최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.
Oh, Mi Ae;Park, Chanmin;Lee, Yeon Jeong;Hong, Minha;Han, Ju Hee;Oh, Soo Hyun;Park, Jun Heon;Bahn, Geon Ho
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제30권3호
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pp.100-108
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2019
Objectives: Adolescence involves a number of developmental processes, as well as unique psychological characteristics and behaviors. An increased rate of internet and game addictions, school violence, and suicide may either represent aspects of adolescence or a psychopathological phenomenon. There is an urgent need to develop software programs that can prevent and resolve adolescent behavioral problems. We applied the mentalization theory to interpret and find solutions for problems faced by adolescent characters in literature. Methods: In Joan Rowling's novel "Casual Vacancy," Sukhvinder is a girl with problems representative of those encountered by modern adolescents; she is a victim of bullying and engages in self-mutilation. We targeted her problematic behaviors as representative of a prementalized state. Results: Born into an upper-class English family with Pakistani origins, Sukhvinder, unlike her siblings, fails her parents' expectations. Whenever she faces a psychological crisis, she regresses into the teleological mode (the most primitive pre-mentalization stage) and regains her sense of self by cutting herself. After her friend's suicide, however, she begins to communicate with her parents and moves toward mentalization. Conclusion: By analyzing Sukhvinder's behavior, we assessed patterns of attachment, empathy, and mentalization, and identified corrective approaches for problematic behaviors. We believe that the presented interpretation may serve as a foundation for the development of models for understanding adolescent deviant behaviors.
Nazari, Behzad;Hussin, AB Razak Bin Che;Niknejad, Naghmeh
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.79-89
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2021
Electronic learning (e-learning) empowers the higher education in providing sustainable instruction during the infrequent circumstance when the wide-spreading disastrous challenge of the COVID-19 results in the closure of various sectors in the society. During this time, e-learning serves the levels of the education sector such as higher education well by delivering and receiving materials from distance with respect to movement restrictions imposed by the government, for example the Movement Control Order (MCO) in Malaysia. In this qualitative survey, the existing e-learning challenges and the recommended solutions to the problems from the senior lecturers' perspectives were collected through an online open-ended questionnaire. A number of five senior lecturers out of eight at the Universiti Teknologi Malaysia (UTM) answered the questionnaire. The UTM has been capable of providing e-learning courses for all of its lecturers and students during the closure of higher education institutions owing to the pernicious health conditions stemmed from the crisis of the COVID-19. The major existing challenges found in the e-learning program at the UTM and the suggested solutions to address them are listed and the main themes are illustrated in the word cloud format using the NVivo software. In the end, the conclusion is paragraphed and the future work is proposed. Overall, the purpose of this study is to address the e-learning challenges and to prepare a list of recommendations that can serve as solutions from the standpoint of the UTM senior lecturers during the MCO in Malaysia.
현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.54-65
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2021
The movement control order and shutting down educational institution in Saudi Arabia has jeopardized the teaching and learning process. Education was shifted to distance learning in order to avoid any academic loss. In the middle of the Covid-19 crisis, there is a need to assess the full image of e-learning in Saudi Arabia. To investigate student and teachers' perception and acceptance, parents' attitudes and believes about distance education are the main goals of the study. The mix-method research design was employed to collect data. Three surveys were distributed to 100 students and 50 teachers and 50 parents from different educational institutions in Saudi Arabia, while semi-structured interviews were conducted with 10 parents. Random stratified and convenient sampling methods were adopted. Both descriptive and content analysis was conducted using SPSS25.0 and NVIVO software for quantitative and qualitative data accordingly. The findings showed that students are comfortable with remote education and are receiving enough support from schools and instructors but they think online education can't replace conventional face-to-face learning. Moreover, the results showed that teachers are having challenges in preparing online classes because of the development of conducting online classes and the lack of training. However, parents showed negative attitudes regarding the benefits and values of remote education and preferred conventional learning styles in elementary schools. Parents tended to reject and resist distance learning for several reasons: professional knowledge and lack of time to support their young kids in online classes, the shortcomings of e-learning, young children's inadequate self-regulation. Saudi parents are neither trained nor ready to use e-learning. The study provided suggestion and implications for teacher education and policymakers.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases were first reported in December 2019, in China, and an increasing number of cases have since been detected all over the world. The purpose of this study was to collect significant news media reports on food services during the COVID-19 crisis and identify public communication and significant concerns regarding COVID-19 for suggesting future directions for the food industry and services. SUBJECTS/METHODS: News articles pertaining to food services were extracted from the home pages of major news media websites such as BBC, CNN, and Fox News between March 2020 and February 2021. The retrieved data was sorted and analyzed using Python software. RESULTS: The results of text analytics were presented in the format of the topic label and category for individual topics. The food and health category presented the effects of the COVID-19 pandemic on food and health, such as an increase in delivery services. The policy category was indicative of a change in government policy. The lifestyle change category addressed topics such as an increase in social media usage. CONCLUSIONS: This study is the first to analyze major news media (i.e., BBC, CNN, and Fox News) data related to food services in the context of the COVID-19 pandemic. Text analytics research on the food services domain revealed different categories such as food and health, policy, and lifestyle change. Therefore, this study contributes to the body of knowledge on food services research, through the use of text analytics to elicit findings from media sources.
Khalid, Shahzaib;Syed, Muhammad Shehram Shah;Saba, Erum;Pirzada, Nasrullah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.175-181
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2022
COVID-19 is an acute respiratory syndrome that affects the host's breathing and respiratory system. The novel disease's first case was reported in 2019 and has created a state of emergency in the whole world and declared a global pandemic within months after the first case. The disease created elements of socioeconomic crisis globally. The emergency has made it imperative for professionals to take the necessary measures to make early diagnoses of the disease. The conventional diagnosis for COVID-19 is through Polymerase Chain Reaction (PCR) testing. However, in a lot of rural societies, these tests are not available or take a lot of time to provide results. Hence, we propose a COVID-19 classification system by means of machine learning and transfer learning models. The proposed approach identifies individuals with COVID-19 and distinguishes them from those who are healthy with the help of Deep Visual Embeddings (DVE). Five state-of-the-art models: VGG-19, ResNet50, Inceptionv3, MobileNetv3, and EfficientNetB7, were used in this study along with five different pooling schemes to perform deep feature extraction. In addition, the features are normalized using standard scaling, and 4-fold cross-validation is used to validate the performance over multiple versions of the validation data. The best results of 88.86% UAR, 88.27% Specificity, 89.44% Sensitivity, 88.62% Accuracy, 89.06% Precision, and 87.52% F1-score were obtained using ResNet-50 with Average Pooling and Logistic regression with class weight as the classifier.
세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로의 가치를 검증하였다.
최근 세계 경제가 금융위기로부터 회복되기 시작하면서 전 세계적으로 초고층 건축공사 프로젝트가 증가하는 추세에 있다. 수직 리프트 양중은 리프트 양중 장비 대수의 제약으로 인해 초고층 건축공사 프로젝트에 있어서 전체 프로젝트의 생산성 측면에서 매우 중요한 요소이다. 특히 건물 높이가 400m 이상 되는 초고층 건축공사에서는, 리프트의 최대 운행높이로 인해 환승운영방식의 리프트 양중이 필수적이다. 환승운영방식 리프트 양중에서의 환승층 지정은 자원들의 양중 시간 단축에 많은 영향을 미친다. 본 연구에서는 AnyLogic 프로그램을 통한 이산사건 시뮬레이션 모델 구축 및 OptQuest 최적화 프로그램을 통한 메타휴리스틱 방식의 최적해 탐색으로 오전 출근시간대의 작업원 양중 시 환승층 최적화를 위한 방법을 제안하였다. 중간층을 환승층으로 지정했을 때와 비교한 결과, 최적 환승층을 지정했을 때 작업자들의 전체 양중시간이 상당히 단축되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안하는 도구를 사용 시 초고층 건축공사 프로젝트에서 작업원들의 가용 작업시간 증가를 통한 비용 절감 및 프로젝트 공기 단축이 가능할 것으로 예상된다.
The purpose of this study lies in examining how knowledge management was applied to PMI(Post Merger Integration) in bank merger. Individuals and organizations in Korea have experienced a lot of changes since the 1997 foreign exchange crisis. In such a situation, individuals came to think the only thing to rely on was personal knowledge. Since organizations had to lay off workers in order of their birth year, not based on whether or not individuals had the knowledge necessary for the organizations, they needed to have such a system that could use their explicit knowledge and even outside knowledge or customers' knowledge as IT developed by changing individuals' tacit knowledge into explicit knowledge as needed in order to continue to maintain their competitiveness and for their own development. Thus, each firm started to pitch for the introduction of knowledge management. Individuals started to store their own experience and knowledge in their homepages or blogs. It was Woori Bank, the merged bank of Hanil Bank and Commercial Bank of Korea, that introduced the knowledge management system and Shared Service Center, in which knowledge creation is available, for the first time in the banking business. Its previous name was Hanbit Bank. Hanbit Bank wanted to construct an advanced bank system, bringing in their chief information officer(CIO) from a foreign bank and introducing an IT software used in Spanish banks to adjust all banking processes to it. However, they could not help giving up the plan in the middle of the road since there was a great difference between Spain and Korea in the financial system and more than 30% of software package had to be changed. In this situation, PMI was delayed, and customer inconvenience continued, which made the integration of organizational cultures slow down. As a breakthrough in this situation, knowledge management was introduced. To integrate knowledge of two organizations in the process of PMI is an important job for all merger candidates. This study aims at presenting the successful results from using knowledge management as a means to PMI ahead of other financial institutions so they can apply them to their organizations. PMI was not achieved properly after the two banks had been merged as Hanbit, but entering the era of Woori Bank, workers were integrated under one standard organization following the organizational and knowledge integration, and knowledge management was introduced for an efficient sharing of knowledge among members. A great number of mergers have occurred up to now, but Woori Bank is the first case that used knowledge management as a means to both PMI and competitiveness enhancement. Probably it was an appropriate time when Woori Bank introduced knowledge management as it was organized. Since Hanil Bank and Commercial Bank of Korea had not introduced knowledge management until then, it could use knowledge management as a means to PMI. Using knowledge management, it could create a new organizational culture and increase competitiveness in the banking industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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