Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.1
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pp.51-59
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2020
Although social interest is high in relation to the provision of disease codes to games, it is still insufficient to identify the damages caused by games. The purpose of this study is to examine the research trends related to game using of preschoolers to understand the implications of the precedent researches. According to the purpose, the research period, contents, types, data collection, statistical analysis, research/investigation subjects, and academic fields of the precedent researches were examined. The subject were 69 articles published in Korea from 2010 to 2019. As a result, first, a large number of researches related to preschoolers' game using were conducted in 2010-2011, 2014-2016, and the number has decreased sharply since 2017. Second, the contents of the study were mainly about the negative influences of the game and the program development. Third, quantitative and qualitative researches were conducted evenly. Fourth, the data collection methods was mostly questionnaire and other survey methods, and statistical analysis was mostly descriptive statistics, difference verification, and regression analysis. Fifth, the study subjects were focused on preschoolers, and there were many indirect investigation through parents and teachers. Sixth, the academic fields were largely divided into educational and game fields, and there was a distinct difference in the trend of research topics between the fields. Based on the results, this study aimed to provide basic information and data that can be the basis for further research on the game using and to suggest directions for future research.
Due to social and cultural changes and the growth of aging people living as a single because of aging, lonely deaths are steadily increasing, and each local government has begun to define them as a social problem. The legal basis began to be established. In order to explore policy measures to prevent lonely deaths, this study examined cases of lonely death prevention policies using smart digital information technology (AI, IOT), which is being promoted by Daegu Metropolitan City to promote non-face-to-face policies to prevent lonely deaths. Policies related to lonely deaths are divided into two axes: lonely death prevention projects and post-excavation support projects. In order to operate these businesses efficiently, the provision of non-face-to-face services through artificial intelligence and the Internet of Things is recognized as a new service delivery system, so the importance and necessity of non-face-to-face services is increasing. It is time that multifaceted changes and preparations are needed, such as establishing a system to expand the non-face-to-face industry at the national level. In order to respond to another national disaster situation in the future, the non-face-to-face smart care system is being expanded in various welfare policies such as preventing lonely deaths. It will have to be activated.
This paper presents some comparisons between Cournot-Nash and Stackelberg game in bi-level program, composed of both upper level program and lower level one. The upper level can be formulated to optimize a specific objective function, while the lower formulated to express travelers' behavior patterns corresponding to the design parameter of upper level problem. This kind of hi-level program is to determine a design parameter, which leads the road network to an optimal state. Bi-level program includes traffic signal control, traffic information provision, congestion charge and new transportation mode introduction as well as road expansion. From the view point of game theory, many existing algorithms for bi-level program such as IOA (Iterative Optimization Assignment) or IEA (Iterative Estimation Assignment) belong to Cournot-Nash game. But sensitivity-based algorithms belongs to Stackelberg one because they consider the reaction of the lower level program. These two game models would be compared by using an example network and show some results that there is no superiority between the models in deterministic case, but in stochastic case Stackelberg approach is better than that of Cournot-Nash one as we expect.
This study was to examine music preferences of school-aged cochlear implant(CI) recipients in comparison with normal hearing(NH) children. Participants were 12 CI recipients and 155 NH children. CI children were recruited from a hospital in Seoul and they had cochlear implants for longer than two years(M = 4.7). NH children were randomly sampled. All participants were asked to respond to a questionnaire and rate their music preferences. The results showed that while 58.33% of CI recipients preferred child voices, 71.61% of NH children preferred adult voices. For preferred frequency range, both of CI and NH groups preferred higher frequency. With regard to preferred musical styles, while CI children gave the highest rating(M = 3.58) to Korean folk songs on the 5-point Likert scale, popular music and TV and soundtrack music were found to be the highest-rated styles(M = 3.83) for NH children. These results indicate that self-rated music preferences of CI recipients may be affected by a musical environment that these children have experienced. The results also implies that the provision of appropriate musical input and experiences would significantly affect future music preferences and appreciation of CI children. Providing useful information about music preferences of CI recipients in comparison with NH children, this study has significant implications for further studies on this population.
Collaborative filtering systems have problems involving sparsity and the provision of recommendations by making correlations between only two users' preferences. These systems recommend items based only on the preferences without taking in to account the contents of the items. As a result, the accuracy of recommendations depends on the data from user-rated items. When users rate items, it can be expected that not all users ran do so earnestly. This brings down the accuracy of recommendations. This paper proposes a collaborative recommendation method for extracting typical group preferences using user-item matrix optimization and user profiles in collaborative tittering systems. The method excludes unproven users by using entropy based on data from user-rated items and groups users into clusters after generating user profiles, and then extracts typical group preferences. The proposed method generates collaborative user profiles by using association word mining to reflect contents as well as preferences of items and groups users into clusters based on the profiles by using the vector space model and the K-means algorithm. To compensate for the shortcoming of providing recommendations using correlations between only two user preferences, the proposed method extracts typical preferences of groups using the entropy theory The typical preferences are extracted by combining user entropies with item preferences. The recommender system using typical group preferences solves the problem caused by recommendations based on preferences rated incorrectly by users and reduces time for retrieving the most similar users in groups.
Jung, Se Hoon;Shin, Chang Sun;Cho, Young Yun;Park, Jang Woo;Park, Myung Hye;Kim, Young Hyun;Lee, Seung Bae;Sim, Chun Bo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.10
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pp.465-472
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2017
In the past, researchers mainly used the supervised learning technique of machine learning to analyze power data and investigated the identification of patterns through the data mining technique. Data analysis research, however, faces its limitations with the old data classification and analysis techniques today when the size of electric power data has increased with the possible real-time provision of data. This study thus set out to propose a clustering architecture to analyze large-sized electric power data. The clustering process proposed in the study supplements the K-means algorithm, an unsupervised learning technique, for its problems and is capable of automating the entire process from the collection of electric power data to their analysis. In the present study, power data were categorized and analyzed in total three levels, which include the row data level, clustering level, and user interface level. In addition, the investigator identified K, the ideal number of clusters, based on principal component analysis and normal distribution and proposed an altered K-means algorithm to reduce data that would be categorized as ideal points in order to increase the efficiency of clustering.
Career guidance refers to services intended to assist students to make educational and occupational choices and to manage their careers. Young students, specially enrolled in vocational high schools, need programs to help them make transitions to the working world and to re-engage with further learning, and career guidance needs to be part of such programs. Teachers assume the critical roles in planning and organizing the career guidance programs in vocational high schools. The program includes career information provision, assessment and self-assessment tools, career counseling, work search, etc. In this study, we developed a research model based upon TRA(theory of reasoned action) developed by Ajzen and Fishbein to investigate the factors influencing the intention to provide career guidance services to students in vocational high schools. Based on 155 survey responses from vocational high school teachers, we show that attitude and subjective norm motivate teachers to provide career guidance services, and that attitude toward career guidance is directly influenced by self-efficacy for career guidance and burden from extra work. It was also confirmed that facilitating condition is the antecedent of self-efficacy. But contrary to our expectation, self-efficacy for career guidance has no significant effect on the intention for providing career guidance services at 5% significance level. In light of these findings, implications for theory and practice are discussed.
Smart City Technology, which is significant in the era of the 4th industrial revolution, greatly increases the efficiency and productivity of cities nowadays. The purpose of this study is to present a strategic approach for industrial revitalization and overseas export by analyzing the current status of smart city-related companies and discovering high-priority smart city technologies. To this end, the smart city theory and ASEAN smart city were reviewed through prior research, and a survey of companies with domestic smart city technology was conducted. As a result of the survey, it is revealed that companies with smart city technology in Korea are highly willing to export to ASEAN countries. There is a strong desire to export the following technologies: construction, traffic, green·energy, etc. And there was a high willingness to export the following services: IoT, platform, AI, etc. The following solutions have been proposed as solutions to Strategic Plans to Promote the Export: 1) Deregulation and incentives, 2) Global human resource development, 3) Information provision and strengthening of local networks, 4) Financial and public relations support.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.60-66
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2020
This paper presents a method for improving the selection of boundary areas suitable for Korea's situation based on domestic and foreign case studies on the establishment of boundary areas to protect people and the environment from chemical substances in response to chemical accidents and chemical terrorism. Currently, various related ministries are divided into hot zones, warm zones, and cold zones in common, but in specific areas, they are used in different ways in terms of terminology utilization. Therefore, it was suggested that the boundary areas be divided into four zones: hot zone, warm zone, cold zone, and safety zone. In addition, the terms warm zone and safety zone should be re-established. The existing ERPG acute exposure standard does not take into account various exposure times. Therefore, it is unsuitable for long-term exposure, so the priority of application should be AEGL, ERPG, PAC, and IDLHs. The CARIS information provision method is classified into substances that can or cannot be diffused or classified as indoor leaks. In addition, the wind direction trust line and the ERG's initial separation distance and protective action distance are expressed together so that they can be used for accident responses.
Conventional methods for collecting origin-destination trips have been mainly relied on the surveys of home or roadside interview. However, the methods tend to be costly, labor intensive and time disruptive to the trip makers, thus the methods are not considered suitable for Planning applications such as routing guidance, arterial management and information Provision, as the parts of deployments in Intelligent Transport Systems Motivated by the problems, more economic ways to estimate origin-destination trip tables have been studied since the late 1970s. Some of them, which have been estimating O-D table from link traffic counts are generally Entropy maximizing, Maximum likelihood, Generalized least squares(GLS), and Bayesian inference estimation etc. In the Paper, with user equilibrium constraint we formulate GLS problem for estimating O-D trips and develop a solution a1gorithm by using Genetic Algorithm, which has been known as a g1oba1 searching technique. For the purpose of evaluating the method, we apply it to Seoul inner ringroad and compare it with gradient method proposed by Spiess(1990). From the resu1ts we fond that the method developed in the Paper is superior to other.
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