive domain. Second, it was found that online exhibitions had a partially significant positive (+) effect on offline exhibition viewing intention in the order of playfulness, interactivity, and informativity. Third, it was found that aesthetic experiences had a significant positive (+) effect on offline exhibition viewing intention in the order of cognitive, emotional, communication, and perception. In addition, it was confirmed that the aesthetic experience partially mediated the intention to view online and offline exhibitions. We hope that this study will serve as an opportunity to spark academic discussion along with practical implications for inducing online exhibition users to offline exhibitions.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.6
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pp.175-181
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2022
The condition of infrastructure deteriorates as the service life increases. Since most infrastructure in South Korea were intensively built during the period of economic growth, the proportion of outdated infrastructure is rapidly increasing now. Aging of such infrastructure can lead to safety accidents and even human casualties. To prevent these issues in advance, periodic and accurate inspection is essential. For this reason, the need for research to detect various types of damage using computer vision and deep learning is increasingly required in the field of remotely controlled or autonomous inspection. To this end, this study proposed a neural network structure that can detect concrete damage by classifying it into three types. In particular, the proposed neural network can detect them more accurately through a hierarchical learning technique. This neural network was trained with 2,026 damage images and tested with 508 damage images. As a result, we completed an algorithm with average mean intersection over union of 67.04% and F1 score of 52.65%. It is expected that the proposed damage detection algorithm could apply to accurate facility condition diagnosis in the near future.
As COVID-19 has led to a surge in e-commerce Buy Now Pay Later(BNPL) has become preferred choice among millennials. In Korea Coupang followed by Naver Pay offers a deferred payment, aiming to create customer lock-in effect, save credit card processing fee and lay the groundwork for entering into new financial services. However the literature related to the influential factors of customers' usage intention toward a deferred payment is scarce. For the study, a multi-group analysis was carried out to find differences between Naver shopping and Coupang. The results revealed that the important factors that affect a deferred payment adoption were compatibility, impulsive buying tendency in Naver shopping, whereas compatibility, relative advantage, additional value in Coupang(listed in order of most important). In addition, impulsive buying tendency had a positive effect on adoption intention in Naver shopping and on perceived risk in Coupang. The results imply that Naver shopping need to focus on managing delinquency while Coupang should provide sufficient information on how late fees and credit rating downgrade work and try not to make a deferred payment option stand out. In order to increase adoption rate it is recommendable to narrow down target segment of a deferred payment and expand it to a specialized vertical such as travel.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.383-391
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2017
In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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