Kim, Chaehyoung;Lee, Jungho;Woo, Seongphil;So, Younseok;Yi, SeungJae;Lee, Kwang-Jin;Cho, Namkyung;Han, Yeoungmin;Kim, Jin-han
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.23
no.4
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pp.104-111
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2019
Staged combustion cycle engines exhibit higher combustion performance compared with open cycle engines with a gas generator. An advanced research of the staged combustion cycle engine is going on for the next program following the KSLV-II program. Various experiments have been carried out for the technology demonstration model, TDM0A and TDM0B. The experiments on the combustion performance are aimed to understand the engine start condition and combustion characteristics. They also aim to develop the oxidizer-rich pre-burner and the combustor of the staged combustion cycle engine. The engine-shaped model, TDM1A is fabricated based on the experimental data. The combustion experiment of the TDM1A shows that the combustion pressure of the combustor is approximately 91 bar and the turbine rotation is approximately 28,00 rpm. The result is stable and satisfies the development requirements. The present paper reports on the development process and characteristics of engine models from TDM0A to TDM1A.
De-identification is a method by which the remaining information can not be referred to a specific individual by removing the personal information from the data set. As a result, de-identification can lower the exposure risk of personal information that may occur in the process of collecting, processing, storing and distributing information. Although there have been many studies in de-identification algorithms, protection models, and etc., most of them are limited to structured data, and there are relatively few considerations on de-identification of unstructured data. Especially, in the medical field where the unstructured text is frequently used, many people simply remove all personally identifiable information in order to lower the exposure risk of personal information, while admitting the fact that the data utility is lowered accordingly. This study proposes a new method to perform de-identification by applying the k-anonymity protection model targeting unstructured text in the medical field in which de-identification is mandatory because privacy protection issues are more critical in comparison to other fields. Also, the goal of this study is to propose a new utility metric so that people can comprehend de-identified data set utility intuitively. Therefore, if the result of this research is applied to various industrial fields where unstructured text is used, we expect that we can increase the utility of the unstructured text which contains personal information.
This article purposes to define archival justice and suggest democratic modeling of the archive on the Truth and Reconciliation Committee (TRC), which is focused on victims of state violence. These purposes come from critical mind that the absence of framework of the records management for collective memory would cause incorporation of TRC archives into mainstream archives systems in which voices of victims have been marginalized. This article intends to expand theoretical prospects of documentation of past affairs through applying humanistic and theoretical frameworks differently from institutional and policy approaches on restoration of collective memory. In order to do this, this article first considers archival justice as archives building in which state violence' victims are pivotal and then extracts theoretical frameworks for building the archives based on archival justice from recent discourses of post-colonial archives and community archives. As the next step, it criticizes current conditions of TRC archives in Korea on the basis of extracted theoretical frames and finally suggests realistic models in which each theoretical frame could be applied effectively into TRC archives that is focused on victims.
Adsorption equilibrium and intraparticle diffusion characteristics of benzene, toluene, and xylene vapors on activated carbon and zeolite 13X were investigated. Static adsorption experiments were carried out under the pressure range of 0.01~0.07 bar while changing the adsorption temperature to 293.15 K, 303.15 K, and 313.15 K, respectively. Adsorption equilibrium was analyzed by Langmuir, Freundlich and Toth models. The adsorption energy was 5.26~31.0 kJ/mol representing physical adsorption characteristics. The maximum adsorption capacity on activated carbon was the largest for benzene, and the smallest for xylene. Toluene was in between. In the case of zeolite 13X, the maximum adsorption capacity was the largest for xylene, and the smallest for benzene as opposed to activated carbon. The effective diffusion coefficients of gas adsorbate were measured to be about $10^{-5}{\sim}10^{-4}cm^2/s$, and increased with temperature. As the pressure increased, the effective diffusion coefficients were decreased. The dependence of effective diffusion coefficients on temperature and pressure was greater in zeolite 13X particles than in activated carbon. Therefore, it is necessary to express the diffusion coefficients as a function of pressure in order to predict the precise dynamic behavior of the adsorption process using zeolite 13X where the pressure fluctuation occurs abruptly.
This study examines the types of strategic alliances formed between terrestrial broadcasters and content start-ups, their resource inter-dependence and the dynamic evolution of their relationship through a case study of KBS Labs, a strategic alliance between KBS and content start-ups. Mergers, acquisitions and strategic alliances sought by large media companies or strategic alliances made only between disparate providers in broadcasting and telecommunications industries are now actively pursued by traditional media and start-ups. The alliances between traditional media and start-ups are beneficial to both parties: traditional media can quickly implement start-ups' innovative ideas and business models and start-ups can tap into not only vast amounts of content being created by or in the archives of traditional media but also their capital, office space and reputation. Therefore, the case study of KBS Labs will help draw out important implications for motivating strategic alliances between traditional media and start-ups. To this end, the resource-based view and the evolutionary theory of the firm are adopted to explore the characteristics and development process of the KBS Labs business.
The purpose of this study is to deliver both market-practical and civil-centric political implication for sharing economy by investigating the nature of consumer-adoption for car-sharing service. With the global interest and market proliferation of the sharing economy, various service models for sharing idle resources have also been released in Korea. Particularly, in case of car sharing service, public - private partnership projects are spreading rapidly in various local governments including Seoul, along with the growing demand for alternative transportation system centering on the urban area. This study conducted an empirical study on the process of accepting the car sharing service by analyzing the data collected from users of the car sharing service "Sharing Car(Nanum Car)" of Seoul Metropolitan Government. A survey was conducted on 281 users in their twenties who are in the age of main use among the experienced users of the "Sharing Car(NaNum)" residing in Seoul. The result of analysis on the relationship between these users' perceived value and intention to use the vehicle sharing service would provide implications for establishing consumer(citizen)-centeric policies as well as market implications.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.5
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pp.803-812
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2021
This study explored the concept of artificial intelligence and the problem-solving process that can be explained through literature research. Through this study, the educational meaning and application plan of artificial intelligence that can be explained were presented. XAI education is a human-centered artificial intelligence education that deals with human-related artificial intelligence problems, and students can cultivate problem-solving skills. In addition, through algorithmic education, it is possible to understand the principles of artificial intelligence, explain artificial intelligence models related to real-life problem situations, and expand to the field of application of artificial intelligence. In order for such XAI education to be applied in elementary schools, examples related to real world must be used, and it is recommended to utilize those that the algorithm itself has interpretability. In addition, various teaching and learning methods and tools should be used for understanding to move toward explanation. Ahead of the introduction of artificial intelligence in the revised curriculum in 2022, we hope that this study will be meaningfully used as the basis for actual classes.
This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.
Jeon, Hee Jin;Song, Hye Sun;Lee, Ji Hyun;Park, Kiho;Choi, Kee-Hong;Seo, Dong Gi
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.5
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pp.313-326
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2021
This study was to introduce ecological momentary assessment and show how to apply it to real-world research. As preliminary study for sustainable development, the result explained growth model using senior's longitudinal data and suitability of multi-level model in EMA data with regression analysis. The total variance of dependent variable was determined through a base model with only intercept and approximately 47% of total variance was caused by individual differences and 53% by time point differences. Second model was used to verified that each individual has a different effect on the senior vitality and effect on time was not significant. This is because it is the result of a preliminary stage where treatment is not involved and there is no significant change in process of collecting EMA data without external intervention. Third model that add gender as an independent variable showed significant change in both time and gender. Finally compared the PRD for each model and found models that without gender variables fit the data more effectively. This suggests that studies dealing with longitudinal data such as EMA data should adopt multi-level model that can measure individual characteristics, taking into account respondents' time and context.
This study is a study on how much organizational leadership influences customer orientation so that it can secure and maintain a continuous competitive advantage in the rapidly changing environment of corporate management and public organizations. it was approached through theoretical consideration of pygmalion leadership. The purpose of this study is as follows. First, a conceptual definition of the three research variables of pygmalion leadership and its constituent atmosphere, feedback, and output is given. Second, the casual relationship between the conceptually defined three research variables of pygmalion leadership and self-efficacy and organizational commitment was verified. Third, the casual relationship was verified on the extent to which pygmalion leadership influences customer orientation through self-efficacy and organizational commitment, which are parameters. Fourth, through the verification result of the casual relationship between the research variables constituting the research model of this study. It was intended to present an implication. In addition, the significance of direct causal relationships between the research variables of pygmalion leadership, mediating variables, and dependent variables, which constitute the verified research models was verified, and the results of hypothesis testing were presented, and the academic and practical implications of the results of this study were presented.
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