Oh, Seunghyun;Kim, Jungwook;Chae, Myung-Byung;Bae, Younghye;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.20
no.3
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pp.210-218
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2018
It is very important to analyze water balance in the mountain wetland for the sustainable management of the wetland. In this study, the SWAT model was used to analyze the water balance of Janggun wetland located in Geumjeong mountain of Gyungnam province, Korea. The data such as rainfall and water level measured in Janggun wetland were used for water balance analysis and from the analysis we have known that the rainfall of 10mm within 8 days is required for maintaining an appropriate water level in Janggun wetland. Also, water balance analysis in the wetland for the period of 2009 to 2017 was performed by using hydro-meteorological data obtained from Yangsan weather station which is located around Janggun wetland. From the analysis results, we have known that the amount of rainfall was relatively small in 2010, 2012 and 2015 and water shortage was occurred in the wetland. Especially, water shortage was occurred during the summer that we had intensive rainfall for very short time and faster removal of the runoff from the wetland. Therefore, we may need extend water courses from a wetland watershed to the wetland for preventing land-forming of the wetland and also store water by banking up the wetland for preventing the decrease of water level in the wetland.
The recommendation system automatically provides the predicted items which are expected to be purchased by analyzing the previous customer behaviors. This recommendation system has been applied to many e-commerce businesses, and it is generating positive effects on user convenience as well as the company's revenue. However, there are several limitations of the existing recommendation systems. They do not reflect specific criteria for evaluating products or the factors that affect customer buying decisions. Thus, our research proposes a collaborative recommendation model algorithm that utilizes each customer's online product reviews. This study deploys topic modeling method for customer opinion mining. Also, it adopts a kernel-based machine learning concept by selecting kernels explaining individual similarities in accordance with customers' purchase history and online reviews. Our study further applies a multiple kernel learning algorithm to integrate the kernelsinto a combined model for predicting the product ratings, and it verifies its validity with a data set (including purchased item, product rating, and online review) of BestBuy, an online consumer electronics store. This study theoretically implicates by suggesting a new method for the online recommendation system, i.e., a collaborative recommendation method using topic modeling and kernel-based learning.
This research would research about discount store's service quality of Korean and Chinese consumers' recognition and importance of commitment dimensions. Also, research about differences between word of mouth intention and relationship retention intention. Results of hypothesis are as follow. First, for service quality dimension that has effect on normative commitment, service quality dimension has positive effect over normative commitment especially in tangibility, reliability and responsiveness. Second, for service quality dimension that has effect on affective commitment, among dimensions, except tangibility, reliability, responsiveness, assurance and empathy have positive effect over affective commitment. Third, for service quality dimension that has effect on continuous commitment, among dimensions, tangibility and reliability have positive effect over continuous commitment. Fourth, for relationship between dimensions of commitment, affective commitment has positive effect over normative commitment while continuous commitment has positive effect over affective commitment. Fifth, dimensions of commitment has effect over relationship performance variables that are relationship retention intention and word of mouth intention.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.404-411
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2019
In this study, the HEC-HMS was applied to determine rainfall-runoff processes for the Gokgyuchun basin. Several sub-basins have large-scale reservoirs for agricultural needs and they store large amounts of initial runoff. Three infiltration methods were implemented to reflect the effect of initial loss by reservoirs: 'SCS-CN'(Scheme I), 'SCS-CN' with simple surface method(Scheme II), and 'Initial and Constant rate'(Scheme III). Modeling processes include incorporating three different methods for loss due to infiltration, Clark's UH model for transformation, exponential recession model for baseflow, and Muskingum model for channel routing. The parameters were calibrated using an optimization technique with trial and error method. Performance measures, such as NSE, RAR, and PBIAS, were adopted to aid in the calibration processes. The model performance for those methods was evaluated at Gangcheong station, which is the outlet of study site. Good accuracy in predicting runoff volume and peak flow, and peak time was obtained using the Scheme II and III, considering the initial loss, whereas Scheme I showed low reliability for storms. Scheme III did not show good matches between observed and simulated values for storms with multi peaks. Conclusively, Scheme II provided better results for both single and multi-peak storms. The results of this study can provide a useful tool for decision makers to determine master plans for regional flood control management.
It's needed for the archivists to design a flexible and stable ERMS(Electronic Records Management System) which can ingest and store records through a consistent way and let users search and use records easily what they want. The basis of the design for ERMS are the conceptual composition and the logical and physical structure of the records when they are stored and managed in the ERMS. This paper explains the process of defining components and designing structure of electronic records using 3-layered approaches which consist of conceptual, logical and physical layer and shows advantages of this approaches. After benchmarking the information models of OAIS which is a reference model for the long-term preservation of digital information objects, this paper applies the model of AIP to a record as a 'Record AIP' and discusses the composition and structure of it. It's a critical task to identify mandatory or optional metadata groups which consists of the 'Record AIP's in the conceptual layer. This paper emphases that the metadata group related to services for the record information to users is required as a result of benchmarking OAIS information models. Various issues about the structure of 'Record AIP's are discussed according to the kind of preservation strategy such as migration or emulation and whether the encapsulation of records is required or not in the logical layer.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.6
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pp.127-138
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2019
The data response speed is a critical issue of cloud services because it directly related to the user experience. As such, the in-memory database is widely adopted in many cloud-based applications for achieving fast data response. However, the current implementation of the in-memory database is mostly based on the linked list-based hash table which cannot guarantee the constant data response time. Thus, cuckoo hashing was introduced as an alternative solution, however, there is a disadvantage that only half of the allocated memory can be used for storing data. Subsequently, bucketized cuckoo hashing (BCH) improved the performance of cuckoo hashing in terms of memory efficiency but still cannot overcome the limitation that the insert overhead. In this paper, we propose a data management solution called Wall Cuckoo which aims to improve not only the insert performance but also lookup performance of BCH. The key idea of Wall Cuckoo is that separates the data among a bucket according to the different hash function be used. By doing so, the searching range among the bucket is narrowed down, thereby the amount of slot accesses required for the data lookup can be reduced. At the same time, the insert performance will be improved because the insert is following up the operation of the lookup. According to analysis, the expected value of slot access required for our Wall Cuckoo is less than that of BCH. We conducted experiments to show that Wall Cuckoo outperforms the BCH and Sorting Cuckoo in terms of the amount of slot access in lookup and insert operations and in different load factor (i.e., 10%-95%).
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.321-327
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2019
This study aims to investigate the transition of the game rating system in Korea and to search for problems and improvement measures in the era of IARC game grade review. IARC(International Age Rating Coalition) is an International Classification Alliance, with 37 member organizations from 6 countries. In addition, IARC grants participating store-fronts autonomy to review game ratings. The method of deliberating games in Korea is proceeding with direct review by rating system and deliberation by IARC's own classification system. The problem of the rating system of the game is that the civilian becomes the subject, it relies on the questionnaire, and its side effects are caused by its own classification system. IARC guidelines can be developed to improve the game rating system, education on penalties and ratings for game developers, and management of participating front-stores. In conclusion, it may be dangerous to delegate rating authority to open market, and it is necessary to construct a discussion forum for ratings, including government and industry, game developers, users, and parents of under-age gamers. It is necessary to create a rating system for the game environment in Korea.
The quality of medical care can be defined as four types such as effectiveness, efficiency, adequacy, and scientific-technical quality. For the management of scientific-technical aspects, medical institutions annually disseminate the latest knowledge in the form of conservative education. However, there is an obvious limit to the fact that the latest knowledge is distributed quickly enough to the clinical site with only one-time conservative education. If intelligent information processing technologies such as big data and artificial intelligence are applied to the medical field, they can overcome the limitations of having to conduct research with only a small amount of information. In this paper, we construct databases on which the existing medicine prescription adaptations can be extended. To do this, we collect, store, manage, and analyze information related to oriental medicine at domestic and abroad Journals. We design a processing and analysis technique for oriental medicine evidence research data for the construction of a database of oriental medicine prescription extended adaption. Results can be used as a basic content of evidence-based medicine prescription information in the oriental medicine-related decision support services.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.9
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pp.305-316
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2022
With the flood of digital data owing to the Internet of Things and big data, cloud service providers that process and store vast amount of data from multiple users can apply duplicate data elimination technique for efficient data management. The user experience can be improved as the notion of edge computing paradigm is introduced as an extension of the cloud computing to improve problems such as network congestion to a central cloud server and reduced computational efficiency. However, the addition of a new edge device that is not entirely reliable in the edge computing may cause increase in the computational complexity for additional cryptographic operations to preserve data privacy in duplicate identification and elimination process. In this paper, we propose an efficiency-improved duplicate data elimination protocol while preserving data privacy with an optimized user-edge-cloud communication framework by utilizing a trusted execution environment. Direct sharing of secret information between the user and the central cloud server can minimize the computational complexity in edge devices and enables the use of efficient encryption algorithms at the side of cloud service providers. Users also improve the user experience by offloading data to edge devices, enabling duplicate elimination and independent activity. Through experiments, efficiency of the proposed scheme has been analyzed such as up to 78x improvements in computation during data outsourcing process compared to the previous study which does not exploit trusted execution environment in edge computing architecture.
This study differentiated it from previous studies by selecting Chinese lifestyle shops in the current situation where lifestyle shops are rapidly emerging due to the increase in single-person households in China and changes in consumption patterns. The purpose of this study is to present basic data for establishing VMD strategies for domestic lifestyle shops wishing to enter China through the analysis of the characteristics of VMD elements. The results of this study are as follows.The research results are as follows. In the display elements of the VMD of Chinese lifestyle shops-GAROSU, CH'IN, and Nome, the appliances and props used differentiated shapes and materials according to the product concept and design. There seemed to be a difference depending on the concept of the lifestyle shop. Also, there were differences in the form of VP and the presentation method of PP and IP in VP, PP, and IP according to the store product group and the amount of products displayed in the presentation element. In a follow-up study, it is considered meaningful to conduct a study on domestic lifestyle shops and a comparative analysis of VMD between Chinese and domestic lifestyle shops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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